Математическая модель для прогнозирования продолжительности стационарного лечения при выполнении высокотехнологичных операций по устранению аритмий

Цель. Создание математической модели прогнозирования длительности послеоперационного лечения при выполнении высокотехнологичных операций по устранению аритмий. Методы. Для прогнозирования длительности лечения пациента в условиях стационара при рассматриваемых видах операций проверялись нормальность распределения признаков и равенство генеральных дисперсий, был использован дискриминантный анализ, дисперсионный анализ, статистический критерий Колмогорова- Смирнова, анализ таблиц сопряжённости с помощью критерия Пирсона χ 2. Нормально распределённые количественные признаки представлены как M±m (где m - стандартная ошибка). Для построения модели проведено одномоментное (поперечное) проспективное исследование, в ходе которого были проанализированы данные 345 прооперированных пациентов в возрасте от 20 до 88 лет, из них 42,0% мужчин и 58,0% женщин. Результаты. Было установлено, что основную категорию нуждающихся в операциях по лечению нарушений ритма сердца составляют женщины в возрасте от 61 до 75 лет (в среднем 68±7 лет). В структуре операций наибольшая доля приходится на имплантацию электрокардиостимулятора - 47,0% (162 пациента), на долю радиочастотной абляции - 31,0% (107 пациентов), изоляции устьев лёгочных вен - 22,0% (76 пациентов). Было также установлено, что наличие осложнений в послеоперационном периоде после имплантации электрокардиостимулятора оказывает прямое влияние на длительность лечения, увеличивая данный показатель практически в 2 раза (в среднем 14,3±4,2 дня против 7,4±1,2 дня у пациентов без осложнений, p=0,02). Статистический анализ совокупности рассчитанных значений целевых функций позволил выделить пять уровней, характеризующих длительность стационарного послеоперационного лечения пациента. Разработанная модель послужила основой для создания автоматизированного программного модуля оценки степени риска поступившего на оперативное лечение пациента. Для данной модели показатель точности решающих правил составил 87%, средний показатель точности - 84,7%. Вывод. Автоматизированный программный модуль прогнозирования длительности стационарного послеоперационного лечения позволяет выявить риск для пациентов на предмет вероятности осложнений после оперативных вмешательств, а также определяет в дальнейшем степень влияния этого риска на использование коечного фонда и финансирование высокотехнологичных операций за счёт средств обязательного медицинского страхования.

математическое моделирование, высокотехнологичные операции на сердце, дискриминантный анализ, факторы риска, длительность послеоперационного лечения