Preview

Нейрохирургия

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Алгоритм выбора метода минимально-инвазивного хирургического лечения дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе современных методов математического интеллектуального анализа данных

https://doi.org/10.17650/1683-3295-2013-0-2-49-58

Полный текст:

Аннотация

Цель: получение алгоритма выбора метода минимально-инвазивного лечения дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе современных методов математического интеллектуального анализа данных. Материал и методы: современное минимально-инвазивное хирургическое лечение дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника включает в себя микрохирургические, эндоскопические, пункционные методики. Его успех зависит прежде всего от выбора адекватного метода вмешательства. Анализ существующих клинических данных и принятие решения зависят от личного опыта хирурга и представляют собой эвристическое, интуитивное действие. Оно является сложным как для воспроизведения и обучения, так и для сторонней оценки. Для получения достоверного и эффективного алгоритма выбора вида хирургического лечения были применены современные методы интеллектуального математического анализа. Они включали в себя анализ на основе алгоритма нейросетей и алгоритма дерева решений. Выбор метода лечения осуществляли между пункционной лазерной реконструкций диска, пункционной гидродисэктомией, чрескожной трансфораминальной поясничной дискэтомией, чрескожной междужковой поясничной дискэтомией, поясничной микродискэктомией, поясничной микрохирургической декомпрессией, а также сочетаниями этих методов. Когорта больных включала в себя 80 пациентов с дегенеративным поражением поясничного отдела позвоночника, у которых были применены вышеозначенные хирургические вмешательства. Оцениваемые признаки включали в себя клинические симптомы и морфологические данные на основании МРТ-исследования. Результаты: на основе современных методов интеллектуального математического анализа получен алгоритм выбора минимально-инвазивного метода хирургического вмешательства для лечения дегенеративного поражения поясничного отдела позвоночника. Заключение: современные методы интеллектуального математического анализа клинических данных позволяют получить эффективные алгоритмы принятия решения для выбора метода минимальноинвазивного хирургического лечения дегенеративного поражения поясничного отдела позвоночника. Это является важным для повышения эффективности лечения в клинической практике, осуществления дидактических и обучающих задач, а также для проведения экспертной оценки и выработки стандартов лечения.

Об авторах

Игорь Анатольевич Борщенко
Клиника ОРТОСПАЙН
Россия


Ярослав Анатольевич Борщенко
Курганский государственный университет
Россия


Андрей Владимирович Басков
Клиника ОРТОСПАЙН; Центральная клиническая больница № 1 ОАО «РЖД»
Россия


Список литературы

1. Барсегян A.A., Куприянов М.С., Холод И.И. и др. Григорий Пятецкий-Шапиро, Data Mining и перегрузка информацией // Вступительная статья к книге // Анализ данных и процессов. З-е изд. перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 C. C.13.

2. Борщенко И.А., Мигачев С.Л., Басков А.В. и др. Универсальная эндоскопическая чрезкожная поясничная дискэктомия: объединение заднебокового и междужкового доступа. Опыт использования. // Материалы съезда. 2009. C. 86-87.

3. Agatonovic-Kustrin S., Beresford R. Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research // J Pharm Biomed Anal. 2000. Vol. 22, № 5. P. 717-727.

4. Aleem I.S. et al. Transcatheter device versus surgical closure of ventricular septal defects: a clinical decision analysis // Catheter Cardiovasc Interv. 2006. Vol. 67, № 4. P. 630-636.

5. Bokov A. et al. Differential treatment of nerve root compression pain caused by lumbar disc herniation applying nucleoplasty // Pain Physician. 2010. Vol. 13, № 5. P. 469-480.

6. Carragee E.J. et al. Clinical outcomes after lumbar discectomy for sciatica: the effects of fragment type and anular competence // J Bone Joint Surg Am. 2003. Vol. 85-A, № 1. P. 102-108.

7. Castro W.H. et al. Restriction of indication for automated percutaneous lumbar discectomy based on computed tomographic discography // Spine. 1992. Vol. 17, № 10. P. 1239-1243.

8. Cohen S.P. et al. Nucleoplasty with or without intradiscal electrothermal therapy (IDET) as a treatment for lumbar herniated disc // J Spinal Disord Tech. 2005. Vol. 18 Suppl. P. S119-124.

9. Etchells E., O’Neill C., Bernstein M. Patient safety in surgery: error detection and prevention // World J Surg. 2003. Vol. 27, № 8. P. 936-941; discussion 941-942.

10. Fabri P.J., Zayas-Castro J.L. Human error, not communication and systems, underlies surgical complications // Surgery. 2008. Vol. 144, № 4. P. 557-563; discussion 563-565.

11. Gardino S.L., Jeruss J.S., Woodruff T.K. Using decision trees to enhance interdisciplinary team work: the case of oncofertility // J. Assist. Reprod. Genet. 2010. Vol. 27, № 5. P. 227-231.

12. Graham B., Detsky A.S. The application of decision analysis to the surgical treatment of early osteoarthritis of the wrist // J Bone Joint Surg Br. 2001. Vol. 83, № 5. P. 650-654.

13. Hirsch J.A. et al. Automated percutaneous lumbar discectomy for the contained herniated lumbar disc: a systematic assessment of evidence // Pain Physician. 2009. Vol. 12, № 3. P. 601-620.

14. Iavindrasana J. et al. Clinical data mining: a review // Yearb Med Inform. 2009. P. 121-133.

15. Krahn M.D. et al. Screening for prostate cancer. A decision analytic view // JAMA. 1994. Vol. 272, № 10. P. 773-780.

16. Mira J.J. et al. Perceptions of clinical safety after hospital discharge // Med Clin (Barc). 2008. Vol. 131 Suppl 3. P. 26-32.

17. Mirzai H. et al. The results of nucleoplasty in patients with lumbar herniated disc: a prospective clinical study of 52 consecutive patients // Spine J. 2007. Vol. 7, № 1. P. 88-92; discussion 92-93.

18. Moon C.T., Cho J., Chang S.K. Availability of discographic computed tomography in automated percutaneous lumbar discectomy // J. Korean Med. Sci. 1995. Vol. 10, № 5. P. 368-372.

19. Rosenberg W.M., Sackett D.L. On the need for evidence-based medicine // Therapie. 1996. Vol. 51, № 3. P. 212217.

20. Sackett D.L. Evidence-based medicine // Spine. 1998. Vol. 23, № 10. P. 1085-1086.

21. Savits. M.H., Chiu J.C., Rauschning W., Yeung E.T. The practice of minimally invasive spinal techniqie. AAMISS PRESS, New City. New York, 2005.

22. Traeger M. et al. Artificial neural networks. Theory and applications in anesthesia, intensive care and emergency medicine // Anaesthesist. 2003. Vol. 52, № 11. P. 1055-1061.

23. Trujillano J., March J., Sorribas A. Methodological approach to the use of artificial neural networks for predicting results in medicine // Med Clin (Barc). 2004. Vol. 122 Suppl 1. P. 59-67.


Для цитирования:


Борщенко И.А., Борщенко Я.А., Басков А.В. Алгоритм выбора метода минимально-инвазивного хирургического лечения дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе современных методов математического интеллектуального анализа данных. Нейрохирургия. 2013;(2):49-58. https://doi.org/10.17650/1683-3295-2013-0-2-49-58

For citation:


Borshenko I.A., Borshenko Y.A., Baskov A.V. Algorithm of minimally invasive surgical treatment option choice at patients with degenerative disease of lumbar spine based on current methods of mathematic database mining analysis. Russian journal of neurosurgery. 2013;(2):49-58. (In Russ.) https://doi.org/10.17650/1683-3295-2013-0-2-49-58

Просмотров: 2


ISSN 1683-3295 (Print)
ISSN 2587-7569 (Online)