Rambler's Top100
Вертебрологи.ру - Заболевания позвоночника и лечение позвоночника
для профессионалов
ВХОД регистрация




операции на позвоночнике




Вы можете записаться
на консультацию
к нашим специалистам
Ежедневно с 8.00 до 23.00
по телефонам

+7 916 115 20 06
+7 903 975 53 25

по электронной почте: medagent@yandex.ru.

Записаться на МРТ можно в центрах МРТ исследований



СТАТЬИ
размер шрифта 

Прогнозирование исходов хирургического лечения дегенеративной болезни межпозвонковых дисков пояснично-крестцового отдела позвоночника.

18.11.2009

(Вычислительный центр им. А.А.Дородницына РАН, директор – академик РАН, доктор физико-математических наук, профессор Ю.Г. Евтушенко

Медицинский центр Банка России, директор - академик РАН, доктор мед. наук, профессор Г.И. Назаренко).

 

Актуальность. Знать, чтобы предвидеть, предвидеть, чтобы действовать – в этой удивительно емкой по содержанию и лаконичной фразе французского философа Огюста Конта как нельзя лучше отражена практическая сущность прогнозирования – основы для принятия решений.

Анализ литературы показывает, что в медицине происходит интенсивное накопление информации о результатах лечения заболеваний позвоночника различными консервативными и оперативными методами. Сложность и многочисленность имеющихся в арсенале у нейрохирурга возможностей декомпрессии и фиксации позвоночника, разнообразие и индивидуальность вариантов течения заболеваний, многочисленность анализируемых факторов и симптомов, приближенность оценивания результатов требует привлечения математических методов и компьютерных средств, которые позволяют анализировать имеющийся формализованный материал и результативно использовать его для поддержки принятия решений при диагностике и лечении конкретного пациента.

Цель данной работы – разработать алгоритмы прогнозирования исхода хирургического лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями поясничного отдела позвоночника.

Материалы и методы исследования. Нами была изучены результаты лечения 389 пациентов, которые с 1997 по 2006 проводилось оперативное лечение по поводу дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника в Медицинском центре Банка России. У всех пациентов диагностировалось в той или иной степени выраженности дегенеративное поражение поясничных позвоночных сегментов. В зависимости от проведенных оперативных вмешательств было сформировано 4 группы пациентов.

1 группа – больные, которым была проведена радиочастотная деструкция фасеточных нервов поясничных позвонков. Данная манипуляция проводилась в связи неэффективность консервативного лечения артроза межпозвонковых суставов, чаще (90 %) на уровне L4-5-S1 с двух сторон. В данной группе было 185 человек, из них 67 мужчин (36 %), 118 женщин (64 %) в возрасте от 26 до 78 лет (в среднем 54,7 года).

2 группа – больные, которым была проведена чрескожная лазерная дискэктомия поясничных дисков (L4-5 или L5-S1) при выявлении клинически значимой протрузии. В данной группе было 39 человек, из них 20 мужчин (51 %), 19 женщин (49 %) в возрасте от 24 до 62 лет (в среднем 44,6 года).

3 группа – больные, которым была проведена микродискэктомия на одном или нескольких уровнях при выявлении протрузии или экструзии поясничных межпозвонковых дисков без фиксации позвоночных сегментов. В данной группе было 131 человек, из них 80 мужчин (61 %), 51 женщина (39 %) в возрасте от 19 до 72 лет (в среднем 44,3 года).

4 группа – больные, которым проводилась дискэктомия с последующей фиксацией позвоночных сегментов. В большинстве случаев кроме дискэктомии выполнялась декомпрессия позвоночного канала при помощи геми – или ламинэктомии, спондилодез осуществлялся при помощи транспедикулярной фиксации, которая по показаниям дополнялась межтеловым спондилодезом кейджами. Основным показанием для такого оперативного пособия являлось наличие декомпенсированного стеноза позвоночного канала в сочетании с протрузией/экструзией дисков. В данной группе было 34 пациента, из них 21 мужчина (62 %), 13 женщин (38 %) в возрасте от 41 до 70 лет (в среднем 47 лет).

В исходную информацию о каждом пациенту включались следующие показатели – рост (в сантиметрах), вес (в килограммах), пол, длительность заболевания (количество лет), длительность настоящего обострения (в неделях), наличие операций на позвоночнике в анамнезе. Клинические и рентгенологические показатели на каждого пациента заносились в базу данных по трехбалльной шкале в зависимости от степени выраженности признака в соответствии с таблицей 1(см. Таб.1).

Кроме того, для каждого пациента анализировались антропометрические и анамнестические показатели - рост, вес, пол, длительность заболевания, длительность настоящего обострения, наличие операций на позвоночнике в анамнезе.

Состояние больных оценивалось до и после оперативного лечения - при выписке, через 6 месяцев, через 1 и 2 года. После операции обязательно формулировался исход заболевания на данный период в соответствии с модифицированными критериями Kawabataet al. (1973) [8]:

I хороший (класс 1) – отсутствие жалоб, патологических симптомов и нормальные результаты объективного обследования, значительное улучшение, отсутствие инвалидизирующей дисфункции (небольшой сенсорный дефект и парез 4/5 степени с улучшением, по крайней мере, на одну степень);

II удовлетворительный (класс 2) – некоторые остаточные симптомы (небольшие жалобы) и минимальная объективная симптоматика (небольшой сенсорный дефицит, легкая атрофия, парез 3/5 или 4/5 степени с улучшением, по крайней мере, на одну степень);

III сомнительный (класс 3) – отсутствие положительной динамики (сохранные жалобы, выраженный дефицит и атрофия) или ухудшение.

Таким образом, для каждой группы пациентов была сформирована база клинических данных по исходам оперативного лечения дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника в сроки наблюдения после четырех видов операций до 2-х лет.   

Полученные данные подвергались математическому и статистическому анализу при помощи системы «РАСПОЗНАВАНИЕ» [1, 2]. Данная система позволяет по обучающей выборке построить оптимальные алгоритмы для автоматической классификации (контроля, прогноза) состояний произвольных новых пациентов по их признаковым описаниям. В настоящей работе приводятся начальные результаты исследования по задаче прогнозирования результатов различных оперативных методов лечения позвоночника. Для решения задач прогноза использовались три логических метода и процедура голосования при построении коллективного решения. Логические подходы в математическом анализе позволяют находить наглядные логические взаимосвязи между признаками и классами, оценивать важность признаков и эталона, определять качество обучающей информации. В данной работе применялись следующие логические методы: «тестовый алгоритм распознавания» [3], «решающие деревья» [4], «логические закономерности» [2, 5]. 

Для решения задачи прогноза исхода дегенеративного заболевания поясничного отдела позвоночника использован простейший алгоритм построения коллективных решений - «голосование»: для распознавания произвольного объекта используются независимо «тестовый алгоритм», алгоритм «решающие деревья» и алгоритм «логические закономерности», далее объект относится в тот класс, в который он отнесен большинством алгоритмов. Под логическими закономерностями классов понимаются такие комбинации значений некоторых признаков, которые выполняются для «значительного» числа объектов некоторого одного класса и не выполняются ни для одного объекта другого класса.

 

Полученные результаты и обсуждение.

            Внедрение компьютерных систем делает реальным перевод на качественно новый уровень системы разработки методик прогнозирования, основанных на современных математических методах анализа данных и распознавания, и создает предпосылки для внедрения сложных прогностических алгоритмов в широкую клиническую практику. Прогноз теряет смысл, если на его основе не принимаются эффективные решения. Вместе с тем прогноз является лишь одним из компонентов многоэтапного процесса принятия решений.

В ходе данного исследования была исследована возможность прогноза исхода дегенеративного заболевания поясничного отдела позвоночника при различных методах лечения. Первый этап исследований состоял в автоматической оценке (контроле) состояний пациентов (отнесении состояния пациента к одному из классов) в различные моменты времени по набору значений признаков, известных на момент контроля. Ясно, что точность контроля является верхней оценкой точности прогноза исхода дегенеративного заболевания поясничного отдела позвоночника, когда прогноз на заданный момент времени (через 6 месяцев, год или два) осуществляется по описаниям пациентов на момент выписки. В решении задачи прогноза исхода заболевания (рассматривался прогноз на один год вперед) состоял второй этап исследования.

а) контроль состояний пациентов

Задачи контроля решались в моменты выписки, спустя шесть месяцев, год и два года после соответствующего лечения. В качестве систем признаков использовалась совокупность всех объективных показателей, имеющихся у пациентов к моменту контроля. В качестве альтернативных методов лечения рассматривались методы: лазерная дискэктомия (ЛД), фиксации позвоночника (ФП), микродискэктомии (МД), радиочастотная деструкция фасеточных нервов (РЧД).

При решении задач обучения, поиске закономерностей, оценке информативности признаков классы исхода лечения 2 (удовлетворительный) и 3 (сомнительный) были объединены в класс 2 (сомнительный) в силу малой представительности исходных классов 2, 3. Таким образом, класс 1 (хороший исход) является классом благоприятных исходов, а класс 2 – исходов с нейтральным или отрицательным результатом. Под точностью контроля (прогноза) понимается процент правильных ответов в скользящем контроле (1). Приведем полученные результаты для рассмотренных задач. 

Отметим также, что дополнительную информацию, способствующую, прежде всего повышению точности контроля (прогноза) для каждого отдельного пациента, дают данные визуализации и оценки степени принадлежности объекта к каждому из классов. Результаты классификации в системе РАСПОЗНАВАНИЕ задаются в виде таблицы 3, где степень принадлежности объекта к каждому из классов задается числом из интервала 0 – 1.

 Принятие решения «по максимуму оценки» (результат классификации объекта находится во втором столбце) сопровождается оценкой степени принадлежности объекта к каждому из классов, что служит характеристикой степени надежности принятия соответственного решения.

            Несомненный интерес представляет динамическое сравнение важности различных признаков при контроле (прогнозе) для различных моментов времени. Были выбраны наиболее существенные при контроле признаки при различных видах лечения и различных моментах контроля. В таблице 4 в качестве примера приведены наиболее важные признаки для всех задач сразу в момент выписки больного из стационара. Вес каждого признака задан в двух вариантах – как доля и как взвешенная доля логических закономерностей, включающих соответствующий признак. В качестве информативных признаков приведены признаки, первые веса которых были не менее 0.2. Число подобных признаков существенно сокращается уже к моменту «6 месяцев», что говорит, по-видимому, о важном вкладе признаков, замеренных в момент контроля, а не только ранее при выписке. Следует отметить также, что ряд признаков, важных при контроле результатов последствий одного вида лечения, не используется алгоритмом классификации при оценке последствий другого вида лечения.   Так, например, при выписке признак «Субъективная слабость в ноге/ногах» не является информативным лишь при лечении методом лазерной дискэктомии, а признак «Парезы мышц нижних конечностей» при выпискене является значимым для фиксации позвоночника и радиочастотной деструкции,но весьма важен при оценке других видов лечения.

В таблице 5 в качестве примера показана динамика информативности признаков при лазерной дискэктомии. Для иллюстрации приведены по 10 признаков, наиболее информативных при выписке (см. Таб.5).

Из таблицы заметно, что при лазерной дискэктомии информативные признаки остаются важными и в последующие моменты прогноза.

б) прогноз исхода дегенеративного заболевания поясничного отдела позвоночника при различных методах лечения

Настоящая задача прогноза была исследована для интервала в один год и состояла в следующем: по признаковому описанию пациента при предоперационном обследовании требуется дать прогноз исхода заболевания через один год для каждого из возможных методов лечения. С этой целью было сформировано четыре обучающие выборки – признаковые описания пациентов и их состояния через год при соответствующем методе лечения. В результате решения соответствующих задач обучения были построены алгоритмы прогноза состояний пациентов для каждого из вида лечения и оценена их точность. Полученные алгоритмы могут быть использованы для прогноза исхода заболеваний произвольных новых пациентов.

В качестве примера, в таблице 7 приведены результаты прогноза исхода оперативного лечения различными методами через 1 год для больного К. 46 лет, исходные признаки которого приведены в таблице 6. Результаты прогноза представлены в виде оценки степени принадлежности объекта 1-му классу. Крайний правый столбец содержит результат прогнозного голосования по алгоритмам (коллективное решение).  

Рис. 1 МРТ больного К. до операции. Грыжа диска L5-S1.

                 а – боковая проекция
 

                 б – аксиальная проекция

МРТ пациента до операции представлены на рис 1.

Обозначения методов прогнозирования: ЛЗ - «логические закономерности», БД - «бинарные решающие деревья», ТТ - «тупиковые тесты». При формировании окончательного прогнозного мнения по полученным результатам необходимо учитывать как результат прогноза по каждому из методов лечения, так и качество соответствующих прогнозных алгоритмов. Качество же каждого алгоритма прогноза характеризуется как точностью прогноза, так и длиной обучающей выборки, на которой данная точность достигнута.

Данные таблицы 7 показывают, что РЧД неблагоприятен как метод лечения (степень принадлежности к первому классу меньше 0.5, в то же время алгоритм прогноза имеет высокую точность и построен по представительной обучающей выборке). Из благоприятных методов МЛ, ЛД, ФП предпочтение следует отдать методу лечения МД, поскольку он (в отличие от ему альтернативных) имеет как более высокую оценку точности прогноза на обучающей выборке, так и построен по существенно более представительной обучающей выборке. Аналогичные расчеты могут быть выполнены для других различных послеоперационных сроков – при выписке, через 6 месяцев, через 2 года. Впоследствии больному К. в соответствии с рекомендациями системы прогноза была выполнено наиболее рекомендованно оперативное вмешательство – микродискэктомия. Через 1 год были оценены результаты лечения (рис. 2). Они практически полностью совпали с предсказанными и расценены как хорошие – боли в пояснице и ноге больного не беспокоит, он не пользуется анальгетиками и выполняет все производственные нагрузки.

 

Рис. 2 МРТ больного К. через 1 год после операции (микродискэктомии).

                 а – боковая проекция
                 б – аксиальная проекция


Выводы.

1.     Разработанные прогностические алгоритмы позволяют надежно оценивать исходы оперативного лечения больных с дегенеративными заболеваниями поясничного отдела позвоночника. 

2.    Данные прогноза должны использоваться как при оценке целесообразности хирургического лечения, так и при выборе оперативного пособия.

 
                      ЛИТЕРАТУРА:

1.        Журавлев Ю.И., ИЗБРАННЫЕ НАУЧНЫЕ ТРУДЫ. - М.: Издательство Магистр, 1998. - 420 с.

2.        Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. «РАСПОЗНАВАНИЕ». Математические методы. Программная система. Практические применения. М. Изд-во ФАЗИС, 2006, 176 стр.

3.        Дмитриев А.Н., Журавлев Ю.И., Кренделев Ф.П., О математических принципах классификации предметов и явлений. Сб. "Дискретный анализ". Вып. 7. Новосибирск, ИМ СО АН СССР. 1966. C. 3-11. 4. Донской В.И. , Башта А.И. Дискретные модели принятия решений при неполной информации. –Смферополь: Таврия, 1992. – 166 с.

4.        Донской В.И. , Башта А.И. Дискретные модели принятия решений при неполной информации. –Симферополь: Таврия, 1992. – 166 с.

5.        Рязанов В.В. Логические закономерности в задачах распознавания (параметрический подход) // Журнал вычислительной математики и математической физики, Т.47, №10, 2007, с.1793-1808

6.        Журавлев Ю.И., Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации. Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1978. Вып.33. С.5-68.

7.         Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами не корректных     (эвристических) алгоритмов. I. // Кибернетика. 1977. N4. С. 5-17. , II. Кибернетика, N6, 1977, III. // Кибернетика. 1978. N2. С. 35-43.

8.        Kawabata M., Yamazaki N., Nihei R. Clinical results for lumbar disc herniation-long term results of Love’s method/ // Seikeigeka.-N.24.-1973.- P. 875-880.

 
 
 

Резюме.
В статье представлены алгоритмы  прогнозирования исхода хирургического лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями поясничного отдела позвоночника. С 1997 по
2006 г.  в Медицинском центре Банка России проведено хирургическое лечение 389 пациентов с болью в пояснице – 185 пациентам была выполнена радиочастотная деструкция фасеточных нервов поясничных позвонков, 39 больным чрескожная лазерная дискэктомия поясничных дисков, 131 больному микродискэктомия и  31 пациенту  декомпрессия в сочетании со стабилизацией поясничного отдела позвоночника.  Клинические и рентгенологические показатели на каждого пациента заносились в базу данных по трехбалльной шкале  в зависимости от степени выраженности признака. Состояние больных оценивалось до и после оперативного лечения -  при выписке, через 6 месяцев, через 1 и 2 года. После операции обязательно формулировался исход заболевания на данный период в соответствии с модифицированными критериями Kawabata et al. Полученные данные подвергались математическому и статистическому анализу. Разработанные алгоритмы позволили определить прогноз оперативного лечения больных с дегенеративными заболеваниями поясничного отдела позвоночника. Данные прогноза могут  использоваться как при оценке целесообразности хирургического лечения, так и при выборе метода оперативного пособия.
Ключевые слова: прогноз, исход,  дегенеративные заболевания позвоночника,  хирургическое лечение

 
 
 
 
 
 

The article represents the outcome assessment algorithms for surgical treatment of the patients with lumbar spine degenerative damage. For the period since 1997 to 2006 at the Medical center of Central Bank of Russia 389 patients with lumbar spine pain have been operated on; for 185 patients radiofrequency destruction of the lumbar vertebra's faceted nerves have been made, 39 patients have been treated with laser percutaneous lumbar discectomy, 131 - with microdiscectomy and 31 patients - with decompression combined with lumbar spine stabilization. Clinical and X-ray data for each patient were input to the base, on the 3 points scale basis regarding the characteristic intensity. Patients' condition assessment was realized before and after the operational treatment - after release, 6 months later, in 1 and 2 years. After the operation the outcome was recorded for the current period in compliance with the modified criteria of Kawabata et al. Data gained have been mathematically and statistically analyzed. Developed algorithms allowed assessing the operational treatment outcome for the patients with lumbar spine degenerative damage. Outcome data can be used as for the evaluation of the surgical treatment feasibility evaluation, as for the operational method selection.

Keywords: prognosis, outcome, spine degenerative damage, surgical treatment

 
 
 
 
 
 
 
 
Таблица 1.

Признаки оценки состояния пациента:

N
Признаки
Баллы
0
1
2
 

Боль в поясничной области

нет
иногда
постоянная
 

Боль в ногах

нет

1 ноге

обеих ногах

 

Локализация боли в ногах

нет

до колена

ниже колена

 

Субъективная слабость в ноге/ногах

нет
иногда
постоянная
 

Нарушение функции тазовых органов

нет
эпизодически
постоянно
 

Затруднения при ходьбе

нет
да

ходьба с тростью, на костылях

 

Необходимость в приеме анальгетиков

нет
периодически
постоянно
 

Амплитуда движений в позвоночнике

норма

ограничена до 50%

ограничена > 50%, блок

 

Анталгический наклон туловища

нет

девиация при наклоне туловища

стойкий наклон

 

Мышечный дефанс в пояснице

нет
односторонний

с двух сторон

 

Форма поясничного лордоза

норма
сглажен

выпрямлен, кифоз

 

Нарушения чувствительности в нижних конечностях

нет
гипестезия
анестезия
 

Нарушение чувствительности в промежности

нет
гипестезия
анестезия
 

Симптом Ласега односторонний

отрицательный

45-600

< 450

 

Симптом Ласега перекрестный

отрицательный
45-600

< 450

 

Парезы мышц нижних конечностей

нет

3-4 балла

0-2 балла

 

Коленный рефлекс

норма
асимметрия

отсутствует с двух сторон

 

Ахиллов рефлекс

норма
асимметрия

отсутствует с двух сторон

 
Rg: снижение высоты диска

<1/3 в одном сегменте

>1/3 в одном сегменте

>1/3 в двух и более сегментах

 
Rg: признаки остеохондроза
нет

1 сегмент

2 и > сегментов

 

Нестабильность позвоночного сегмента

0-4 мм
>5 мм
полисегментарная
 

Сколиоз

нет

до 200

> 200

 

Стеноз позвоночного канала

нет
латеральный
центральный
 
Спондилолистез
нет

1-2 ст.

3-4 ст.

 

Задние остеофиты

нет

есть, без невральной компрессии

есть, с невральной компрессией

 
Спондилоартроз
нет

один сегмент

2 и > сегментов

 

МРТ (КТ) дегенерация дисков

нет

один сегмент

2 и > сегментов

 

Грыжа диска

нет
протрузия
экструзия/секвестр
 
 
Таблица 2.

Исходы лечения пациентов различными методами

Время контроля состояния пациента

Параметры задачи

Число признаков

Число объектов класса 1

Число объектов класса 2

Точность контроля, %

после лазерной дискэктомии
«выписка»
53
33
6
89.7 %

«6 месяцев»

82
32
7
97.4 %

«1 год»

111
31
6
94.6%

«2 года»

140
32
4
100%
после фиксации позвоночника
«выписка»
53
28
5
90.9%

«6 месяцев»

82
29
4
87.9%

«1 год»

111
29
4
96.9%

«2 года»

140
26
7
96.9%
после микродискэктоии
«выписка»
53
127
4
97.7%

«6 месяцев»

82
129
2
99.2%

«1 год»

111
127
4
99.2%

«2 года»

140
120
10
93.8%

после радиочасто

другие статьи:
Ликвор 28.04.2008