Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Модель оценки состояния больных с оперированными приобретенными пороками сердца на основе метода дерева классификации

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) в настоящее время остается актуальной проблемой современной кардиологии, являясь одним из самых распространенных, прогрессирующих и прогностически неблагоприятных заболеваний сердечно-сосудистой системы. Хроническая сердечная недостаточность — синдром, вызванный нарушениями нейрогуморальной регуляции деятельности органов кровообращения, сопровождающийся… Читать ещё >

Модель оценки состояния больных с оперированными приобретенными пороками сердца на основе метода дерева классификации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) в настоящее время остается актуальной проблемой современной кардиологии, являясь одним из самых распространенных, прогрессирующих и прогностически неблагоприятных заболеваний сердечно-сосудистой системы [1]. Хроническая сердечная недостаточность — синдром, вызванный нарушениями нейрогуморальной регуляции деятельности органов кровообращения, сопровождающийся снижением систолической и/или диастолической функции миокарда и проявляющийся застойными явлениями в большом и малом кругах кровообращения [2]. Исходя из вышесказанного, в исследование были включены высокоинформативные нейрогуморальные маркеры ХСН. нейрогуморальный порок сердце В последние годы для оценки состояния сердечно-сосудистой системы у больных ХСН наибольшее распространение получил метод анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), поэтому анализ ВСР, наряду с определением показателей нейрогуморальных маркеров ХСН, может дать характеристику степени тяжести нейрогуморального дисбаланса при ХСН.

Цель исследования — разработать модель оценки состояния больных ХСН с оперированными приобретенными пороками сердца на основе метода дерева классификации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  • 1) Выявить структуру дерева классификации.
  • 2) Сформировать систему решающих правил дифференциации степеней нейрогуморального дисбаланса при ХСН на фоне приобретенных пороков сердца.
  • 3) Определить степень влияния переменных на модель.

Материалы и методы

Для разделения всей совокупности из 86 больных на классы с различными степенями тяжести нейрогуморального дисбаланса были использованы как нейрогуморальные маркеры, так и показатели ВСР. В итоге в модель вошли следующие переменные: стандартное отклонение кардиоинтервалов (SDNN), квадратный корень из суммы квадратов разности величин последовательных пар RR — интервалов (RMSSD), процент количества пар последовательных кардиоинтервалов в кардиограмме, отличающиеся более чем на 50 мс (PNN50), средневзвешенная вариация ритмограммы (СВВР), уровень альдостерона в крови (Альдостерон), содержание мозгового натрийуретического пептида (МНП) и предсердного натрийуретического пептида (ПНП) в крови.

Полученное дерево решений включает в себя 3 ветвления и 4 терминальные вершины, соответствующие каждой степени тяжести нейрогуморального дисбаланса. Корнем «дерева» считается исходная вершина, которую составляют все наблюдения исследуемой совокупности. Начальной вершине присвоен класс номер 1, так как среди обследуемых больных пациентов с 1 степенью тяжести нейрогуморального дисбаланса больше, чем с какой-либо другой степенью тяжести. По такому принципу классы были присвоены остальным ветвлениям и вершинам.

Результаты классификации представлены в таблице 1.

Таблица 1 — Результаты классификации.

Степени тяжести нейрогуморального дисбаланса

Вероятности отнесения к классам в процентах.

100.00%.

0.00%.

0.00%.

0.00%.

0.00%.

100.00%.

0.00%.

0.00%.

0.00%.

4.76%.

95.24%.

0.00%.

0.00%.

0.00%.

0.00%.

100.00%.

Терминальные вершины достаточно «чистые». Только при определении группы больных со 2 степенью тяжести нейрогуморального дисбаланса один пациент был ошибочно отнесен к этому классу, то есть содержание неправильно классифицированных наблюдений пренебрежительно мало. Значит, построенная модель адекватно классифицирует наблюдения.

Результаты и их обсуждение.

Степень влияния переменных на определение классов оценим по таблице 2.

Таблица 2 — Значимость переменных.

Ранг переменной.

Значимость.

МНП.

1,0.

ПНП.

0,913 603.

Альдостерон.

0,834 826.

СВВР.

0,265 670.

PNN 50.

0,254 258.

RMSSD.

0,159 627.

SDNN.

0,121 915.

Исходя из полученного дерева классификации, были сформулированы следующие правила:

  • · Если уровень МНП меньше либо равен 140,75 пг/мл, то можно диагностировать 1 степень тяжести нейрогуморального дисбаланса.
  • · При уровне МНП больше 140,75 пг/мл и уровне альдостерона больше 394 пмоль/л определяется 4 степень тяжести;
  • · Если уровень МНП больше 140,75 пг/мл и меньше либо равен 421,75 пг/мл и уровень альдостерона меньше либо равен 394 пмоль/л, то можем установить 2 степень тяжести.
  • · При уровне МНП большем 421,75 пг/мл и уровне альдостерона меньшем либо равным 394 пмоль/л можем диагностировать 3 степень тяжести.

В итоге построения дерева классификации была установлена значимость каждого исследуемого признака. Наибольшей значимостью для оценки состояния пациентов с оперированными приобретенными пороками сердца обладают: содержание мозгового натрийуретического пептида (МНП), предсердного натрийуретического пептида (ПНП) в крови и уровень альдостерона в крови (Альдостерон).

Итак, полученные результаты анализа по методу дерева классификации способствуют повышению эффективности оценки нейрогуморального статуса у больных ХСН на фоне оперированных приобретенных пороков сердца.

Библиографический список

  • 1. Беленков, Ю. Н. Принципы рационального лечения сердечной недостаточности / Ю. Н. Беленков, В. Ю. Мареев. М.: Медиа Meдика, 2000. — 266 с.
  • 2. ?Мареев В. Ю. Национальные рекомендации ВНОК и? ОССН по диагностике и? лечению ХСН (второй пересмотр) // Сердечная недостаточность. — 2007. — № 8 (1). — С.?4−41.
  • 3. S. Murthy. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey. — 1997.
  • 4. W. Buntine. A theory of classification rules. — 1992.
Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой