Використання програми “neuroxlclassifier” з метою прогнозування ускладнень у післяопераційному періоді в пацієнтів на первинну та післяопераційну вентральну грижу за умов морбідного ожиріння
DOI:
https://doi.org/10.11603/2414-4533.2021.4.12711Ключові слова:
первинна грижа, післяопераційна вентральна грижа, ожиріння, нейромережева кластеризації, прогнозуванняАнотація
Мета роботи: на основі використання програми багатопараметричної нейромережевої кластеризації проаналізувати результати обстеження та хірургічного лікування пацієнтів на первинну та післяопераційну вентральну грижу за умов морбідного ожиріння для виділення групи пацієнтів із високим ступенем ризику виникнення ускладнень в післяопераційному періоді.
Матеріали і методи. Проведено комплексне клініко-інструментальне та лабораторне обстеження 237 пацієнтів на первинну вентральну та післяопераційну вентральну грижу із супутнім морбідним ожирінням з подальшим оцінюванням характеру ускладнень у ранньому та пізньому післяопераційному періодах. Обстеження пацієнтів проводили відповідно до стандартів із даною нозологією, включно загальноклінічні, детального дослідження стану всіх органів і систем організму та локального статусу (локалізації, розмірів, протяжності грижового випинання) відповідно до класифікації EHS (2009). У післяопераційному періоді оцінювали ранні (тривала лімфорея, серома, гематома, інфільтрат, крайовий некроз шкіри, нагноєння) та пізні (міграція сітки, мешоми, кишкові та лігатурні нориці, відторгнення сітки, хронічний біль, рецидив грижі) місцеві і загальні (абдомінальний компартмент-синдром, тромбоемболія легеневої артерії, пневмонія, інфаркт міокарда) ускладнення. Для більш глибокого аналізу та з метою прогнозування виникнення ускладнень в післяопераційному періоді проведено кластеризацію досліджуваних по групах із використанням надбудови NeuroXL Classifier для програми Microsoft Excel.
Результати досліджень та їх обговорення. Аналіз кластерних портретів при проведенні нейромережевої кластеризації на основі клініко-анамнестичних даних та типів проведених операційних втручань виявив, що при прогнозуванні ризику ускладнень у післяопераційному періоді на основі поєднаних змін найсуттєвіше значення мають поєднання статі, ожиріння ІІ-ІІІ та дихальної недостатності при виконанні власнетканинної герніопластики та Onlay у пацієнтів. Треба також зазначити, що виявлена закономірність насамперед стосується розвитку таких ускладнень, як гостре порушення мозкового кровообігу, серома і крайовий некроз післяопераційної рани. Найнижчий показник ускладнень спостерігали в пацієнтів з ожирінням при виконанні лапароскопічної герніопластики та еMILOS (mini/less open sublay).
Посилання
Helgstrand, F. (2016). National results after ventral hernia repair. Dan. Med. J., 63 (7), B5258.2.
Piatnochka, V.I. (2019). Outcomes of surgical treatment of obese patients with ventral and incisional hernias. Arch. Balk. Med. Union., 54 (1), 313-315. DOI 10.31688/ABMU.2019.54.1.14.
Israelsson, L.A., & Millbourn, D. (2013). Prevention of incisional hernias: How to close a midline incision. Surg. Clin. North Am., 93 (5), 1027-1040. DOI: 10.1016/j.suc.2013.06.0093.
Kaoutzanis, C., Leichtle, S., Mouawad, N., Welch, K.B., Lampman, R.M., Wahl, W.L., & Cleary, R.K. (2015). Risk factors for postoperative wound infections and prolonged hospitalization after ventral/incisional hernia repair. Hernia, 19 (1), 113-123. DOI: 10.1007/s10029-013-1155-y.
Skipworth, J.A., Vyas, S., Uppal, L., Floyd, D., & Shankar, A. (2014). Improved outcomes in the management of high-risk incisional hernias utilizing biologic mesh and soft-tissue reconstruction: a single center experience. World J. Surg., 38, 1026-1034. DOI: 10.1007/s00268-013-2442-6.
Patel, P.V., & Merchant, A.M. (2014). Ventral hernia repair in the morbidly obese patient: A review of medical and surgical approaches in the literature. Bariatr. Surg. Pract. Patient Care, 9 (2), 61-65. DOI: 10.1089/bari.2014.0008.
Bishop, C.M. (1995). Neural networks for pattern recognition. Oxford: Oxford University Press.
Martsenyuk, V. (2017). On an indirect method of exponential estimation for a neural network model with discretely distributed delays. Electron. J. Qual. Theory Differ. Equ., 23, 1-16. DOI: 10.14232/ejqtde.2017.1.23.
Piatnochka, V.I., Dziubanovskyi, I.Ya., & Selskyi, P.R. (2018). Prohnozuvannia rozvytku retsydyviv u khvorykh iz pervynnymy ta pisliaoperatsiinymy ventralnymy hryzhamy iz zastosuvanniam bahato parametrychnoi neiromerezhevoi klasteryzatsii [Prediction of recurrence development in patients with primary and postoperative ventral hernias using multimetric neural network clustering]. Medychna informatyka ta inzheneriia – Medical Informatics and Engineering, 4, 41-45. DOI: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2018.4.9843 [in Ukrainian].
Martsenyuk, V. (2017). Indirect method of exponential convergence estimation for neural network with discrete and distributed delays. Electron. J. Differ. Equ., 246, 1-12. Retrieved from: http://ejde.math.txstate.edu or http://ejde.math.unt.edu.
Shepherd, A.J. (1997). Second-order methods for neural networks: Fast and reliable training methods for multi-layer perceptrons. Shepherd. London: Springer.
Martsenyuk, V.P., Semenets, A.V., & Stakhanska, O.O. (2010). Neyromerezheve prohnozuvannia skladannia studentamy-medykamy litsenziinoho intehrovanoho ispytu “Krok 1” na osnovi rezultativ potochnoi uspishnosti ta semestrovoho kompleksnoho testovoho ispytu [Neuronetwork prediction of license integrated exam “Krok 1” passing based on current results and semester complex test exam for medical students]. Medychna informatyka ta inzheneriia – Medical Informatics and Engeneering, 2, 57-62. DOI: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2010.2.112 [in Ukrainian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Шпитальна хірургія. Журнал імені Л. Я. Ковальчука
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у журналі «Шпитальна хірургія. Журнал імені Л. Я. Ковальчука», погоджуються з такими умовами:
а. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
б.
в. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована в цьому журналі (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому журналі.
г. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
