Методология и алгоритмы формирования прогностических решений в гастроэнтерологии на примере язвенного колита

Создание системы прогноза характера течения острой фазы язвенного колита (ЯК) было бы способно обеспечить блокирование своевременной превентивной терапией возможные осложнения и другие опасные для жизни варианты развития патологического процесса. Цель исследования. Сформулировать эффективную методологию и создать действенные решающие правила прогноза характера течения заболеваний органов пищеварения в фазу острых явлений патологического процесса на примере ЯК для обоснования на основе прогностического вывода объема, содержания и интенсивности индивидуальной терапии. Материал, методы и результаты исследования. Обследовано 366 больных ЯК (мужчин - 213, женщин - 153). Возраст больных: от 18 до 78 лет. Больных с дистальным колитом - 211, с левосторонним колитом - 68, с субтотальным - 66, с тотальным - 21. Острое течение ЯК имело место у 167 больных. У всех остальных 199 больных наблюдался рецидив хронического течения ЯК. При этом у 140 больных имелось редкое рецидивирование заболевания, часто рецидивирующее течение - у 59 больных. Хроническое непрерывно рецидивирующее течение ЯК из 59 больных мы наблюдали у 14 больных. Использование математических методов прогнозирования в виде неоднородной последовательной процедуры, дискриминантного и кластерного анализов, использованных в построении прогностической программы, позволило выделить из большого числа клинических признаков ЯК 28 наиболее значимых для прогноза симптомов острой фазы заболевания и дать им соответствующую количественную характеристику. Разработанная компьютерная программа, индивидуально суммирующая прогностические коэффициенты каждого больного, обеспечивает клинициста информацией о степени риска развития «неблагоприятного» течения болезни (осложнения, гормональная резистентность, гормональная зависимость, внекишечные проявления и др.) или предполагает «благоприятное» течение ЯК: быстрый адекватный ответ организма на стандартные лечебные мероприятия. Заключение. Материалы статьи позволяют с высокой точностью получать прогноз течения ЯК в острую фазу заболевания, что может послужить методологической и методической основой для дальнейшего поступательного научного движения при решении более значительных и глобальных задач в гастроэнтерологии.

прогноз язвенного колита, лечение на основе прогноза, профилактика осложнений

1. Child C.G., Turcotte J. G. Surgery and Portal Hypertension. In: Child. C.G., Ed., The Liver and Portal Hypertension, Saunders, Philadelphia, 1964, р. 50-64.

2. Lawson-Ananissoh L., Bagny A., Bouglouga O., et al.Interest of Serum-Ascites Albumin Concentration Gradient in the Diagnosis of Portal Hypertension in Cirrhotic Patients. Open Journal of Gastroenterology. 2019;9: 13-21. doi: 10.4236/ojgas.2019.91003.

3. Sposito C., Monteleone M., Aldrighetti L., et al. Preoperative predictors of liver decompensation after mini-invasive liver resection. Surg Endosc, 2021, no. 35, pр. 718-727. doi: 10.1007/s00464-020-07438-2

4. Furukawa S., Yagi S., Shiraishi K., et al. Association between platelet count and mucosal healing in Japanese patients with ulcerative colitis: a cross-sectional study. BMC Gastroenterol. 2020 Nov 16;20(1):384. doi: 10.1186/s12876-020-01538-y

5. Taninaga J., Nishiyama Y, Fujibayashi K, et al. Prediction of future gastric cancer risk using a machine learning algorithm and comprehensive medical check-up data: A case-control study. Sci Rep. 2019;9(1):12384. Published 2019 Aug 27. doi:10.1038/s41598-019-48769-y

6. by M. D. DeVita, Vincent T., Jr (Editor), Ph. D. Lawrence, Theodore S., M.D. (Editor), Steven A. Rosenberg (Editor) DeVita, Hellman, and Rosenberg’s Cancer: Principles and Practice of Oncology (Cancer: Principles & Practice (DeVita) 10th Edition. Publisher: Lippincott Williams & Wilkins; 10th edition, 2021.

7. Kolodecik T., Shugrue C., Ashat M., Thrower E. C. Risk factors for pancreatic cancer: underlying mechanisms and potential targets. Front Physiol. 2014;4:415. Published 2014 Jan 16. doi:10.3389/fphys.2013.00415

8. Kadhim G., Omar H., Ismail A. Risk Factors Associated with Peptic Ulcer Disease. J Bioengineer & Biomedical Sci, 2015, 5:1. doi: 10.4172/2155-9538.1000142

9. Argyrou A., Legaki E., Koutserimpas C., et al. Risk factors for gastroesophageal reflux disease and analysis of genetic contributors. World J Clin Cases. 2018, Aug 16;6(8):176-182. doi: 10.12998/wjcc. v6. i8. 176

10. Johnson А.А., Ott M. Q., Dogucu М. Bayes Rules! An Introduction to Applied Bayesian Modeling. Published by Chapman and Hall/CRC, 2022, 543 P.

11. Ruhe D., Cin G., Tonutti M., et al. Bayesian Modellingin Practice: Using Uncertaintyto Improve Trustworthiness in Medical Applications/Appearing at the International Conference on Machine Learning AI for Social Good Workshop, Long Beach, United States, 2019.

12. Rubin D.T., Ananthakrishnan A. N., Siegel C. A., Sauer BG, Long MD. ACG clinical guideline: ulcerative colitis in adults NIH external link. American Journal of Gastroenterology. 2019;114(3):384-413. doi: 10.14309/ajg.0000000000000152

13. Holubar S. D., Lightner A. L., Poylin V. et al. The American Society of Colon and Rectal Surgeons Clinical Practice Guidelines for the Surgical Management of Ulcerative Colitis. Dis Colon Rectum. 2021 Jul 1;64(7):783-804. doi: 10.1097/DCR.0000000000002037