Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста



Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста
Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста

 


Владельцы патента RU 2618647:

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России) (RU)

Изобретение относится к медицине, а именно к травматологии и ортопедии, и может быть использовано для оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста. Определяют соматометрические показатели обследуемой (Х0): массу тела (X1, кг); рост; межакромиальный диаметр; гребневой диаметр таза (Х2, см); обхват средней трети плеча (Х3, см); обхват верхней трети предплечья (Х4, см); обхват грудной клетки; обхват живота на уровне пупка (Х5, см); обхват бедра (Х6, см); обхват голени (Х7, см); толщину кожно-жировой складки на задней поверхности плеча (Х8, мм); толщину кожно-жировой складки на передней поверхности плеча (Х9, мм); толщину кожно-жировой складки на предплечье (Х10, мм); толщину кожно-жировой складки на спине; толщину кожно-жировой складки на груди; толщину кожно-жировой складки на животе; толщину кожно-жировой складки на бедре; толщину кожно-жировой складки на голени; индекс относительной ширины таза (X11, %); тазово-плечевой указатель (X12, %); индекс массы тела A. Quetelet (Х13, кг/м2); абсолютную мышечную массу (X14, кг); относительную мышечную массу (X15, %); среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи (X16, см); отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота (X17, %). Определяют принадлежность соматометрических показателей обследуемой к одному из пяти кластеров телосложения (Хк, I-V), для чего рассчитывают значения дистанций (ДК) путем определения разницы соматометрических показателей обследуемой от центров каждого из пяти кластеров телосложения согласно таблице 1 описания по формуле. Получают в результате расчетов пять значений ДК. Меньшее из полученных значений соответствует кластерной принадлежности показателей обследуемой. Оценивают вероятность возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости как высокую при принадлежности показателей обследуемой к третьему и четвертому кластерам и как низкую при принадлежности показателей обследуемой к первому, второму и пятому кластерам. Способ позволяет точно оценить вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста за счет оценки наиболее оптимального комплекса соматометрических показателей. 4 табл.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к травматологии и ортопедии, и может быть использовано для оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста.

Переломы проксимального отдела бедренной кости в литературе описываются как травматическая эпидемия: в 1990 г. во всем мире было зарегистрировано около 1,3 миллионов таких переломов, а к 2050 г. ожидается рост этого показателя до 4,5 миллионов [1]. Большинство из них возникают в результате низкоэнергетических травматических воздействий, как правило, это падения с высоты собственного роста, полученные в быту.

В связи с этим представляется актуальной оценка вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраст для формирования групп риска возникновения таких переломов для начала ранних профилактических мероприятий.

Ближайшими аналогами предлагаемого способа являются:

1. Способ прогнозирования переломов проксимального отдела бедренной кости [2]. Изобретение предназначено для прогнозирования переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин старше 50 лет. Для прогнозирования выполняют следующие действия: 1) проводят рентгеновскую двухфотонную абсорбциометрию; 2) определяют по сканограммам минеральную плотность костной ткани бедра; 3) определяют длину и ширину шейки бедра, индекс шейки бедра; 4) определяют наличие факторов риска переломов бедра из анамнеза жизни (ранняя менопауза, переломы предплечья, низкий вес и индекс массы тела, тяжелый физический труд, низкая двигательная активность) и устанавливают их градации (0 - нет, 1 - есть) и числовые значения; 5) определяют прогностические коэффициенты по специальным формулам.

Недостатком указанного способа является необходимость проведения денситометрии с помощью специального рентгенологического оборудования и сбора анамнеза.

2. Текстурный анализ структуры костной ткани для оценки состояния и прогнозирования остеопоротических переломов шейки бедра, который предусматривает использование специальных программных средств оценки рентгенологических изображений [3], позволяющих получать комплекс текстурных и морфометрических признаков в качестве предикторов нарушения архитектоники костной ткани и вычислять риск перелома на основе искусственной нейронной сети, что дополняет результаты денситометрии и позволяет назначить необходимое лечение.

Недостатками указанного способа являются необходимость проведения денситометрии и цифровой рентгенографии проксимального отдела бедренной кости, а также использование специальных программных средств.

Основными недостатками аналогов являются необходимость проведения рентгенологических методов исследования и специальных методов оценки результатов, что затрудняет их широкое применение в клинической и амбулаторной практике.

Задачей предлагаемого способа является оценка вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста по анализу антропометрических данных.

Поставленную задачу решают за счет того, что дополнительно определяют принадлежность 17 соматометрических показателей обследуемой: массы тела, гребневого диаметра таза, обхвата средней трети плеча, обхвата верхней трети предплечья, обхвата живота на уровне пупка, обхвата бедра, обхвата голени, толщины кожно-жировой складки на задней поверхности плеча, толщины кожно-жировой складки на передней поверхности плеча, толщины кожно-жировой складки на предплечье, индекса относительной ширины таза, тазово-плечевого указателя, индекса массы тела A. Quetelet, абсолютной мышечной массы, относительной мышечной массы, среднего значения радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи, отношения обхвата грудной клетки к обхвату живота, к одному из пяти кластеров телосложения, для чего рассчитывают значения дистанций (ДК) 17 соматометрических показателей обследуемой от центров каждого из пяти кластеров телосложения по формуле:

где показатели, единицы измерения и значения центров кластеров (I; II; III; IV; V):

Хо - показатели обследуемой;

Хк - показатели центра кластера;

X1 - масса тела, кг (81,44; 63,44; 60,46; 76,06; 101,11);

Х2 - гребневой диаметр таза, см (29,31; 27,6; 30,33; 34,34; 33,53);

Х3 - обхват средней трети плеча, см (33,25; 28,63; 25,42; 29,18; 37,65);

Х4 - обхват верхней трети предплечья, см (26,16; 23,75; 21,15; 23,31; 28,35);

Х5 - обхват живота на уровне пупка, см (96,38; 80,46; 92,56; 108,35; 117,85);

Х6 - обхват бедра, см (59,55; 52,71; 44,46; 51,46; 64,66);

Х7 - обхват голени, см (37,64; 34,13; 29,85; 33,69; 40,59);

Х8 - толщина кожно-жировой складки на задней поверхности плеча, мм (34,33; 23,71; 17,48; 25,71; 40,59);

Х9 - толщина кожно-жировой складки на передней поверхности плеча, мм (25,13; 15,9; 11,44; 17,44; 31,53);

X10 - толщина кожно-жировой складки на предплечье, мм (19,31; 11,82; 7,3; 10,54; 24,3);

X11 - индекс относительной ширины таза, % (18,52; 17,57; 19,2; 21,4; 21,03);

Х12 - тазово-плечевой указатель, % (89,81; 88,17; 90,7; 101,73; 94,45);

Х13 - индекс массы тела A. Quetelet, кг/м2 (32,59; 25,8; 24,22; 29,57; 39,79);

Х14 - абсолютная мышечная масса, кг (23,39; 20,99; 16,22; 18,62; 25,29);

Х15 - относительная мышечная масса, % (28,8; 33,42; 27,01; 24,63; 25,09);

X16 - среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи, см (4,74; 4,5; 3,95; 4,21; 4,9);

X17 - отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота, % (105,45; 115,49; 98,54; 91,64; 97,11),

- меньшее из полученных значений соответствует кластерной принадлежности показателей обследуемой; оценивают вероятности возникновения переломов следующим образом: вероятность возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости оценивают как высокую при принадлежности показателей обследуемой к третьему и четвертому кластерам и как низкую при принадлежности показателей обследуемой к первому, второму, пятому кластерам.

Способ осуществляют следующим образом.

Определяют соматометрические показатели обследуемой [4]: массу тела, рост, межакромиальный диаметр, гребневой диаметр таза, обхват средней трети плеча, обхват верхней трети предплечья, обхват грудной клетки, обхват живота на уровне пупка, обхват бедра, обхват голени, толщину кожно-жировой складки на задней поверхности плеча, толщину кожно-жировой складки на передней поверхности плеча, толщину кожно-жировой складки на предплечье, толщину кожно-жировой складки на спине, толщину кожно-жировой складки на груди, толщину кожно-жировой складки на животе, толщину кожно-жировой складки на бедре, толщину кожно-жировой складки на голени. Затем вычисляют: 1) индекс относительной ширины таза; 2) тазово-плечевой указатель; 3) индекс массы тела A. Quetelet; 4) среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи; 5) абсолютную мышечную массу; 6) относительную мышечную массу; 7) отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота.

1. Индекс относительной ширины таза определяют по формуле:

2. Тазово-плечевой указатель определяют по формуле:

3. Индекс массы тела A. Quetelet определяют по формуле [5]:

4. Среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи (R, см) определяют по формуле [5]:

где P1 - обхват средней трети плеча (см), Р2 - обхват верхней трети предплечья (см), Р3 - обхват бедра (см), Р4 - обхват голени (см), π - число π, 3,14, d - средняя толщина подкожного слоя с кожей (мм).

Среднюю толщину подкожного слоя с кожей (d, мм) рассчитывают по формуле [5]:

где d1 - толщина кожно-жировой складки на задней поверхности плеча (мм), d2 - толщина кожно-жировой складки на передней поверхности плеча (мм), d3 - толщина кожно-жировой складки на предплечье (мм), d4 - толщина кожно-жировой складки на животе (мм), d5 - толщина кожно-жировой складки на груди (мм), d6 - толщина кожно-жировой складки на спине (мм), d7 - толщина кожно-жировой складки на бедре (мм), d8 - толщина кожно-жировой складки на голени (мм).

5. Абсолютную мышечную массу (кг) рассчитывают по формуле J. Matiegka [5]:

где R - среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи (см).

6. Относительную мышечную массу определяют по формуле [5]:

7. Отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота определяют по формуле:

После этого рассчитывают значения дистанций (ДК) 17 соматометрических показателей обследуемой от центров каждого из пяти кластеров телосложения (табл. 1) по формуле:

где

Хо - показатели обследуемой;

Хк - показатели центра кластера;

X1 - масса тела (кг);

Х2 - гребневой диаметр таза (см);

Х3 - обхват средней трети плеча (см);

Х4 - обхват верхней трети предплечья (см);

Х5 - обхват живота на уровне пупка (см);

Х6 - обхват бедра (см);

Х7 - обхват голени (см);

Х8 - толщина кожно-жировой складки на задней поверхности плеча (мм);

Х9 - толщина кожно-жировой складки на передней поверхности плеча (мм);

X10 - толщина кожно-жировой складки на предплечье (мм);

X11 - индекс относительной ширины таза (%);

X12 - тазово-плечевой указатель (%);

X13 - индекс массы тела A. Quetelet (кг/м2);

X14 - абсолютная мышечная масса (кг);

X15 - относительная мышечная масса (%);

X16 - среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи (см);

X17 - отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота (%).

Затем определяют кластерную принадлежность (I-V кластеры) показателей обследуемой: меньшее из полученных значений ДК соответствует кластерной принадлежности показателей обследуемой.

Оценивают вероятности возникновения переломов следующим образом: вероятность возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости оценивают как высокую при принадлежности показателей обследуемой к третьему и четвертому кластерам и как низкую при принадлежности показателей обследуемой к первому, второму, пятому кластерам (табл. 2).

Информативность предлагаемого способа была оценена у женщин пожилого возраста 56-74 лет (согласно возрастной периодизации, принятой на VII Всесоюзной конференции по проблемам возрастной морфологии, физиологии и биохимии АПН СССР, 1965 г.). Были использованы антропометрические данные 253 условно здоровых женщин популяции г. Красноярска 2012-2014 гг. [6] и 250 женщин с переломами проксимального отдела бедренной кости - пациенток травматологических отделений КГБУЗ «КМКБСМП им. Н.С. Карповича» и КГБУЗ «КМКБ №7» г. Красноярска с сентября 2013 по апрель 2015 года.

Проводили определение типов массы и телосложения по следующим методикам:

Тип телосложения по В.Н. Шевкуненко [5] определяли по формуле:

Обследованные женщины со значениями индекса относительной длины туловища меньше 28,5 были отнесены к долихоморфному типу телосложения, от 28,5 до 31,5 - к мезоморфному, при значениях больше 31,5 - к брахиморфному типу телосложения.

Тип телосложения по В.М. Черноруцкому [5] определяли по индексу М. Pignet по формуле:

Обследованные женщины с индексом М. Pignet более 30 были отнесены к астеническому типу телосложения, при значениях от 10 до 30 - к нормостеническому, при значениях менее 10 - к гиперстеническому типу телосложения.

Тип телосложения по J. Tanner [5] определяли по формуле:

При значениях индекса меньше 731 обследованных женщин относили к гинекоморфному типу, при значениях от 731 до 821 - к мезоморфному типу, при значениях больше 821 - к андроморфному типу.

Тип телосложения по L. Rees-H. J. Eisenk [5] определяли по формуле:

При значениях индекса меньше 96 обследованных женщин относили к пикническому типу телосложения, от 96 до 106 - к нормостеническому, больше 106 - к астеническому типу телосложения.

Определяли типы конституций женщин по В.П. Чтецову [5]: лептосомную, мезосомную, мегалосомную. Также проводили соматотипирование: выделяли женщин с астеническим и стенопластическим соматотипами, относящихся к лептосомной конституции; с мезопластическим и пикническим соматотипами, относящихся к мезосомной конституции; с атлетическим, субатлетическим, эурипластическими низкорослым и высокорослым соматотипами, относящихся к мегалосомной конституции. Женщины, имеющие рост выше 161 см, количество жирового компонента, оцененного в 4-5 баллов и костного компонента, оцененного в 1-3 баллов, были отнесены к неопределенным конституции и соматотипу [7].

Индекс A. Quetelet [5] определяли по формуле:

Тип массы тела обследованных женщин оценивали следующим образом [5]: при значениях индекса A. Quetelet 16 и меньше - выраженный дефицит массы тела, от 16,1 до 18,5 - недостаточная масса тела, от 18,6 до 25 - нормальная, от 25,1 до 30 - избыточная, при значениях от 30,1 до 35 - ожирение первой степени, от 35,1 до 40 - ожирение второй степени, больше 40 - ожирение третьей степени.

Индекс Н. Rohrer [5] определяли по формуле:

При индексе Н. Rohrer менее 1,07 кг/м3 тип плотности тела женщин оценивается как низкий, 1,07 до 1,37 кг/м3 - средний, а более 1,37 кг/м3 - высокий.

Статистическую обработку выполняли с использованием пакета статистических программ "Statistica for Windows`6.0". Результаты представлены количеством наблюдений (n), процентами со средними ошибками (%+р%). Оценку достоверности различий проводили с использованием критерия χ2 Пирсона, при числе наблюдений 5 и менее использовали поправку Иэйтса (Yates F., 1934) [8]. Совокупную точность методик оценки типов телосложения оценивали на основании аддитивных значений χ2 с учетом доли здоровых пожилых женщин с достоверной оценкой вероятностей возникновения переломов. При р<0,001 различия принимали как прогностически значимые.

Результаты свидетельствуют о различной прогностической информативности различных методик оценки типов телосложения для оценки вероятностей риска возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста.

Использование классификации J. Tanner позволяет прогнозировать у женщин с андроморфной конституцией (табл. 3) низкий риск переломов проксимального отдела бедренной кости (χ2=21,47; р=3,60⋅10-6).

При использовании классификации плотности тела по Н. Rohrer (табл. 3) прогнозировать риск переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста достоверно невозможно.

При использовании классификации В.Н. Шевкуненко (табл. 3) между здоровыми женщинами и пациентками с переломами проксимального отдела бедренной кости прогностически значимые различия выявлены у женщин с брахиморфной (χ2=18,65; р=1,57⋅10-5) и мезоморфной (χ2=34,66; р=3,93⋅10-9) конституциями: у пожилых женщин с брахиморфной конституцией выявлен высокий риск переломов проксимального отдела бедренной кости, с мезоморфной конституцией - низкий.

При использовании классификации типов телосложения В.М. Черноруцкого (табл. 3) у женщин с нормостенической конституцией выявлен высокий риск переломов проксимального отдела бедренной кости (χ2=22,97; р=1,65⋅10-6). В группе с переломами количество женщин с гиперстеническим типом телосложения было значимо меньше (χ2=27,82; р=1,33⋅10-7), однако нужно отметить, что большой процент женщин с такой конституцией среди здоровых (92,49±1,66%) и травмированных (75,20±2,73%) не позволяет с практической точки зрения оценивать вероятности возникновения переломов.

Используя классификацию типов телосложения L. Rees-H.J. Eisenk, достоверно прогнозировать риск переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста не представляется возможным (табл. 3).

При использовании классификации A. Quetelet прогностически значимые различия по типам массы тела (табл. 3) выявлены между пожилыми здоровыми женщинами и пациентками с переломами проксимального отдела бедренной кости с нормальной массой тела (χ2=54,16; р=1,85⋅10-13), с ожирением 1-й степени (χ2=29,70; р=5,04⋅10-8), с ожирением 2-й степени (χ2=18,27; р=1,91⋅10-5), с ожирением 3-й степени (χ2=13,53; р=2,35⋅10-4), - отмечен высокий риск переломов у женщин с нормальной массой тела, низкий риск - у женщин с ожирением всех степеней (табл. 3).

При использовании методики соматотипирования В.П. Чтецова (табл. 3) выявлены различия частоты возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин со стенопластическим (χ2=55,48; р=9,47⋅10-14), эурипластическим высокорослым (χ2=11,51; р=6,93⋅10-6) и эурипластическим низкокорослым (χ2=14,17; р=1,67⋅10-4) соматотипами. Также необходимо отметить, что в популяции встречаются пожилые женщины с субатлетическим, атлетическим, неопределенным соматотипами, но в нашем исследовании не было выявлено женщин с такими типами телосложения среди пациенток с переломами проксимального отдела бедренной кости. При использовании метода соматотипирования В.П. Чтецова можно прогнозировать высокий риск переломов проксимального отдела бедренной кости у пожилых женщин с астеническим и стенопластическим соматотипами, низкий риск этой травмы у женщин с низкорослым и высокорослым эурипластическими, субатлетическим, атлетическим и неопределенным соматотипами.

При использовании методики конституциональной диагностики В.П. Чтецова (табл. 3) прогностически значимые различия выявлены между здоровыми женщинами и пациентками с переломами проксимального отдела бедренной кости с лептосомной (χ2=49,73; р=1,76⋅10-12) и мегалосомной (χ2=36,13; р=1,84⋅10-9) конституциями. У пожилых женщин с неопределенной конституцией переломы проксимального отдела бедренной кости не встречались. Использование методики конституциональной диагностики по В.П. Чтецову позволяет прогнозировать высокий риск переломов проксимального отдела бедренной кости у пожилых женщин с лептосомной конституцией, низкий риск возникновения этой травмы - с мегалосомной и неопределенной конституциями (табл. 3).

Во всех кластерах телосложения (табл. 3) выявлены значимые различия между здоровыми женщинами и пациентками с переломами проксимального отдела бедренной кости, зависящие от принадлежности антропометрических показателей к определенному кластеру: в первом (χ2=151,9; р=6,6⋅10-35), во втором (χ2=35,7; р=2,3⋅10-9), в третьем (χ2=139,2; р=3,9⋅10-32), в четвертом (χ2=88,8; р=4,2⋅10-21), в пятом (χ2=11,7; р=6,2⋅10-4) кластерах.

Таким образом, с использованием предлагаемого способа можно оценить вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости как высокую при принадлежности показателей обследуемой к третьему и четвертому кластерам и как низкую при принадлежности показателей обследуемой к первому, второму и пятому кластерам.

Точность различных методик оценки типов телосложения исследовали с учетом доли здоровых пожилых женщин с достоверной оценкой вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости (табл. 4). Поскольку мы установили, что невозможно достоверно оценивать вероятность возникновения переломов по методикам H. Rohrer и L. Rees-H.J. Eisenk (табл. 3), эти методики не исследовали.

При использовании классификации J. Tanner (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости только для 12,25±2,06% пожилых женщин популяции (χ2=21,47; р=3,60⋅10-6).

При использовании методики конституциональной диагностики В.Н. Шевкуненко (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости для 90,51±1,84% пожилых женщин популяции (χ2=53,30; р=2,86⋅10-13).

При использовании методики конституциональной диагностики В.М. Черноруцкого (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости только для 6,72±1,57% пожилых женщин популяции (χ2=22,97; р=1,65⋅10-6).

При использовании методики определения типа массы тела по A. Quetelet (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости для 68,77±2,91% пожилых женщин популяции (χ2=115,66; р=5,64⋅10-27).

При использовании методики соматотипирования по В.П. Чтецову (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости для 46,64±3,14% пожилых женщин популяции (χ2=81,16; р=2,08⋅10-19).

При использовании методики конституциональной диагностики В.П. Чтецова (табл. 4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости для 53,75±3,13% пожилых женщин популяции (χ2=82,42; р=1,10⋅10-19).

Преимущества предлагаемого способа по сравнению с другими оценками типов телосложения подтверждает его высокая точность: с учетом принадлежности соматометрических показателей обследуемых к кластерам телосложения (табл.4) можно достоверно оценивать вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости для всех 100,00±0,00% пожилых женщин популяции (χ2=424,04; р=3,23⋅10-94).

Преимуществами предлагаемого способа являются:

1) высокая точность;

2) возможность применения в клинической и амбулаторной практике;

3) отсутствие необходимости использования рентгенологических методов исследования;

4) возможность использования для расчетов общедоступных форматов электронных таблиц.

Предлагаемый способ может быть рекомендован для использования в травматологии и ортопедии для оценки вероятности возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста.

Используемые источники

1. Cooper С. Hip fracture in the elders a world-wide projection / C. Cooper, G. Campion, L.J. Melton III // Osteoporosis Int. - 1992. - Vol.2. - P. 285-289.

2. Патент РФ №2238037, МПК A61B 6/00, БИПМ №29, 20.10.2004.

3. Капишников А.В. Текстурный анализ в оценке состояния структуры костной ткани и прогнозировании остеопоротических переломов шейки бедра / А.В. Капишников, С.С. Первушкин // Вестник РНЦРР МЗ РФ. - URL: http://vestnik-rncrr.ru/vestnik/v15/papers/pervushkin_v 15.htm.

4. Мартиросов Э.Г. Технологии и методы определения состава тела человека / Э.Г. Мартиросов, Д.В. Николаев, С.Г. Руднев. - М.: «Наука», 2006. - 148 с.

5. Николаев В.Г. Антропометрическое исследование в клинической практике / В.Г. Николаев, H.Н. Николаева, Л.В. Синдеева, Л.В. Николаева. - Красноярск: Издательство «Версо», 2007. - 173 с.

6. Синдеева Л.В. Закономерности изменчивости состава тела и биологического возраста человека на примере населения Восточной Сибири: дис. … д-ра мед. наук: 14.03.01 / Л.В. Синдеева. - Красноярск, 2014. - 103 с.

7. Литвинова Т.А. Морфофункциональные особенности различных конституциональных типов женщин: автореф. дис. … к-та мед. наук: 14.00.02 / Т.А. Литвинова. - Новосибирск, 1988. - 18 с.

8. Зайцев В.М. Прикладная медицинская статистика / В.М. Зайцев, В.Г. Лифляндский, В.И. Маринкин: учеб. пособие. - СПб.: «Фолиант», 2006. - 432 с.

Способ оценки вероятностей возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости у женщин пожилого возраста, отличающийся тем, что определяют соматометрические показатели обследуемой (Х0): массу тела (X1, кг); рост; межакромиальный диаметр; гребневой диаметр таза (Х2, см); обхват средней трети плеча (Х3, см); обхват верхней трети предплечья (Х4, см); обхват грудной клетки; обхват живота на уровне пупка (Х5, см); обхват бедра (Х6, см); обхват голени (Х7, см); толщину кожно-жировой складки на задней поверхности плеча (Х8, мм); толщину кожно-жировой складки на передней поверхности плеча (Х9, мм); толщину кожно-жировой складки на предплечье (Х10, мм); толщину кожно-жировой складки на спине; толщину кожно-жировой складки на груди; толщину кожно-жировой складки на животе; толщину кожно-жировой складки на бедре; толщину кожно-жировой складки на голени; индекс относительной ширины таза (X11, %); тазово-плечевой указатель (X12, %); индекс массы тела A. Quetelet (Х13, кг/м2); абсолютную мышечную массу (X14, кг); относительную мышечную массу (X15, %); среднее значение радиусов плеча, предплечья, бедра, голени без подкожного жира и кожи (X16, см); отношение обхвата грудной клетки к обхвату живота (X17, %); определяют принадлежность соматометрических показателей обследуемой к одному из пяти кластеров телосложения (Хк, I-V), для чего рассчитывают значения дистанций (ДК) путем определения разницы соматометрических показателей обследуемой от центров каждого из пяти кластеров телосложения согласно таблице 1 описания по формуле:

получают в результате расчетов пять значений ДК и меньшее из полученных значений соответствует кластерной принадлежности показателей обследуемой; оценивают вероятность возникновения переломов проксимального отдела бедренной кости как высокую при принадлежности показателей обследуемой к третьему и четвертому кластерам и как низкую при принадлежности показателей обследуемой к первому, второму и пятому кластерам.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области медицины, а именно к анатомическим методам исследования. Заполнение полости сустава проводят стоматологическим силиконовым слепочным материалом Speedex Light Body.
Изобретение относится к области ветеринарии, а именно к ветеринарной неонатологии, клинической диагностике и терапии животных. Для определения состояния структурной незавершенности почек у новорожденных ягнят визуально при вскрытии определяют топографию и морфометрию почек, гистологически устанавливают структуру паренхимы почек и при увеличении морфометрических параметров органа при топографическом исследовании, наличии нефронов провизорного типа и эпителиоцитов почечных канальцев с оптически просветленной либо вспененной цитоплазмой судят о структурной незавершенности почек.
Изобретение относится к медицине, а именно к функциональной диагностике, гериатрии и геронтологии, и может быть использовано для определения биологического возраста у мужчин.
Изобретение относится к медицине, а именно к детской ортопедии. Осуществляют клиническое обследование со сбором показателей посредством устного опроса больного и его визуального осмотра.
Изобретение относится к медицине, а именно к детской ортопедии. Осуществляют клиническое обследование со сбором показателей посредством устного опроса больного и его визуального осмотра.

Изобретение относится к медицине, а именно к авиационной медицине, и может быть использовано для формирования персонифицированных рекомендаций по сохранению профессионального здоровья летного состава.

Группа изобретений относится к медицине, травматологии и ортопедии и может быть использована при лечении остеоартроза коленного сустава, оценки его эффективности.

Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии. После диагностики бокового смещения нижней челюсти предварительно до начала протезирования в течение 3-5 недель проводят тренировку жевательных мышц с центрацией положения нижней челюсти с помощью индивидуального трейнера-моноблока, содержащего окклюзионные части, щечные и язычные стенки в форме бортов, отверстие для дыхания.

Изобретение относится к медицине, а именно к спортивной медицине, и может быть использовано для определения биологического возраста человека, резервов его здоровья, количественной оценки эффективности оздоровительно-тренировочных и реабилитационных программ в практике врачебного контроля за занимающимися спортом, оздоровительной физической культурой и лечебной физкультурой с целью оценки эффективности процессов оздоровления и омоложения организма.

Изобретение относится к медицине, а именно к акушерству и может быть использовано для определения массы плода. У беременных накануне родов проводят ультразвуковую фетометрию.

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, лучевой диагностике, и может быть использовано для прогнозирования риска развития атеросклеротических изменений сосудов у хакасов.
Изобретение относится к медицине, а именно к акушерству и гинекологии, и может быть использовано для прогнозирования числа эпизодов угрозы прерывания беременности у беременных с аномалиями расположения хориона.

Изобретение относится к сенсорному устройству. Сенсорное устройство содержит ремешок, включающий в себя по меньшей мере один датчик для измерения физиологического параметра на внутренней стороне запястья тела человека или животного и блок обработки сигналов для обработки выходных данных измерения, полученного от упомянутого по меньшей мере одного датчика.
Изобретение относится к области медицины, а именно к реаниматологии и интенсивной терапии. Для оценки гиповолемии у больных с травматическим шоком II и III степени тяжести определяют комплекс показателей, изменение которых характеризует абсолютную и относительную гиповолемии.

Изобретение относится к медицине, а именно к спортивной медицине, и может быть использовано для коррекции предстартовых неврозов. Для этого предварительно проводят психофизическое тестирование, регистрацию электроэнцефалограммы с выявлением альфа-, тета- и бета-ритмов для подтверждения невроза, а также клинический анализ крови.

Изобретение относится к офтальмологии и предназначено для диагностики наследственной оптической нейропатии Лебера. В культуру фибробластов плотностью 2-5×103 клеток в объеме 100 мкл добавляют паракват в концентрации 0,25-1,0 мМ и выдерживают 48 часов или в концентрации 5 мМ и выдерживают 24 часа, затем окрашивают красителем резазурином, определяют количество живых фибробластов по изменению флуоресцентного сигнала резазурина и при наличии 50% и более количества живых фибробластов по сравнению с фибробластами здоровых людей диагностируют наследственную оптическую нейропатию Лебера.

Изобретение относится к медицине, а именно к функциональной диагностике, гериатрии и геронтологии и может быть использовано для определения биологического возраста у женщин.

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при выполнении различных медицинских процедур. Функциональная структура фиксатора корпуса хирургических и диагностических устройств в тороидальной хирургической робототехнической системе с выдвижной крышкой включает вертикальный цилиндрический или многогранный корпус инструментального стола с возможностью подъема и возвратно-поступательного разворота посредством привода с редуктором и шестеренки.

Настоящее изобретение относится к средствам для отображения данных о состоянии здоровья. Технический результат – обеспечение безопасности данных о здоровье пользователя.
Изобретение относится к медицине, а именно к функциональной диагностике, гериатрии и геронтологии, и может быть использовано для определения биологического возраста у мужчин.

Изобретение относится к области медицины, а именно к лабораторной диагностике. Для диагностики у детей функциональных расстройств желудка и 12-перстной кишки, ассоциированных с воздействием хрома, никеля, марганца и хлорорганических соединений: хлороформа и тетрахлорметана, производят отбор пробы крови и устанавливают в ней содержание хрома, никеля, марганца и наличие хлороформа и тетрахлорметана. Выявляют нарушения функционального состояния вегетативной регуляции, биллиарного тракта, печени, желудка и 12-перстной кишки. Определяют в сыворотке крови уровень пепсиногена-1, пепсиногена-II, дофамина, серотонина, кортизола и тиреотропного гормона ТТГ. При повышении уровня пепсиногена-II на 20%, уровня кортизола на 10-15%, уровня ТТГ на 10% и снижении уровня пепсиногена-I на 15%, дофамина на 20%, серотонина на 15% диагностируют наличие функциональных расстройств желудка и 12-перстной кишки, ассоциированных с воздействием хрома, никеля, марганца, хлороформа и тетрахлорметана, техногенного происхождения. Способ позволяет диагностировать у детей функциональные расстройства желудка и 12-перстной кишки, ассоциированные с воздействием хрома, никеля, марганца, хлороформа и тетрахлорметана, техногенного происхождения. 4 табл.
Наверх