Статья
Прогнозирование возможности развития геморрагического синдрома на фоне комбинированной антитромбоцитарной терапии по данным регистра Краснодарского края
По данным литературы острый коронарный синдром (ОКС) в 2-20% случаев сочетается с фибрилляцией предсердий (ФП). Согласно настоящему руководству Европейского общества кардиологии (ESC) пациенты с ФП и ОКС должны получать двойную антиагрегантную терапию с целью профилактики повторных сердечно-сосудистых событий и антикоагулянтную терапию с целью профилактики тромбоэмболических осложнений. Однако такое сочетание чревато развитием геморрагического синдрома.Цель. Разработать модель и программный модуль для прогнозирования возможных кровотечений у больных ОКС в сочетании с ФП, принимающих трехкомпонентную антитромботическую терапию.Материал и методы. Для построения прогностических моделей возможности развития геморрагического синдрома были использованы статистический метод «деревья классификации» и процедура «нейронные сети», реализованные в пакете STATISTICA. Для построения прогностических моделей была использована выборка из 201 больного с сочетанием ОКС и ФП с летальным исходом и без него, состояние которых описывалось по 42 количественным и качественным клиническим показателям. В контрольную группу включены 205 пациентов с ОКС и сохранным синусовым ритмом.Результаты. Для выявления предикторов моделей прогнозирования возможного развития геморрагического синдрома у пациентов с тройной антитромботической терапией использовали коэффициент корреляции Спирмена. Исследование корреляции позволило выявить клинические показатели – предикторы прогностических моделей. После анализа прогностической способности разработанных моделей в среде программирования Microsoft Visual C# 2015 был создан программный модуль, позволяющий определить возможность геморрагического синдрома у пациентов с сочетанием ОКС и ФП с помощью деревьев классификации и нейронных сетей.Заключение. Была разработана классификационная модель и программный модуль для прогнозирования возможных кровотечений у больных, принимающих трехкомпонентную антитромботическую терапию. Модели содержат как количественные клинические показатели, так и качественные (категориальные). Уровень развития современных технологий анализа данных открывает для медицины широкие горизонты по решению задач на реальных медицинских данных, не переводя их в балльные шкалы риска, и включающий прогнозирование диагноза заболевания, стадии заболевания, исхода лечения, возможных осложнений и т.д. Высокая достоверность таких систем может быть обеспечена большими объемами накопленных на серверах медицинских данных.
