Full Text

Введение В последнее время значительно ускорился процесс внедрения электронных медицинских карт (ЭМК) в медицинские организации. Использование данных, представленных в ЭМК, на практике позволяет повысить качество медицинской помощи, преемственность между медицинскими организациями, оперативно получить обобщенную информацию для эффективного управления и текущего контроля. Данные пациентов из ЭМК также могут применяться в клинических исследованиях для получения научных знаний о здоровье на популяционном уровне. За рубежом данные ЭМК имеют широкое применение для изучения распространенности [1, 2], риска возникновения тех или иных заболеваний [3], с целью разработки организационных решений по совершенствованию медицинской помощи [4, 5], в фармакоэпидемиологии [6, 7]. Довольно много зарубежных исследований с использованием данных ЭМК посвящено анализу влияния на основное заболевание сопутствующей патологии, риску ее возникновения и распространенности [8, 9]. Представленные области научного применения ЭМК не являются исчерпывающими, в отличие от российской научной литературы, которая в подавляющем большинстве случаев ограничивается описанием опыта внедрения и практического использования ЭМК, вопросов правового регулирования применения ЭМК и методических подходов к разработке ЭМК. В настоящем исследовании показана возможность использования данных о пациентах, представленных в ЭМК, для анализа сопутствующей патологии при заболеваниях глаза и его придаточного аппарата. Сопутствующая патология является распространенным явлением, влияющим не только на состояние здоровья человека, усугубляя течение болезней и снижая качество жизни, но и на всю систему здравоохранения, увеличивая расходы на оказание медицинской помощи. Тем не менее в настоящее время существует мало научных работ, посвященных исследованию распространенности и риску развития сопутствующей патологии с использованием больших объемов данных из ЭМК. Целью настоящего исследования является анализ распространенности и оценка риска сопутствующей патологии среди пациентов с офтальмологической патологией на основе данных, представленных в ЭМК. Материалы и методы В настоящем исследовании использованы данные из ЭМК за период с 01.01.2016 г. по 01.12.2019 г. Была извлечена демографическая информация (дата рождения, пол), информация о датах обращений за медицинской помощью, установленных диагнозах за исследуемый период. Общее количество пациентов, участвующих в анализе, составило 12 120 (из них 42,6% женщины), которым установлено 653 диагноза, и зарегистрировано 122 703 обращения за медицинской помощью. При этом на одного пациента приходилось от 1 до 20 обращений. В каждой медицинской карте исследуемой когорты с двумя или более диагнозами выделены все возможные диагностические пары заболеваний, имеющие статистически значимую взаимосвязь, их общее количество составило 210 925. Среди установленных диагностических пар заболеваний были отобраны те, в которых фигурировали заболевания глаза и его придаточного аппарата. Все диагнозы были идентифицированы с помощью кодов Международной классификации болезней, 10-я редакция (МКБ-10) с использованием автоматизированной системы поддержки кодирования. В исследование включены пациенты в возрасте 18 лет и старше. Персональные данные пациентов были зашифрованы и обезличены, в связи с чем последующая их идентификация была невозможна. В процессе настоящего исследования пациентам не назначались медицинские исследования и лечение. Исследование проводилось в соответствии с принципами, заложенными в Хельсинкской декларации Всемирной медицинской ассоциации «Этические принципы проведения медицинских исследований с участием человека в качестве субъекта», а также в соответствии с приказом Министерства здравоохранения РФ от 01.04.2016 № 200н «Правила надлежащей клинической практики». Исследование одобрено локальным этическим комитетом медицинского института Тамбовского государственного университета имени Г. Р. Державина. Статистический анализ. Количественные показатели представлены в виде М±m, где М - значение показателя заболеваемости, m - стандартная ошибка среднего. Статистическая значимость была установлена на уровне р<0,05. В рамках исследования проведен расчет следующих показателей сопутствующей патологии: распространенности (Р), индекса коморбидности (ИК), относительного риска (ОР). Расчет частоты распространенности сопутствующей патологии проводился по формуле: ps202005.4htm00049.jpg, (1) где Р - отношение количества пациентов с одновременным наличием диагноза X и Y к общему количеству пациентов с диагнозом X; A - число пациентов с диагнозом X и Y, B - число пациентов с диагнозом X без диагноза Y. ОР показывает взаимосвязь между двумя заболеваниями у одного человека, при этом возможно установить, влияет ли наличие у человека одного заболевания на риск установления сопутствующего заболевания. ОР определяется как доля между числом пациентов, у которых диагностированы оба заболевания, и математическим ожиданием на основе распространенности заболевания и рассчитывается по формуле: ps202005.4htm00051.jpg, (2) где ОР выражает показатель вероятности того, что заболевание X сопутствует заболеванию Y значимо чаще, чем случайное совпадение; A - число пациентов с диагнозом X и Y, B - число пациентов с диагнозом X без диагноза Y; C - число пациентов с диагнозом Y без диагноза Х; D - число пациентов без диагноза X и без диагноза Y. В случае если ОР=1, то болезни X и Y не зависят друг от друга, если ОР>1, то болезни X и Y встречаются значимо чаще, чем случайное совпадение, если ОР<1, то болезни X и Y встречаются значимо реже, чем случайное совпадение. Расчет 95% границ доверительного интервала (ДИ) ОР проводился по следующим формулам: Верхняя граница - ps202005.4htm00053.jpg, (3) Нижняя граница - ps202005.4htm00055.jpg. (4) Индекс коморбидности (ИК) рассчитывался по формуле: ИК=log2ps202005.4htm00057.jpg, ожидаемое значение=ps202005.4htm00059.jpg, (5) где наблюдаемое значение - количество пациентов в исследуемой выборке с одновременным наличием заболевания Х и заболевания Y, ожидаемое значение - количество пациентов в исследуемой выборке только с заболеванием Х, умноженное на количество пациентов только с заболеванием Y, деленное на общее количество пациентов в выборке. ИК=1,0 свидетельствует о том, что распространенность заболевания X и сопутствующего ему заболевания Y в 2 раза выше, чем случайное совпадение двух заболеваний. В исследовании отобраны сопутствующие заболевания с частотой распространенности выше 1% и индексом коморбидности выше 1. Статистический анализ выполнен с использованием программы R версии 3.4.1 (проект R для статистических вычислений, https://www.r-project.org). Результаты исследования В общей сложности из всей исследуемой выборки (n=12 120) болезни глаза были диагностированы у 3551 пациента, что составило 29,3% исследуемой когорты. В структуре хронической патологии глаза и его придаточного аппарата лидирующие позиции занимают нарушения рефракции и аккомодации, составляя 48,8% всех случаев, второе ранговое место принадлежит старческой катаракте (9,4%), на третьем ранговом месте находится глаукома (3%). Наиболее высокой медицинской и социальной значимостью из перечисленных заболеваний по ряду причин, в том числе в связи с высокой распространенностью, хроническим и прогрессирующим течением, тяжестью последствий, снижением качества жизни, являются старческая катаракта и глаукома. В связи с этим в рамках исследования проводился анализ наличия и распространенности сопутствующей патологии среди этих двух заболеваний. Результаты анализа наличия и распространенности сопутствующей патологии при старческой катаракте показали значимое сопряжение с восьмидесятью девятью сопутствующими заболеваниями, распространенность которых выше 1%, ИК выше 1,0. В связи с большим объемом информации на рис. 1 представлена сопутствующая патология с частотой распространенности выше 5%. Первые два ранговых места по распространенности в качестве сопутствующей патологии при старческой катаракте занимают сердечно-сосудистые заболевания, при этом гипертоническая болезнь диагностирована у 84,4% пациентов, острая цереброваскулярная недостаточность и хроническая ишемия головного мозга - у 42,8%. На третьем ранговом месте находится гиперплазия предстательной железы (24,9%). Для старческой катаракты характерно наличие значимого сопряжения с болезнями глаза и его придаточного аппарата: конъюнктивитом, распространенность которого составила 14,7%, гиперметропией (9,3%), глаукомой (6,9%). Хотя глаукома по уровню распространенности среди пациентов со старческой катарактой находится на 26-м ранговом месте из 35, уровень ее относительного риска развития наибольший. Так, среди пациентов со старческой катарактой относительный риск развития глаукомы в 9,8 (95% ДИ 7,7-12,5) раза выше, чем у пациентов без таковой (рис. 2). Для атеросклероза артерий конечности уровень ОР развития выше в 8 (95% ДИ 6,3-10,2) раз среди пациентов со старческой катарактой. Третье ранговое место по величине ОР развития среди пациентов со старческой катарактой занимает хроническая ишемическая болезнь сердца, уровень которой выше в 7,1 (95% ДИ 6,0-8,4) раза. Результаты анализа показали наличие значимого сопряжения глаукомы с 34 сопутствующими заболеваниями, распространенность которых выше 1%, ИК выше 1,0 (рис. 3). Наиболее распространенными сопутствующими заболеваниями при глаукоме, как и при старческой катаракте, являются гипертоническая болезнь, которая диагностируется у 78,3% пациентов с глаукомой, а также острая цереброваскулярная недостаточность и хроническая ишемия головного мозга, диагностируемые среди 39,6%. Третье ранговое место по распространенности в качестве сопутствующей патологии приходится на гиперплазию предстательной железы, диагностируемую среди 32,1% пациентов с глаукомой. Из заболеваний глаза и его придаточного аппарата для глаукомы характерно наличие значимого сопряжения со старческой катарактой (20,8%), конъюнктивитом (6,6%), другими болезнями хрусталика (3,8%), вторичной катарактой (1,9%). Наибольший показатель ОР развития при глаукоме характерен для хронического обструктивного бронхита легких с острой респираторной инфекцией верхних дыхательных путей, он в 45,3 (95% ДИ 19,5-105,3) раза выше среди пациентов с глаукомой (рис. 4). Второе ранговое место по уровню ОР развития в качестве сопутствующей патологии при глаукоме принадлежит доброкачественному новообразованию прямой кишки, уровень риска развития которого в 32,4 (95% ДИ 14,4-72,6) раза выше у пациентов с глаукомой. ОР развития вторичной катаракты у пациентов с глаукомой выше в 18,9 (95% ДИ 8,7-40,8) раза. Злокачественное новообразование предстательной железы также характеризуется высоким уровнем ОР развития среди пациентов с глаукомой (в 17,4 раза; 95% ДИ 10,1-30,1) и занимает четвертое место в ранговой структуре. Обсуждение Преимуществом данного исследования является более высокая достоверность полученных данных в связи с использованием больших объемов информации из ЭМК по сравнению с исследованиями, в которых анализируются небольшие выборки пациентов. Полученная информация из ЭМК собрана как часть обычной клинической практики в реальных условиях и предназначалась для медицинских работников, в связи с чем была очень надежной и объективной. Результаты проведенного анализа показали, что ранговая структура распространенности и ранговая структура величины относительного риска развития сопутствующей патологи при заболеваниях глаз не совпадают. Несмотря на высокую частоту распространенности того или иного сопутствующего заболевания, ОР развития его может быть довольно низким, что, к примеру, характерно для гипертонической болезни, распространенность которой при старческой катаракте и глаукоме наибольшая, однако ОР развития среди анализируемых заболеваний довольно низкий. В противоположность этому при низкой частоте распространенности сопутствующего заболевания может быть высокий ОР развития (например, атеросклероз артерий конечностей при старческой катаракте и доброкачественное новообразование прямой кишки при глаукоме). Полученные в ходе анализа данные о сопутствующей патологии при катаракте и глаукоме могут свидетельствовать о более глубоких механизмах взаимодействия болезней на клеточном, белковом или генетическом уровнях. Так, при рассмотрении патофизиологических механизмов формирования и прогрессирования сопутствующих заболеваний с наибольшим ОР развития при глаукоме, к которым относятся хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ), доброкачественное новообразование прямой кишки и злокачественное новообразование предстательной железы, немаловажная роль отводится повышению концентрации эпителиального фактора роста (VEGF). Обзор литературы, представленный коллективом авторов [10], показывает, что в патогенезе глаукомы очевидна роль ишемии, индуцирующей повышенную выработку VEGF, который запускает сигнальный каскад синтеза белков и ангиогенез. При хронической обструктивной болезни легких также в результате возникающей ишемии тканей происходит ангиогенез, опосредованный VEGF, способствующий формированию эмфиземы легких [11]. Доказана роль VEGF в развитии неопластического ангиогенеза [12-14]. Как при злокачественном новообразовании предстательной железы, так и при доброкачественном новообразовании прямой кишки, но в меньшей степени, повышается концентрация VEGF, которая подавляя апоптоз, стимулирует выживаемость эпителиальных клеток [15, 16]. Единый патогенетический механизм обусловливает регрессию основного и сопутствующего заболеваний при лечении одного из них. Так, результаты исследований [17, 18] показали значимое снижение внутриглазного давления через десять дней после радикальной простатэктомии, что доказывает взаимосвязь глаукомы и новообразования предстательной железы на патогенетическом уровне. Более глубокое понимание механизмов взаимодействия основного и сопутствующего заболеваний приведет к разработке новых методов диагностики, лечения и профилактики болезней. Так, постановка диагноза глаукомы может навести врача на диагностический поиск возможного наличия или высокой вероятности развития новообразования предстательной железы, что подразумевает периодический контроль простатического специфического антигена. Однако для полного понимания механизмов взаимодействия между основным и сопутствующим заболеваниями необходимы дальнейшие исследования. Практикующие врачи должны сосредоточить внимание не только на лечении основного заболевания, как этого требуют в настоящее время, но и на диагностике и лечении сопутствующей патологии, поскольку наличие множества сопутствующих заболеваний оказывает значимое влияние на выживаемость, частоту обострений и госпитализаций, качество жизни пациентов. Заключение Представленная работа демонстрирует, как данные из ЭМК могут использоваться для выявления и оценки распространенности и риска развития сопутствующей патологии при болезнях глаза и придаточного аппарата, а также раскрывает патогенетические механизмы взаимодействия между основным и сопутствующим заболеваниями, что можно использовать в диагностических, лечебных и профилактических целях. Полученные данные могут быть интересны для организаторов здравоохранения, практикующих врачей, патоморфологов и патофизиологов. Исследование не имело спонсорской поддержки. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

About the authors

R. R. Manyakov

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The G. R. Derjavin Tambov State university”

E. M. Osmanov

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The G. R. Derjavin Tambov State university”

Email: osmanov@bk.ru

U. V. Zhabina

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The G. R. Derjavin Tambov State university”

E. A. Berseneva

N. A. Semashko National Research Institute of Public Health

D. V. Efimov

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The G. R. Derjavin Tambov State university”

A. S. Garaeva

The Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education “The I. M. Sechenov First Moscow State Medical University” of Minzdrav of Russia

N. I. Zhernakova

The Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education “The Belgorod State National Research University”

S. S. Bunova

The Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education “The Belgorod State National Research University”

References

Statistics