Використання математичного моделювання у диференціальній діагностиці гострого абдомінального синдрому у дітей
T. V. Stoyeva, O. V. Dzhahiashvili, M. H. Melnychenko and 1 more
Хірургія дитячого віку · 2019
doi:10.15574/ps.2019.62.47 (opens in a new tab)
We email you when a new notice or a question about this paper appears.
Abstract
Вибір оптимального методу диференціальної діагностики абдомінального синдрому у дітей дотепер дискутується. Відомо, що первинний огляд та фізикальне обстеження є найбільш швидким, доступним та інформативним дослідженням стану дитини. Мета: удосконалення диференціальної діагностики гострого апендициту та функціональних розладів травного тракту у дітей з гострим абдомінальним синдромом шляхом визначення інформативності клінічних ознак та їх поєднання методом мультиваріантної логістичної регресії. Матеріали і методи. Проведено ретроспективний аналіз історій хвороб 649 дітей, які зверталися по медичну допомогу з приводу абдомінального синдрому в КУ «ООДКЛ» за період з 2014 по 2016 рр. У 1/3 дітей (248 осіб, 38,2% (95% ДІ 34,4–42,0)) після обстеження діагностовано хірургічну патологію та проведено хірургічне лікування з приводу гострого апендициту. Результати. У результаті математичного моделювання вдалося диференціювати групову приналежність дітей з абдомінальним синдромом за визначеними ознаками, що дозволило швидко та доступно провести діагностику функціональної та хірургічної патології органів травлення на етапі первинного обстеження із загальною точністю 93,4% та прийняти рішення про обсяг термінового лікування (при гострому апендициті) або додаткового обстеження (при синдромі подразненого кишечника). Висновки. Запропонована диференціальна діагностика за методом мультиваріантної логістичної регресії з урахуванням інтегральної оцінки поєднання клінічних ознак значно прискорює діагностику функціональної патології кишечника, дозволяє припустити наявність синтропії та допомагає лікарю первинного контакту швидше прийняти рішення щодо обсягу додаткового обстеження та вибору лікувальної тактики.
Abstract licence: CC BY-NC
References3
3 more references, whose wording the paper’s licence keeps private.
Reads
Read by people on this page
None yet.
Checked or read by AI through naulon
None yet.
A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.
Are you an author?
Is this your paper?
Claim it to add your note and be paid when agents cite it. Free.