Статистическая'обработка результатов исследования

Полученные в процессе исследования данные обрабатывались на ЭВМ типа: IBM-PC с помощью профаммной системы STATISTICA for Windows (версия 5.11), Данная система является интегрированной средой статистиче­ского анализа и обработки данных. Она осуществляет все расчеты по стан­дартным формулам математической статистики, используя только сущест­вующие, измеренные данные (все пропуски исключаются из расчетов и не учитываются при формировании выводов). STATISTICA (Боровиков ВН., Боровиков И.П. 1997; Боровиков В.П. 2001; Реброва О.В: 2002), позволяет

выполнить все классические виды анализа по предельно широкому набору

-

конкретных алгоритмов и методов, адекватных задачам исследованиями спе­цифике полученных сведений..

Массив исходных данных по пашей работе, характеризующих состоят-кие пациентов, состоял из показателей, полученных разными диагностиче­скими методиками (клинический, лабораторный, инструментальный). Он был подготовлен так, что бы можно было сопоставлять весь имеющийся ; набор-

■

сведений в группах, формируемых как по традиционным (возраст, пол, дан­ные анамнеза; койко-дней и т.п.) так и любьтм другим как. качественным (ди­агноз, жалобы, сопутствующие патологии, операции, осложнение и т.п.), так и количественным (пульс, температура, АД, клинический анализ крови и мо­чи, биохимия крови, и.т.п.) показателям, в том числе и полученным в процес­се анализа. Мы фиксировали основные параметры (ВСиНММ-плазмы, -эритроцитов^ ЛИЭД электрогастоэнтсроколонограмм желудка, 12-ти перстной: кишки^ тонкой и толстой,кишки^ и-т.п.) втдинамике на:4 этапах ведения;паци-

ента: до операции, 1 сутки, 3-5 сутки, 6-8 сутки после операции.

В' соответствии с целями и задачами исследования, а также с учетом

специфики анализируемых переменных (Боровиков ВЛХ, Боровиков; И.П.

1997; Сергиенко В.П:, Бондарева И.Б., 2000), нами выполнялись:

построение и визуальный анализ графиков и диаграмм разброса

данных;

определение типов распределений данных, прежде всего на соответст­вие требованиям нормальности;

построение гистограмм разброса данных;

расчет частотных таблиц как одномерных, так и многоуровневых;

расчет элементарных статистик (средние значения, ошибки средних, среднеквадратические отклонения, размах разброса данных);

построение и визуальный анализ корреляционных полей связи между —анализируемыми параметрами; __

расчет корреляционных матриц на основе линейной корреляции и не­параметрических методов;

сравнение частот характеристик (пол, жалобы и т.п.) проводилось с помощью непараметрических методов у^, ^ с поправкой Йетса, критерия Фишера;

сравнение количественных показателей (АД, пульс, температура, и др.) в исследуемых группах, формируемых по необходимым для решения конкретных задач критериям, выполнялось с использованием критериев Манна-Уитни, медианного хи-квадрат и модуля ANOVA.

Для визуализации структуры исходных данных и полученных резуль­татов их анализа мы использовали как графические возможности системы Statstica for Windows, так и модуль построения диаграмм системы Microsoft Office. Для представления частотных характеристик признаков были по­строены столбиковые диаграммы. Количественные показатели в различных исследуемых подгруппах для полноты описания и удобства восприятия' и сравнения мы представили в форме «Вох & Whisker Plot», когда на одном поле при различных группировках на основе качественных критериев отра­жены среднее значение, ошибка среднего и стандартное отклонение для ука­занного параметра.

Доверительные интервалы для частотных показателей рассчитывались с использованием точного метода Фишера.

Используемые системой методы статистического анализа не требуют специального контроля достаточности количества наблюдений, все допусти­мые оценки и заключения делаются при автоматическом учете фактически имеющихся данных.

Критерием статистической достоверности получаемых выводов мы считали общепринятую в медицине величину Р<0,05. (Сергиевко В.И., Бон­дарева И.Б., 2000; Юнкеров В.И., Григорьев СТ., 2002).

——ВЫВОД:-предложенный_метод_уменьшает погрешности, вызванные неточностью измерений, позволяя оценить измеренные значения с высокой степенью достоверности.

Для исследования функционального состояния моторики желудочно-кишечного тракта в до и послеоперационном периоде был использован се­лективный электрогастроэнтероколонограф, а для ее стимуляции в раннем послеоперационном периоде был применен низкоамплитудный электрости­мулятор.

Оба прибора разработаны в лаборатории кибернетики НИИ Хирургии им. А-В'.Вишневского РАМН (Яковенко СВ., Смирнова В-И., Шульгина Н.М., 1996) и защищены патентами России № 2088150 - Универсальный электрогастроэнтероколонограф. 1997г. № 2062126 - Электрический стиму­лятор. 1996г. Как видно из рисунка (рис.2) в приборе СЭГЭКГ присутствует входной усилитель, а также фильтры для каждого отдела ЖКТ способные из общей электрической активности организма выделять сигналы определенных частот, характерных естественждааюивности возбудимых структур желудка 0,05 Гц, двенадцатиперстной кишки 0,2 Гц, тонкой кишки 0,15 Гц, толстой кишки 0,1 Гц, далее аналоговым методом восстанавливать основные, доми­нирующие последовательности этих сигналов и регистрировать их на соот­ветствующих каналах многоканального самописца.

Собственная частота импульсации у всех органов варьирует, однако пределы отклонения от среднего значения ограничены. Следовательно, при­бор регистрирует биоэлектрические потенциалы определенных органов.

И

Рлс.2. Блок-схема селективного

э л е кгр ог астр оэ н Тер око л о н огр а ф а

. .
			Г		фильтр				желудок
					0.05 ги
*го			г		фильтр				толстая кишка
		0.1 ги
				фильтр
								тонкая кишка
		Г		0Л5_гц_						■
				фильтр				двенадцатиперстная
			1		0,2 гц				КИШКа

сследование начиналось с размещения регистрирующих электродов на верхнюю и противоположную нижнюю конечности больного и стимули­рующих электродов на свободных от повязок участках живота. Для проведе­ния сигналов к регистрирующему их прибору мы применяли стандартные электроды от кардиографов серии «Элкар».

Для уменьшения переходного сопротивления активную поверхность электродов покрывали тонким слоем электродной пасты. С равным успехом между электродом и поверхностью конечности можно подкладывать салфет­ку, смоченную физиологическим раствором.

Не прекращая регистрацию электрической активности; подключали к больному стимулятор желудочно-кишечного тракта. Плавно повышали ток стимулирующих импульсов до 60 мкА по индикатору прибора и короткими сериями импульсов последовательно проводили диагностику функциональ­ного состояния всех отделов желудочно-кишечного тракта.

Тестирование начинали с проксимальных отделов желудочно-кишечного тракта, а заканчивали дистальным. Диагностика функции всех отделов желудочно-кишечного тракта обычно не превышала (5 мин. Непре­

рывный контроль функции ЖЕСТ позволял дозировать электроимпульсные воздействия и отказаться от стереотипного лечения.

Регистрация гастроэнтероколонограмм осуществлялась с помощью ап­паратов 6 - НЭК и элкар. Результаты снятия характеристик фиксировались на миллиметровой бумаге. Первичный анализ гастроэнтероколонограмм прово­дился по величине следующих показателей: максимальная амплитуда сокра­щений, период сокращений и уменьшение амплитуды сигнала. Проводился корреляционный анализ полученных данных.гастроэнтероколонограмм с по­казателями эндогенной интоксикации.

Для повышения точности обработки результатов исследования был предложен математический метод обработки гастроэнтероколонограмм с пе­реводом их в цифровую форму и-последующей обработкой с помощью ЭВМ. Это исследование проводилось в Санкт-Петербургском Институте информа­тики и автоматизации Российской Академии Наук (СПИИРАН) в лаборато­рии автоматизации научных исследований под руководством проф. С.Ф. Свиньина.

С целью обоснования целесообразности данного подхода был произве­ден расчет погрешностей результатов измерения и разработана математиче­ская модель гастроэнтероколонограммы желудочно-кишечного тракта.