DOI: http://dx.doi.org/10.21518/1561-5936-2017-10-38-47
O.Ю. Колесниченко1, Ю.Ю. Колесниченко2, Л.O. Минушкина3, Г.Н. Смородин4, A.В. Мартынов5, В.В. Пулит5, A.Н. Долженков5
1 «Ремедиум», Москва
2 Uzgraph, Москва
3 Центральная государственная медицинская академия УД ПРФ, Москва
4 Dell EMC External Research and Academic Alliances, Санкт-Петербург
5 Компания СП.АРМ, Санкт-Петербург
В статье представлены результаты анализа Больших данных нескольких больниц, которые регистрировались медицинской информационной системой qMS в период с 2013 по 2017 г. Данные включают коды клинических диагнозов по МКБ-10, установленных во время госпитализации; отметки о количестве и видах проведенных обследований, процедур и операций; наименования назначаемых пациентам фармпрепаратов. Выборка состоит из 861 пациента с диагнозом «сахарный диабет 1-го типа». Применены методы математического анализа: Булева алгебра логики, бинарный рефлексивный код Грея. Определена комбинированная реперная точка, отражающая нагрузку на лечебно-диагностический процесс (диагностика заболеваний ЖКТ, легких и костной системы). Подсчитаны отношение шансов OR = 9,6, p < 0,05 и относительный риск RR = 8,6, p < 0,05 обнаружения атеросклеротического поражения периферических и брахиоцефальных артерий, требующего оперативного вмешательства, у пациентов с СД 1-го типа с ХПН и диализом. Обнаружено преобладание рака легких и бронхов у пациентов с декомпенсированным СД 1-го типа (значительно чаще у женщин), показатель заболеваемости превышает 929 на 100 тыс. пациентов. Данные МИС точно отразили весь клубок патогенетического каскада при СД 1-го типа, вписывающийся в современные теории патогенеза. Легкие, как показал анализ, можно также считать органом-мишенью при СД 1-го типа. Исследование выполнено в рамках многоцентрового проекта Академического партнерства Dell EMC.
O.Yu. Kolesnichenko1, Yu.Yu. Kolesnichenko2, L.O. Minushkina3, G.N. Smorodin4, A.V. Martynov5, V.V. Pulit5, A.N. Dolzhenkov5
1 Remedium group, Moscow, Russia;
2 Uzgraph, Moscow, Russia;
3 Central State Medical Academy at the Department of Presidential Affairs, Moscow, Russia;
4 Dell EMC External Research and Academic Alliances, St. Petersburg, Russia;
5 SP.ARM, St. Petersburg, Russia
The possibility of Gray binary code application for Big Data analytics: Medical Information System records of patients with Diabetes Mellitus Type 1
The results of Big Data analytics of Medical information system qMS records of patients with Diabetes Mellitus Type 1 are presented. Data from several hospitals is collected from 2013 to 2017. Data includes ICD-10 clinical diagnoses, records about implemented investigation procedures, operations, pharmacological treatment. Selection of 861 patients with Diabetes Mellitus Type 1 was included into analysis. Gray reflected binary code (Boolean algebra) was used. The combined reference point was determined. It includes diagnostics of gastrointestinal tract, lung, bones diseases and it shows hospital load. The Odds Ratio (OR = 9,6, p < 0.05) and Relative Risk (RR = 8,6, p < 0,05) were revealed for peripheral and brachiocephalic arteries atherosclerosis, requiring surgical intervention within patients with Diabetes Mellitus Type 1 and having chronic renal failure and dialysis. Patients (more women) have high frequency rate of lung and bronchial cancer, the incidence rate exceeds 929 per 100,000 patients. Medical information system shows the entire plexus of pathogenetic cascade of Diabetes Mellitus Type 1. The lungs can be categorized as target organ damaged in Diabetes Mellitus Type 1. The study was carried out within Big Data Analytics Multiсenter project of Dell EMC External Research and Academic Alliances.
Введение
Большие данные, или Big Data, - это не просто данные или процессы их обработки, а концепция, связанная с науч- но-техническим прогрессом. Происходит оцифровывание всех сфер жизнедеятельности социума, и это «цифровое отражение» жизни становится явлением, взаимодействующим с социумом и влияющим на него [1]. Аналитика Больших данных (далее BD) принципиально отличается от статистического анализа результатов исследований тем, что зафиксированные данные, хранящиеся на цифровых носителях в дата-центрах, рассматриваются как возможность управлять процессами во времени. Записываемые в информационные системы данные содержат информацию об уже произошедшем, прошлом, но быстрый анализ всего записанного должен дать прогноз и решение, чтобы повлиять (изменить) на будущие процессы. Подходы аналитики медицинских BD чрезвычайно интересны и важны, так как масштабный контроль со стороны информационных систем с анализом всех процессов, происходящих в здравоохранении, напрямую влияет на эволюционирование социума, чего нельзя сказать ни о каких BD из других областей.
Сегодня «рабочими лошадками» в аналитике BD в здравоохранении стали медицинские информационные системы (МИС). Через линейку разнообразных МИС будет осуществляться революционный процесс внедрения аналитики BD. Революционность его заключена не в том, что происходит тотальная информатизация медицинских учреждений, а в том, что меняется подход. Анализируются не заранее сконструированные под дизайн клинических исследований результаты, а реальная жизнь, записи, отражающие настоящие текущие лечебно-диагностические процессы. В теоретических подходах к BD есть такое понятие, как Dark Data (темные, неучтенные данные). Одна из функций аналитиков BD - работать с Dark Data, искать то, что еще не анализировалось, оцифровывать то, что еще не записывалось, «вытаскивать» информацию оттуда, где ее раньше не искали. МИС позволяет «вытащить» из дата-центра пласты информации и проанализировать ее в таком разрезе, в каком это еще не делалось, так как не было такой технической возможности. В представленном исследовании сделан именно такой шаг.
Методы
Данные, которые регистрировались МИС qMS (СП.АРМ) в период с 2013 по 2017 г., представляют собой коды клинических диагнозов по МКБ-10, установленных во время госпитализации (несколько разных больниц), отметки о количестве и видах проведенных обследований, процедур и операций, а также наименования назначаемых пациентам фармпрепаратов. Анализируемая выборка включает 861 пациента (303 мужчины и 558 женщин), имеющего в МИС запись об установленном диагнозе «сахарный диабет 1-го типа». Исследовательской группе не передавались персональные данные пациентов, информация о каждом из них кодировалась отдельным кодом по каждому эпизоду госпитализации.
В работе применена Булева алгебра логики с целью поиска уникальных совпадений в матрице данных. Этот метод, в отличие от усредняющего статистического анализа, позволяет гибко оценивать большой объем данных с учетом всех индивидуальных характеристик, что соответствует идеологии аналитики BD. Алгоритм бинарного рефлексивного кода Грея, реализованный на языке Java, создан Ю.Ю. Колесниченко.
Исследование выполнено в рамках многоцентрового проекта Академического партнерства Dell EMC (Study «iHealthCare Optimization», Dell EMC External Research and Academic Alliances, ERAA).
Результаты и обсуждение
МИС qMS осуществляет запись данных в условиях реального лечебно-диагностического процесса, а потому эти данные обладают всеми преимуществами и недостатками электронных записей, связанными с внедрением электронных технологий в здравоохранение, включая и не 100%-ное внесение информации в базы данных медицинскими работниками. К анализу данных МИС необходимо искать подход из области аналитики BD, так как они характеризуются большим объемом и постоянным накоплением, разнообразием, всеобъемлющим охватом какого-то процесса с допустимостью единичных неточностей при регистрации данных. В. Майер-Шенбергер и К. Кукьер, описавшие первыми основные подходы к пониманию BD [2], приводят в пример работу завода - огромная сеть датчиков, распределенных по всему заводу, продуцирует каждый день большой объем данных, которые записываются и хранятся в дата-центре. Какой-то из этих датчиков может выйти из строя, но при анализе всего объема информации по всему заводу такой единичный пробел в регистрации данных не отразится на возможности найти закономерности и зависимости при рассмотрении картины производственного процесса в целом.
Для аналитики BD важно, чтобы анализируемый процесс был целостным, масштабным и непрерывным во времени. В этом аспекте регистрация данных, получаемых с потока пациентов в больницах, является идеальным источником для применения подходов аналитики BD. Ранее в рамках проекта Dell EMC ERAA «iHealthCare Optimization» была выполнена аналитика по выборке пациентов с гипертонической болезнью [3, 4]. Применение специально созданных компьютерных программ и подходов аналитики BD позволило выявить разные модели в ведении пациентов с артериальной гипертензией и описать «социально-медицинский портрет» пациента, что важно, прежде всего, для планирования и организации стационарной медицинской помощи конкретной категории больных.
В статье обсуждаются результаты анализа данных пациентов с инсулинозависимым сахарным диабетом (СД) 1-го типа. Хранение регистрируемых данных в едином дата-центре СП.АРМ позволило взглянуть на поток пациентов с СД в масштабе всего лечебно-диагностического процесса больниц, а не специализированных отделений. Если пациент поступал в больницу и имел запись в МИС о диагнозе СД 1-го типа, то, независимо от того, в каком отделении он лечился и по какому поводу, он был включен в общий список для аналитики. Это открывает новые возможности, позволяя взглянуть на конкретное заболевание не с позиции заранее сконструированного для клинического исследования дизайна, а в целом, выяснить, как реально та или иная нозологическая категория влияет на всю заболеваемость пациентов и на организацию лечебно-диагностического процесса.
Рассматриваются два типа данных: коды диагнозов по МКБ-10 и отметки о проведении диагностических обследований, процедур или операций. На рисунке 1 показано долевое распределение диагнозов по кодам МКБ E10. В большинстве случаев пациенты с СД 1-го типа имели множественные осложнения, поражение почек. 5% пациентов поступали в коматозном состоянии. Код «без осложнений» отмечен у 7% пациентов.
Рисунок 1. Долевое распределение диагнозов в рамках кода E10 МКБ «инсулинозависимый сахарный диабет»
E10.7, с множественными осложнениями - 56% от всей выборки пациентов (861 человек), E10.2, с поражением почек - 20%, E10.9, без осложнений - 7%, E10.0, с комой - 5%, E10.4, с неврологическими осложнениями - 5%, E10.8, с неуточненными осложнениями - 3%, E10.5, с нарушениями периферического кровообращения - 2%, E10.6, с другими уточненными осложнениями – 2%, E10.1, с кетоацидозом - 1%, E10.3, с поражениями глаз - 1%
Ячейки с данными о выполненных диагностических обследованиях, процедурах и операциях были объединены по группам в «логические ячейки», или реперные точки, которые затем подвергались математической обработке. Дублирование пациентов в рамках одной реперной точки исключено. Реперные точки представлены в таблице 1.
Таблица 1. Объединение ячеек данных в реперные точки
|
Перечень отметок, сделанных в МИС |
Логическая ячейка |
n, %* |
|
Гемодиализ / Имплантация перманентного катетера (диализ) / Формирование (перекрытие) анастомоза артериовенозной фистулы / Артериализация венозного русла / Наложение сосудистого доступа с помощью протеза / Фистулография / Дуплексное сканирование АВФ / Установка (удаление) перитонеального катетера / Перитонеальный диализ. |
Реперная точка: Диабетическая нефропатия, искусственное очищение крови (диализ).
Д (диализ) |
120, 14% |
|
Пересадка почки / Аллотрансплантация / Нефрэктомия / Нефроуретерэктомия / Биопсия почки под контролем ультразвукового исследования / Ультразвуковое исследование трансплантированной почки. |
Реперная точка: биопсия, пересадка почки, трансплантированная почка.
ТП (трансплантированная почка) |
36, 4,2% |
|
Коронарное шунтирование на работающем сердце без использования искусственного кровообращения / Транслюминальная баллонная ангиопластика и стентирование коронарных артерий / Тромбэндартерэктомия коронарной артерии. |
Реперная точка: макроангиопатия, ИБС, коронарные артерии, оперативное лечение.
ОКА (операции на коронарных артериях) |
11, 1,3% |
|
Ангиопластика и стентирование сонной артерии / Ангиопластика со стентированием подключичных артерий / Аорто-бедренное бифуркационное шунтирование / Баллонная ангиопластика поверхностной бедренной артерии / Транслюминальная баллонная ангиопластика артерий нижней конечности без стентирования / Ангиопластика артерий нижних конечностей / Баллонная вазодилатация / Тромбэндартерэктомия / Эмболэктомия. |
Реперная точка: макроангиопатия, атеросклероз, оперативное лечение.
ОМА (операции при макроангиопатиях) |
24, 2,8% |
|
Рентгеновская денситометрия костей скелета.
|
Реперная точка: остеопороз, диагностика.
ДОП (диагностика остеопороза) |
125, 14,5% |
|
Эзофагогастродуоденоскопия / Видеофиброэзофагогастродуоденоскопия / Определение Helicobacter pylori -- Хелпил-тест при проведении фиброэзофагогастродуоденоскопии / Видеофиброколоноскопия / Биопсия пищевода с помощью эндоскопии / Биопсия желудка с помощью эндоскопии / Биопсия сигмовидной ободочной кишки с помощью эндоскопии / Биопсия прямой кишки с помощью эндоскопии / Бужирование пищевода эндоскопическое. |
Реперная точка: поражение ЖКТ, диагностика.
ДПЖКТ (диагностика поражений желудочно-кишечного тракта) |
186, 21,6% |
|
Наложение холецистоеюноанастомоза с межкишечным анастомозом / Наложение гепатикоеюноанастомоза / Холецистэктомия лапароскопическая / Холецистэктомия / Гемигепатэктомия / Резекция желудка / Эндоскопическая остановка кровотечения из верхних отделов желудочно-кишечного тракта: наложение клипс / Лапаротомия, устранение кишечной непроходимости / Гемиколонэктомия правосторонняя видеоэндоскопическая / Передняя резекция прямой кишки видеоэндоскопическая / Брюшно-промежностная экстирпация прямой кишки. |
Реперная точка: оперативное лечение ЖКТ.
ОЖКТ (операции на органах желудочно-кишечного тракта) |
15, 1,7% |
|
Рентгенография легких / Рентгенография грудной клетки / Сцинтиграфия легких / ФВД: Спирометрия, проба с бронхолитиком, определение диффузионной способности легких / Бронхоскопия, видеобронхоскопия, фибротрахеобронхоскопия, лаваж, санация / Биопсия бронхов, легких при бронхоскопии / Компьютерная томография органов грудной полости / Однофотонная эмиссионная компьютерная томография легких / Ультразвуковое исследование плевральной полости / Пункция плевральной полости / Лобэктомия / Торакотомия эксплоративная / Эндоскопическая аргонноплазменная коагуляция новообразований нижних дыхательных путей и легочной ткани / Эндобронхиальная фотодинамическая терапия опухоли трахеи, бронха. |
Реперная точка: поражение бронхов / легких, диагностика, операции.
ДПБЛ (диагностика поражений бронхов и легких, операции) |
233** 27%
|
* % от всей выборки (861 пациент).
**Из них 181 - рентгенография легких, 52 - остальные обследования, процедуры, операции.
Рисунок 2. Процентное распределение реперных точек (описание см. в таблице 1)
На рисунке 2 в графическом виде представлено процентное соотношение реперных точек. Показано, что из анализируемого объема ячеек наибольшее число обследований относилось к бронхам и легким. Рентгенографию легких нельзя отнести к обследованию, которое назначается всем пациентам подряд. Можно сравнить с частотой назначения ЭКГ, которая была сделана 718 пациентам (83,4%), то есть этот вид обследования неспецифичен для обозначения его в качестве реперной точки и выявления различий в потоке ведения пациентов. А в отношении реперной точки ДПБЛ можно сказать, что доля 27% (для рентгенографии легких -- 21%) указывает на ее специфичность, избирательность, то есть эти обследования назначали с конкретной диагностической целью, опираясь на данные анамнеза и физикального обследования больного. Стоит отметить, что по Стандарту специализированной медицинской помощи при инсулинозависимом сахарном диабете (Приказ Министерства здравоохранения РФ от 24 декабря 2012 г. №1552н) рентгенография легких входит в перечень обследований с коэффициентом 1.
Вторая по частоте встречаемости реперная точка относится к обследованию желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Третья по частоте встречаемости - реперная точка ДОП, рентгеновская денситометрия костей скелета. Можно отметить еще одну реперную точку - Д, диализ, которая отражает самый неблагоприятный исход заболевания. В реперную точку Д сгруппированы разные указания в МИС на то, что пациент перешел на диализ (включая не только саму ячейку «Гемодиализ», но и ячейки с указанием на хирургическую подготовку сосудистого доступа и т. д.). Остальные выбранные реперные точки не имеют большой частоты встречаемости.
УЗИ органов брюшной полости и УЗИ почек и надпочечников (входящие в Стандарт Минздрава) не были включены в реперные точки, так как частота их встречаемости достигает 72%, что неспецифично для выявления каких-либо различий в обследовании пациентов.
При применении бинарного рефлексивного кода Грея по матрице данных ведется поиск всех возможных комбинаций, число которых растет с увеличением числа столбцов переменных. Например, выбранные 8 реперных точек представляют собой 8 столбцов таблицы с данными по каждому пациенту. Итоговый результат математического анализа содержит 28 = 256 вариантов совпадений (или несовпадений) данных в столбцах (все возможные варианты сопоставления данных в 8 столбцах). Сделать такой анализ «вручную» - без компьютерной программы -- не представляется возможным. Для оптимизации количества обрабатываемых вариантов число реперных точек (столбцов данных) решено было ограничить 8 столбцами, в то же время можно продолжить исследование и на следующих этапах выбирать другие реперные точки для анализа с применением кода Грея.
В таблице 2 представлены выбранные комбинации кода Грея, имеющие значение для анализа. Разработчики МИС могут установить в системе конкретные параметры и применять уникальный код комбинации для моментального поиска по базе данных нужной конкретной комбинации с целью оценки потока пациентов в больнице за определенный период времени. Это не только позволяет сделать выводы по заболеваемости контингента, поступающего в конкретное лечебное учреждение, но и дает возможность для более точного прогностического планирования медпомощи (закупки препаратов, расходных материалов, медтехники, укомплектованность медицинскими работниками).
Таблица 2. Булева алгебра логики, выбранные комбинации 8 реперных точек, определенные методом бинарного рефлексивного кода Грея
n - количество пациентов с конкретными уникальными комбинациями реперных точек.
* Пациентка, 41 год, основной диагноз E10.7, продолжительность госпитализации 32 дня.
На рисунке 3 представлена схема (граф), включающая все обнаруженные варианты при комбинации 8 реперных точек (не учтены только комбинации, встречающиеся один раз). Можно отметить, что выявлен треугольник часто встречающихся и связанных для одного и того же пациента реперных точек – ДПБЛ (диагностика поражений бронхов и легких, операции), ДПЖКТ (диагностика поражений желудочно-кишечного тракта), ДОП (диагностика остеопороза). Представляется интересной связь двух реперных точек: Д (диализ) и ОМА (операции при макроангиопатиях). Данная связь очень наглядно отражает общий патогенетический негативный исход при СД – поражение почек с развитием ХПН (хроническая почечная недостаточность) и необходимостью применять гемодиализ (или перитонеальный диализ) и атеросклеротическое поражение крупных артерий, требующее хирургического вмешательства. За последние годы доля пациентов с СД, имеющих терминальную стадию ХПН вследствие диабетической нефропатии, возросла [5], при ХПН развивается гиперлипидемия, происходит снижение чувствительности тканей к инсулину (инсулинорезистентность), повышается риск тромбозов.
Рисунок 3. Взвешенный ненаправленный граф (послойное нанесение в Paint.net) по результатам математической обработки реперных точек бинарным рефлексивным кодом Грея
В нашем исследовании записей МИС мы показали пример оценки шансов совпадения осложнений, требующих дорогостоящего медицинского обеспечения и соответствующего планирования медпомощи. Реперная точка ОМА не включает операции на коронарных артериях, они специально были определены в отдельную реперную точку ОКА. При рассмотрении связей между реперными точками было замечено, что можно подсчитать отношение шансов (Odds Ratio, OR) обнаружения атеросклеротического поражения периферических и брахиоцефальных артерий, требующего оперативного вмешательства, при ХПН с диализом у пациентов с СД 1-го типа. Средний возраст пациентов, входящих в группу ОМА, составил: мужчины - 56,8 ± 8,4 лет, n = 5; женщины -- 54,8 ± 3,4 лет, n = 19. Для коронарных артерий такой шанс в данной выборке подсчитать нельзя, так как никакой закономерности не просматривается (средний возраст пациентов, входящих в группу ОКА: мужчины 67,6 ± 4,7 лет, n = 5; женщины 62,3 ± 3,7 лет, n = 6).
Получился статистически достоверный показатель OR = 9,6 при p < 0,05. То есть у пациентов с ХПН при СД 1-го типа, подвергающихся диализу, в 9,6 раза выше шанс обнаружить атеросклеротическое поражение периферических и брахиоцефальных артерий, требующее оперативного вмешательства. Также был рассчитан относительный риск (Relative Risk, RR) для тех же двух реперных точек: RR = 8,6 при p < 0,05 (чувствительность Se = 0,58, специфичность Sp = 0,87). ХПН при СД 1-го типа с диализом повышает риск атеросклеротического поражения периферических и брахиоцефальных артерий, требующего оперативного вмешательства, в 8,6 раза.
Атеросклерозом при СД чаще поражаются коронарные артерии, на втором месте – периферические крупные артерии, на третьем - церебральные [6], при этом женщины страдают чаще, чем мужчины (в отличие от пациентов без СД). При СД 1-го типа атеросклероз прогрессирует по мере развития нефропатии, а дополнительным атерогенным фактором служит колебание концентрации инсулина в крови: абсолютная инсулиновая недостаточность способствует повышению синтеза атерогенных ЛПОНП и ЛПНП, излишки экзогенного инсулина оказывают атерогенное действие, повышая активность рецепторов клеток к ЛПНП [6]. СД 1-го типа является аутоиммунным заболеванием, происходит клеточно-опосредованная аутоиммунная деструкция β-клеток поджелудочной железы [5]. Это связывают с генетической предрасположенностью, ассоциированной с 6-й хромосомой, с полиморфизмом главного комплекса гистосовместимости (человеческий лейкоцитарный антиген, англ. Human Leucocyte Antigen, HLA). Антигены HLA II класса имеют общефизиологическое значение, объединяя иммунную систему с другими системами организма, включая эндокринную [7]. Существует аутоиммунная теория атеросклеротического повреждения артерий [8, 9], в которой задействованы антигены HLA II класса. Предрасположенность к поражению атеросклерозом артерий той или иной локализации также связывают с полиморфизмом HLA.
В нашем исследовании не изучались генетические и патогенетические механизмы заболеваний, но в рамках тех ограниченных данных, которые зафиксированы МИС, без упоминания связующей роли антигенов HLA II класса невозможно объяснить особенности связи атеросклеротического поражения периферических и брахиоцефальных артерий с клинически декомпенсированным СД.
В перечне препаратов инсулина, зафиксированных в МИС, присутствуют 14 наименований (но данные заносились в систему не полностью, не для всех пациентов). Они представлены в таблице 3. На рисунке 4 отражено процентное соотношение применения препаратов инсулина. Видно, что по частоте применения лидирует препарат Лантус (инсулин гларгин) с продолжительностью действия более 30 часов. На втором месте по частоте применения -- инсулины ультракороткого действия с гипогликемическим эффектом, развивающимся уже через 10--20 мин. В рамках имеющихся данных невозможно утверждать, принимали ли пациенты конкретный препарат инсулина длительно, или им проводился подбор препарата в условиях стационара. Тем не менее в задачи исследования входит оценка любой зафиксированной МИС информации, даже неполной. В связи с этим пациенты, для которых была записана информация о препарате инсулина, были разделены на 2 группы для сравнения: группа с указанием препарата Лантус (n = 35) и группа с указанием на другие препараты инсулина (n = 28).
Таблица 3. Список препаратов инсулина, занесенных в МИС
|
Название препарата инсулина |
Международное непатентованное наименование (МНН) действующего вещества |
Процентная доля применения в выборке пациентов (n = 63) |
|
Инсулины ультракороткого действия (5 часов) |
||
|
Хумалог |
инсулин лизпро |
23,8% |
|
НовоРапид Пенфилл |
инсулин аспарт |
17,5% |
|
НовоРапид ФлексПен |
инсулин аспарт |
11,1% |
|
Апидра |
инсулин глулизин |
4,8% |
|
Инсулины короткого действия (8 часов) |
||
|
Актрапид HМ |
инсулин человеческий генно-инженерный |
6,3% |
|
Хумулин Регуляр |
инсулин человеческий генно-инженерный |
1,6% |
|
Инсулины средней длительности действия (12 часов) |
||
|
Протафан НМ |
инсулин-изофан человеческий генно-инженерный |
4,8% |
|
Хумулин НПХ |
инсулин-изофан человеческий генно-инженерный |
7,9% |
|
Инсулины длительного действия (30 часов) |
||
|
Лантус |
инсулин гларгин |
52,4% |
|
Лантус СолоСтар |
инсулин гларгин |
3,2% |
|
Левемир ФлексПен |
инсулин детемир |
7,9% |
|
Инсулины сверхдлительного действия (более 42 часов) |
||
|
Тресиба Пенфилл |
Инсулин деглудек |
3,2% |
|
Инсулины комбинированного действия, бифазные (30 мин, 20 часов) |
||
|
НовоМикс Пенфилл |
инсулин аспарт двухфазный |
1,6% |
|
НовоМикс ФлексПен |
инсулин аспарт двухфазный |
3,2% |
Инсулинотерапия пациентов с диализом является сложнейшей задачей, так как происходят резкие колебания гликемии [10, 11]. Во время сеанса очищения крови осуществляется дополнительный клиренс инсулина (может быстро развиться гипергликемия), но также отмечается выведение глюкозы (гипогликемия у больных на диализе представляет опасность и может привести к потере сознания). Таким пациентам подбирают разные схемы инсулинотерапии, с включением инсулинов как короткого, так и пролонгированного действия [10]. Инсулины пролонгированного действия, как, например, инсулин гларгин (Лантус), снижают амплитуду колебаний гликемии и частоту гипогликемических состояний во время сеансов диализа [11].
Рисунок 4. Распределение препаратов инсулина (в %) в выборке пациентов, в отношении которых были занесены данные в МИС об инъекциях инсулина, n = 63
Инсулины ультракороткого действия (5 часов)
|
Хумалог |
23,8% |
|
НовоРапид Пенфилл |
17,5% |
|
НовоРапид ФлексПен |
11,1% |
|
Апидра |
4,8% |
Инсулины короткого действия (8 часов)
|
Актрапид HМ |
6,3% |
|
Хумулин Регуляр |
1,6% |
Инсулины средней длительности действия (12 часов)
|
Протафан НМ |
4,8% |
|
Хумулин НПХ |
7,9% |
Инсулины длительного действия (30 часов)
|
Лантус |
52,4% |
|
Лантус СолоСтар |
3,2% |
|
Левемир ФлексПен |
7,9% |
Инсулины сверхдлительного действия (более 42 часов)
|
Тресиба Пенфилл |
3,2% |
Инсулины комбинированного действия, бифазные (30 мин, 20 часов)
|
НовоМикс Пенфилл |
1,6% |
|
НовоМикс ФлексПен |
3,2% |
При сравнении двух групп (табл. 4) по совпадению реперных точек (что указывает на полиорганное поражение и необходимость большого объема обследований) было установлено, что в группе Лантуса - 4 пациента с совпадениями реперных точек (доля 11,4% в составе группы). В группе других инсулинов совпадения реперных точек выявлены у 6 пациентов (доля 21,4% в составе группы), и был один умерший пациент (мужчина, 29 лет, основной диагноз по МКБ - E10.7, на гемодиализе, длительность эпизода госпитализации 109 суток). Отметим, что всего в выборке пациентов (n = 861) зафиксировано только 2 случая смерти в период госпитализации, что составило 0,2%.
Таблица 4. Сравнение групп пациентов, в отношении которых были занесены данные в МИС об инъекциях инсулина*
|
Группа |
Случаи совпадения реперных точек |
|
Лантус |
1 - ДПЖКТ, ДОП, ТП, ДПБЛ; 2 - ДОП, ТП, ДПБЛ; 3 - ДПЖКТ, ДПБЛ; 4 - ДПЖКТ, ДПБЛ. |
|
Другие инсулины |
1 - ДПЖКТ, Д, ДПБЛ (умер); 2 - Д, ТП, ДПБЛ; 3 – Д, ДПБЛ; 4 -- ДПЖКТ, ДОП; 5 - ДПЖКТ, ДПБЛ; 6 – ДПЖКТ, ДПБЛ. |
* Введение инсулина жизненно необходимо всем пациентам с СД 1-го типа, но данные об инъекциях заносились в МИС не полностью, не для всех пациентов.
Для выявления общей картины частоты совпадения реперных точек, помимо графа, представленного на рисунке 3, было построено еще два графика для пар и троек совпадений (рис. 5 и 6). Эти графики позволяют дополнительно визуализировать выявленные особенности: чаще всего утяжеляющими лечебно-диагностический процесс в комплексном обследовании пациента были эндоскопические исследования ЖКТ и исследования бронхов и легких, а также денситометрия костей. Можно выделить группу пациентов, для которых совпали все три ведущие реперные точки (комбинированная реперная точка), - их 20 человек (2,3% от всей выборки 861 пациента). По этой доле комбинированного «тройного совпадения» можно судить о степени нагрузки на стационар, обусловленной поступающим контингентом больных за определенный промежуток времени, а также прогнозировать эту нагрузку при изменении процента «тройного совпадения».
Рисунок 5. Частота совпадений для каждой из реперных точек в парах
Рисунок 6. Частота совпадений для каждой из реперных точек в тройках
С помощью бинарного рефлексивного кода Грея были выявлены связи определенных диагнозов с комбинированной точкой «тройного совпадения»: сочетание с диагнозом E10.7, с множественными осложнениями – n = 11; E10.2, с поражением почек - n = 8, а также E10.9, без осложнений - n = 1.
Группа пациентов, которым делали денситометрию костей скелета, включала 19 мужчин (возраст 48,1 ± 3,4 лет) и 106 женщин (возраст 49,7 ± 1,4 лет). Помимо влияния гормональных постменопаузальных изменений и ХПН, в развитие остеопороза существенный вклад вносит и СД 1-го типа. При этом заболевании отмечается снижение минеральной плотности костей, уменьшение количества и замедление роста остеобластов, замена их на адипоциты. Механизмы, лежащие в основе поражения костной ткани при СД 1-го типа, до конца не выяснены, но гипергликемия и дефицит инсулина оказывают негативное влияние [5, 12].
При анализе группы пациентов с отметкой о диагнозе E10.0 «кома» (n = 44) было выявлено следующее распределение сопутствующих диагнозов: злокачественные новообразования легких и бронхов (n = 9); другие злокачественные новообразования (n = 3); доброкачественные и неуточненные новообразования (n = 5); панкреатиты (n = 8); заболевания ЖКТ (n = 9); заболевания сердца и сосудов (n = 7); зоб (n = 3).
Эти данные указывают на преобладание рака легких и бронхов в группе декомпенсированного СД 1-го типа, а также на связь рака легких и бронхов с утяжелением клинического течения СД 1-го типа. Для уточнения выявленной тенденции был проведен анализ всех отметок о раке в общей выборке пациентов. Данные представлены на рисунке 7 и в таблице 5. Было обнаружено, что 11 пациентов имеют злокачественные опухоли легких и бронхов (3 мужчин и 8 женщин, возраст 70,6 ± 4,2 лет, от 52 лет до 87 лет).
Рисунок 7. Долевое распределение диагнозов в рамках кодов МКБ-10, % от группы пациентов со злокачественными опухолями, n = 25
Таблица 5. Злокачественные новообразования у пациентов с СД 1-го типа (n = 25), зафиксированные в МИС диагнозы по МКБ-10
|
МКБ-10 |
Злокачественные новообразования |
|
C34.0 |
Главных бронхов, n = 1 |
|
C34.1 |
Верхней доли, бронхов или легкого, n = 1 |
|
C34.3 |
Нижней доли, бронхов или легкого, n = 1 |
|
C34.8 |
Бронхов или легкого, выходящее за пределы одной и более локализаций, n = 4 |
|
C34.9 |
Бронхов или легкого неуточненной локализации, n = 1 |
|
C78.0 |
Вторичное злокачественное новообразование легкого, n = 2 |
|
C78.2 |
Вторичное злокачественное новообразование плевры, n = 1 |
|
C64 |
Почки, кроме почечной лоханки, n = 1 |
|
C66 |
Мочеточника, n = 1 |
|
C67.0 |
Треугольника мочевого пузыря, n = 1 |
|
C25.0 |
Головки поджелудочной железы, n = 1 |
|
C22.0 |
Печеночноклеточный рак, n = 1 |
|
C16.9 |
Желудка неуточненной локализации, карцинома желудка, n = 1 |
|
C20 |
Прямой кишки, n = 2 |
|
C73 |
Щитовидной железы, n = 1 |
|
C50.2 |
Верхневнутреннего квадранта молочной железы, n = 1 |
|
C50.8 |
Молочной железы, выходящее за пределы одной и более локализаций, n = 1 |
|
C53.8 |
Шейки матки, выходящее за пределы одной и более локализаций, n = 1 |
|
C32.0 |
Гортани, голосового аппарата, n = 1 |
|
C44.0 |
Базально-клеточный рак губы, n = 1 |
Также в выборке пациентов отмечено 10 случаев с диагнозами рубрики МКБ D: доброкачественные образования паращитовидной железы, молочной железы, восходящей ободочной кишки, трахеи (n = 6); новообразования неопределенного или неизвестного характера щитовидной железы и брюшины, забрюшинного пространства (n = 4).
Показатель заболеваемости раком легких в России в целом не превышает 100 на 100 тыс. человек (колеблется от 66 до 96 на 100 тыс. человек) при доминировании мужской заболеваемости (для женщин этот показатель колеблется от 6,9 до 12,5 на 100 тыс. человек) [13]. Данные нашего исследования в пересчете на 100 тыс. человек показывают, что для больных СД 1-го типа показатель заболеваемости раком легких достигает 1277 на 100 тыс. пациентов (при n = 11, диагнозы С34 и С78) или 929 на 100 тыс. пациентов (при n = 8, без учета С78, или только для женщин).
Среди этиологических причин возникновения рака, обсуждаемых на современном этапе, следует выделить онкогенный инфекционный фактор [14, 15]. Источником экзогенного генетического материала, внедряющегося в геном клеток тканей организма и вызывающего их злокачественную трансформацию, могут являться вирусы и бактерии. Инфекционные заболевания легких, которые как раз и могут выступать предшественниками рака, характерны для больных СД. Так, среди больных СД с ХПН смертность от пневмонии выше в 10 раз в сравнении с популяцией [16]. Бронхолегочные заболевания при СД имеют затяжной характер, часто рецидивируют. Предрасположенность больных СД к пневмониям и бронхитам связывают с ослаблением местного и системного иммунитета, обусловленным гипергликемией. Глюкоза в избыточном количестве проникает в фагоциты и отбирает кофермент НАДФ, который нужен нейтрофилам, эозинофилам и макрофагам для реакции кислородного взрыва и уничтожения патогенных агентов супероксидными радикалами. В фагоцитозе также участвует система антигенов HLA, а в условиях гипергликемии снижается экспрессия белков, участвующих в системном иммунном ответе и активации Т-лимфоцитов (Т-киллеров). При СД подавляется система комплемента (важного регулирующего фактора иммунного ответа), снижается секреция модуляторов иммунной реакции интерлейкинов IL1, IL6 [16, 17]. Хронизации бронхолегочной инфекции и воспаления также способствует аспирация при диабетическом гастропарезе.
В настоящее время медицинским сообществом активно обсуждается тема микробиома легких, панмикробиома организма и роли дисбактериоза в развитии заболеваний легких [18--23]. Установлено, что микробиом организма в целом формирует иммунную систему человека. Особую роль в этом играет кишечный микробиом, влияющий и на микробиом легких. Дисбактериоз кишечника ослабляет иммунную систему, а дисбактериоз бронхолегочной локализации приводит к хронической инфекции и рецидивирующим пневмониям.
При СД для развития дисбактериоза кишечника и различных поражений ЖКТ существует ряд причин: гипергликемия и микроангиопатия, «гастроэнтерологическая» форма автономной нейропатии [24]. В нашем исследовании зафиксированы признаки особого внимания врачей к состоянию ЖКТ у больных СД 1-го типа (лидирующая реперная точка ДПЖКТ). Возвращаясь к построенному графу связей (рис. 3), отметим, что данные МИС точно отразили весь клубок патогенетического каскада при СД 1-го типа, вписывающийся в современные теории патогенеза. Выявлена лидирующая, связующая роль поражения ЖКТ и бронхолегочной системы (высокая частота рака легких, особенно при декомпенсированном СД с развитием коматозного состояния), с присоединением остеопороза (комбинированная точка «тройного совпадения») и высоким риском появления требующих оперативного вмешательства макроангиопатий при диабетической нефропатии и гемодиализе.Выводы
1. Необходимо развивать аналитику BD, получаемых посредством МИС, с целью формирования принципиально нового механизма контроля и анализа лечебно-диагностического процесса, с быстрой адаптацией к изменениям в потоке пациентов. Одним из подходя- щих математических методов может стать Булева алгебра логики, которая позволяет быстро находить нужные ответы через логические коды.
2. Приведенный анализ открывает возможности для более широкого изучения отдельных нозологических категорий пациентов с учетом их вовлеченности в лечебно-диагностический процесс в целом.
3. Выбор реперных точек, обработка данных с использованием бинарного рефлексивного кода Грея, построение взвешенного ненаправленного графа и определение комбинированной реперной точки позволили описать особенности лечебно-диагностического процесса при стационарном ведении пациентов с СД 1-го типа. Из всех возможных комбинаций математический анализ выявил наличие связанной тройной реперной точки: эндоскопическое обследование ЖКТ, обследование легких и бронхов и диагностика остеопороза. Эти данные можно включить в социально-медицинский портрет пациента с СД 1-го типа и использовать при прогностическом планировании стационарной медпомощи.
4. Обнаружен высокий риск атеросклеротического поражения периферических и брахиоцефальных артерий, требующего оперативного вмешательства, у пациентов с СД 1-го типа с ХПН и диализом.
5. Выявлено преобладание рака легких и бронхов у пациентов с декомпенсированным СД 1-го типа. Легкие, как показал анализ, можно тоже считать органом-мишенью при СД 1-го типа.
