При проведении биоуправляемого игрового тренинга возникает проблема оценки успешности и эффективности проведенного сеанса. Поэтому ранее нами [1] были сформированы и верифицированы оперативные критерии оценки успешности и эффективности проводимого биоуправляемого игрового автомобильного тренинга, основанные на мультипараметрическом показателе отношения частоты пульса и дыхания. Дополнительно учитывалась степень активации автономной нервной системы и уровень стресса. Однако необходимо отметить, что реализация игровой ситуации на испытуемого оказывает системное воздействие, когда изменяется общий статус человека, показатели нейродинамической активности мозга, дыхания, психофизиологические характеристики, а не только параметры пульса и дыхания.
Поэтому актуальным является разработка структуры интегральной диагностической системы распознавания функционального состояния человека, включающей модуль оценки состояния пациента по семиологическим данным [2].
Работа выполнена при поддержке проекта РНПВШ.2.2.3.3/4307 и в соответствии с планами проблемной комиссии по хронобиологии и хрономедицине РАМН и научным направлением медицинского факультета БелГУ «Разработка универсальных методологических приемов хронодиагностики и биоуправления на основе биоциклических моделей и алгоритмов с использованием параметров биологической обратной связи».
Целью исследования является оптимизация диагностики успешности и эффективности биоуправляемого игрового тренинга.
Задачи исследования включают разработку:
- детерминированных кодифицированных моделей функционального состояния человека на основе семиологических данных;
- алгоритм классификации психосоматических синдромов и дефицита внимания с гиперактивностью.
Методы исследования базируются на использовании основных положений системного анализа, теории управления в медицине, моделирования, теории вероятностей и математической статистики. Использованы методы системотехнического анализа и конструирования, а также математико-кибернетические методы их решения.
Основное содержание работы
Для отбора больных на проведение игрового тренинга и оценки его эффективности были разработаны детерминированные модели некоторых неврологических заболеваний, названных условно синдромами. Первоначально были описаны синдромы, необходимые для распознавания шести функциональных состояний, включавших норму, синдром невроза возбудимого типа, синдром невроза тормозного типа, синдром нарушения внимания и гиперактивности (ADD/HD), синдром нарушения внимания (ADD), синдром реактивной депрессии.
Для этих целей была составлена формализованная история болезни, где каждый признак того или иного синдрома кодировался номером вопроса и ответом на него. Степень выраженности синдрома включала четыре качественных градации: нет, есть умеренное, есть выраженное, есть резко выраженное проявление симптома. Совокупность симптомов определяла ту или иную форму патологического процессасиндрома.
Суммарный набор синдромов с совокупностью положительных и отрицательных ответов на симптомы по всем группам и образовывал основную матрицу, заложенную в память ЭВМ. Программное «наложение» основной и полученной в процессе обследования матриц и обеспечивало распознавание.
Формализованная история болезни содержала 22 вопроса и 88 ответов на них, включая ответ «нет» только для отсутствия всех патологических синдромов, чтобы прийти к заключению «здоров».
Для отбора больных с неврозом возбудимого типа было сформировано 15 вопросов и 45 ответов на них.
Для выявления больных с синдромом тормозного типа было рассмотрено 2 вопроса и 6 ответов. Для определения синдрома нарушения внимания и гиперактивности в формализованную историю болезни было включено вопроса и 9 на них ответов. Причем необходимо отметить, что отрицательный ответ на вопрос 14 указывал только на синдром нарушения внимания. Для классификации синдрома реактивной депрессии было сформулировано 2 вопроса и 6 ответов на них. Степень тяжести синдрома определялась при помощи специальной таблицы решений.
Перейдем к рассмотрению процедуры параметризации моделей посредством кодирования признаков в синдромах.
Процедура разработки матрицы синдромов рассмотрена в таблице 1.
Таблица 1. Параметризация моделей неврологических синдромов
|
№ пп |
Название синдрома |
Кодифицированная матрица синдромов |
Степень активности |
||
|
I |
II |
III |
|||
|
1 |
Норма |
010... 220 |
- |
- |
- |
|
2 |
Невроз возбудимого типа |
011+012+013+021+022+023+031+03 2+033+041+042+043+051+052+053+ 061+062+063+071+072+073+081+08 2+083+091+092+093+131+132+133+ 181+182+183+191+192+193+201+202+203+211+212+213+221+222+223 |
011+ 021+ 031+ 041+ 051+ 061+ 071+ 081+ 091+ 131+ 181+ 191+ 201+ 211+ 221 |
012+ 022+ 032+ 042+ 052+ 062+ 072+ 082+ 092+ 132+ 182+ 192+ 202+ 212+ 222 |
013+ 023+ 033+ 043+ 053+ 063+ 073+ 083+ 093+ 133+ 183+ 193+ 203+ 213+ 223 |
|
3 |
Невроз тормозного типа |
111+112+113+121+122+123+ |
111+ 121 |
112+ 122 |
113+ 123 |
|
4 |
Синдром ADD/HD |
141+142+143+151+152+153+161+162+1 63+171+172+173 |
141+ 151+ 161+ 171 |
142+ 152+ 162+ 172 |
143+ 153+ 163+ 173 |
|
5 |
Синдром ADD |
140+142+143+151+152+153+161+162+1 63+171+172+173 |
151+ 161+ 171 |
142+ 152+ 162+ 172 |
143+ 153+ 163+ 173 |
|
6 |
Синдром депрессии |
091+092+093+101+102+103 |
091+ 101 |
092+ 102 |
093+ 103 |
Рассмотрим правила дифференциальной диагностики.
Соответственно рассмотренной выше таблицы 1 анализируются номера симптомов и номера ответов (первые две цифры кода это номера вопросов, последняя цифра относится к номеру ответа) в шести группах поочередно, выявляющихся при анализе формализованной истории болезни. При наличии у больного любого из сочетаний симптомов, имеющихся в конкретной группе, принимается решение об отсутствии патологии, или наличии конкретного синдрома номера группы.
Заключение об отсутствии патологии дается при отрицательных ответах на все 22 вопроса (01-22).
Синдром невроза возбудимого типа диагностируют при анализе вопросов (01-09; 13;18-22) с любой совокупностью ответов.
Синдром невроза тормозного типа устанавливают при анализе вопросов (11-12) только при любых положительных ответах на них.
Признаки двух рассмотренных синдромов не могут сочетаться в одном наборе кодов.
Синдром нарушения внимания и гиперактивности (ADD/HD) диагностируют при анализе вопросов (14-17) также с любым положительным сочетанием ответов на них.
Синдром нарушения внимания диагностируют при наличии отрицательного ответа на вопрос 14 и с любым положительным сочетанием ответов на остальные 15-17 вопросов.
Синдром реактивной депрессии устанавливают при анализе вопросов (09-10) с любым положительным сочетанием ответов на них.
Для принятия решения о клинической эффективности проведенного биоуправляемого игрового тренинга необходимо дополнительно роанализировать структуру кодифицированного синдрома, поскольку он может содержать набор признаков с разной выраженностью степени их активности. Экспериментальным путем были выбраны пороги для диагностики степени тяжести патологического процесса. Для синдрома невроза возбудимого типа достаточно проанализировать всего 5 симптомов из 15 симптомов имеющихся в кодифицированной матрице.
Так, для I степени тяжести синдрома невроза возбудимого типа этот диапазон составляет 3-5 баллов. Для II степени тяжести диапазон равен 6-10 баллов. И для III степени тяжести патологического процесса диапазон должен быть равен или быть больше 11 баллов.
Для синдрома невроза тормозного типа первая степени тяжести составляет 1-2 балла, для второй степени тяжести 3-4 баллов и для третьей степени тяжести диапазон должен находиться в пределах 5-6 баллов.
Для синдрома нарушения внимания и гиперактивности (ADD/HD) первая степень тяжести составляет 3-4 балла, для второй степени яжести диапазон лежит в пределах 5-8 баллов, для третьей степени тяжести диапазон должен находиться в пределах 9-12 баллов.
Для синдрома нарушения внимания (HD) первая степень тяжести составляет 2-3 балла, для второй степени тяжести диапазон лежит в пределах 4-6 баллов, для третьей степени тяжести диапазон должен находиться в пределах -9 баллов.
Для синдрома реактивной депрессии первая степень тяжести составляет 1-2 балла, для второй степени тяжести диапазон лежит в пределах 3-4 баллов, для третьей степени тяжести диапазон должен находиться в пределах 5-6 баллов.
Зная информацию о выраженности степени тяжести патологического процесса в динамике, то есть до и после сеанса биоуправляемого игрового тренинга, можно оценить степень эффективности проведенного лечения. В таблице 2 рассмотрены критерии оценки динамики состояния клинической картины в зависимости от изменения выраженности ранга синдрома.
Таблица 2. Принятие решения о клинической эффективности биоуправляемого игрового тренинга
|
№ пп |
Динамика выраженности ранга синдрома |
Динамика состояния клинической картины |
|
1 |
Повышение на 1 ранг |
Ухудшение |
|
2 |
Повышение на 2 ранга |
Существенное ухудшение |
|
3 |
Понижение на 1 ранг |
Улучшение |
|
4 |
Понижение на 2 ранга |
Существенное улучшение |
|
5 |
Остался в пределах Своего ранга |
Без изменений |
Как видно из представленной таблицы 2, изменения ранга выраженности синдрома позволяют выделить пять заключений о состоянии клинической картины после проведенного биоуправляемого тренинга: 1. Ухудшение, 2. Существенное ухудшение, 3. Улучшение, 4. Существенное улучшение, 5. Без изменений.
Выводы
- Создана формализованная история болезни, включающая 22 вопроса и 88 ответов на них.
- Разработана кодифицированная матрица синдромов, отличающаяся параболической зависимостью симптомов.
- Сформирован алгоритм дифференциальной диагностики невроза, эндогенной депрессии, синдрома дефицита внимания и гиперактивности включающий анализ кодов вопросов и ответов.
Список литературы
- Макконен К.Ф. Модели и алгоритмы биоуправления в информационной системе игрового автомобильного тренинга / К.Ф. Макконен, Ф.А. Пятакович // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. - М., 2008. - Т.7. № 1. - С. 177-181.
- Разработка таблиц принятия решений о клинической эффективности биоуправляемого игрового тренинга // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2010. - №5. - С.130-134.