Текст книги "Медицинские информационные системы: многомерный анализ медицинских и экологических данных"

На рис. 10.1 представлен график динамики летальности больных кардиологических отделений. Пик летальности наблюдался в феврале 1997 года и составлял 7 %. Минимум летальности кардиологических больных наблюдался в мае 2008 года и составлял 2,2 %.

Рис. 10.1. Динамика летальности больных кардиологических отделений (взрослых пациентов) с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.2 представлен график динамики летальности пациентов терапевтических отделений. Пик летальности наблюдался в июле 2000 года и составлял 6,8 %. Минимальное значение приходится на конец 2008 года и составляет 2,7 %.

Рис. 10.2. Динамика летальности пациентов терапевтических отделений с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.3 представлен график летальности пациентов реанимационных отделений (дети). Максимум наблюдался в июне 2003 года и составлял 24 %. Минимум – 4,5 % и наблюдался в апреле 2001 года.

Рис. 10.3. Динамика летальности пациентов реанимационных отделений (дети) с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.4 представлен график летальности взрослых пациентов реанимационного отделения. Пик летальности (57 %) наблюдался в августе 2002 года. Минимальное значение (43 %) наблюдалось в июне 1998 года.

Рис. 10.4. Динамика летальности пациентов реанимационных отделений (взрослые) с 1996 года по 2008 г.

На рис. 10.5 изображен график динамики летальности пациентов от психосоматических заболеваний. На графике видно, что начиная с января 1997 года процент летальности в среднем уменьшается до апреля 1998 года. После процент начинает постепенно возрастать, достигая пика 17 % в сентябре-октябре 2000 года. Следующее заметное колебание летальностей приходится на 2001–2002 гг. В этот период наблюдаются сезонные повышения летальности (весна – осень) и ее снижения (зима – лето). С апреля 2002 года процент летальности снижается, достигая своего минимума в апреле 2004 года (2 %). Следующий заметный пик приходится на август 2007 года и составляет 11,8 %.

Рис. 10.5. Динамика летальности пациентов от психосоматических заболеваний с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.6 изображен график динамики летальности пациентов от неврологических заболеваний. На графике видно, что с января 1996 года по январь 1998 года колебание летальности составляло в среднем 1,5–2 %. Заметное повышение приходится на февраль-март 1999 года (12,7 %), после чего следует резкое снижение до апреля 1999 года (минимум составляет 8,7 %). Максимальное значение летальности составляет 13 % и приходится на август 1999 года. Минимальное значение составляет 6,4 % и приходится на октябрь 2005 года. Начиная с января 2002 года заметно уменьшаются значения максимумов, которые составляют 9,5 – 10 %, по сравнению с этими же значениями в конце 1990-х гг. (10,5 – 12 %). Еще один пик приходится на февраль 2006 года и составляет 11,2 %.

Рис. 10.6. Динамика летальности пациентов от неврологических заболеваний с 1996 по 2008 г.

Рис. 10.7. Динамика летальности пациентов от гематологических заболеваний с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.7 изображен график динамики летальности пациентов от гематологических заболеваний. На графике видно, что наибольший максимум приходится на июль 1997 года и составляет 18 %, после чего процент летальности резко снижается до 8,5 % в сентябре-октябре 1997 года. В период с октября 1997 года по январь 2000 года значение минимума в среднем составляет 6–8 %, а значение максимума – 12–14 %. В 2000 году два заметных пика летальности приходятся на февраль-март и июль-август и составляют примерно 14 %. После этого процент летальности значительно снижается, достигая минимума в мае-июне 2001 года и составляя 3 %. Затем следует резкое увеличение смертности, которое достигает пика в июле 2001 года и составляет 13 %, а в следующие месяцы так же резко снижается до 3 % в октябре 2001 года. В период 2002–2008 гг. среднее значение максимумов составляло 7–9 %, а минимумов – 3–5 %.

Рис. 10.8. Многолетняя среднемесячная изменчивость летальности в инфекционных отделениях стационаров Санкт-Петербурга с 1996 по 2008 г.

На рис. 10.8 изображена долгопериодическая вариация летальности инфекционных больных в процентах от общего числа лечившихся. Из рисунка видно, что высокая смертность (1,6 %) наблюдается в начале 1996 года, далее процент летальности уменьшается. В конце 2000 года смертность возрастает. Наивысший пик 1,7 % наблюдается в конце 2001-го, также в конце 2002 года летальность достигла высокого процента – 1,6. Минимум смертности приходится на начало 1998 года и составляет 0,1 %.

Рис. 10.9. Многолетняя среднемесячная изменчивость летальности больных в пульмонологических отделениях стационаров Санкт-Петербурга с 1996 по 2008 г.

Смертность пациентов в процентах от общего количества лечившихся в пульмонологических отделениях изображена на рис. 10.9, из которого видно, что летальность на протяжении всего исследуемого периода варьируется от 2 до 5 %. В конце 2003 года наблюдается небольшое увеличение умерших пациентов до 6 %. И только в конце 2002 года смертность возросла до 9 %.

Рис. 10.10. Многолетняя среднемесячная изменчивость летальности пациентов в отделениях торакальной хирургии стационаров Санкт-Петербурга с 1996 по 2008 г.

Из рис. 10.10 видно, что пики смертности пациентов отделений торакальной хирургии приходятся на начало 2000 года – 9 %, середину 2002 года – 10,5 %, начало 2004 года – 9,5 %, середину 2005 года – 9,5 % и начало 2007 года – 11 %. В период с середины 2002-го по начало 2004 года летальность колеблется от 1 до 3 %, это наименьшее значение за весь исследуемый период. Также минимум смертности наблюдается осенью 1998 г. и зимой 1999 г. и составляет по 0,5 %.

Рис. 10.11. Временной спектр больничной летальности психосоматических пациентов

На рис. 10.11 изображен временной спектр больничной летальности психосоматических пациентов. Спектр содержит периодичности: 78 месяцев (6,5 года), 12 месяцев, 11,4 месяца, 7,8 месяца, 6,5 месяца, 4 месяца, 3,5 месяца, 2,8 месяца, 2,4 месяца, 2,05 месяца. Они совпадают со следующими периодичностями (описаны в главе 1):

– метеофакторов: 12 месяцев (осадки, парциальное давление водяного пара, температура), 7–8 месяцев (осадки, атмосферное давление), 5–6 месяцев (осадки, атмосферное давление, давление водяного пара), 4 месяца (осадки, атмосферное давление), 3 месяца (осадки, атмосферное давление), 2 месяца (осадки, атмосферное давление);

– магнитного поля Земли: 7–8 месяцев (индексы С9 и Ср), 5–6 месяцев (индексы Ар, Ар03, С9 и Ср), 4 месяца (Ар03), 3 месяца (Ар, Ар03), 2 месяца (Ар03);

– гравитации: 12 месяцев;

– солнечных параметров: 12 месяцев (солнечные пятна, продолжительность сияния Солнца), 7–8 месяцев (солнечные пятна), 5–6 месяцев (солнечные пятна), 4 месяца (солнечные пятна), 3 месяца (солнечные пятна), 2 месяца (солнечные пятна).

Рис. 10.12. Временной спектр больничной летальности неврологических пациентов

На рис. 10.12 изображен временной спектр больничной летальности неврологических пациентов. Спектр содержит периодичности: 78 месяцев (6,5 года), 12 месяцев, 6 месяцев, 4 месяца, 2,9 месяца. Они совпадают со следующими периодичностями (см. главу 1):

– метеофакторов: 12 месяцев (осадки, парциальное давление водяного пара, температура), 5–6 месяцев (осадки, атмосферное давление, парциальное давление водяного пара), 4 месяца (осадки, атмосферное давление), 3 месяца (осадки, атмосферное давление);

– магнитного поля Земли: 12 месяцев (Ар, Ар03, Ср), 6 месяцев (Ар, Ар03, Ср, С9), 4 месяца (Ар03), 3 месяца (Ар, Ар03), 2 месяца (Ар03);

– гравитации: 12 месяцев;

– солнечных параметров: 12 месяцев (солнечные пятна, продолжительность сияния Солнца), 5–6 месяцев (солнечные пятна), 4 месяца (солнечные пятна), 3 месяца (солнечные пятна).

Рис. 10.13. Временной спектр больничной летальности гематологических пациентов

На рис. 10.13 изображен временной спектр больничной летальности пациентов с гематологическими заболеваниями. Спектр содержит периодичности: 78 месяцев (6,5 года), 12 месяцев, 6 месяцев, 4,46 месяца, 3,1 месяца. Они совпадают со следующими периодичностями:

– метеофакторов: 12 месяцев (осадки, парциальное давление водяного пара, температура), 5–6 месяцев (осадки, атмосферное давление, парциальное давление водяного пара), 4 месяца (осадки, атмосферное давление), 3 месяца (осадки, атмосферное давление;

– магнитного поля Земли: 12 месяцев (Ар, Ар03, Ср), 6 месяцев (Ар, Ар03, Ср, С9), 4 месяца (Ар03), 3 месяца (Ар, Ар03), 2 месяца (Ар03);

– гравитации: 12 месяцев;

– солнечных параметров: 12 месяцев (солнечные пятна, продолжительность сияния Солнца), 5–6 месяцев (солнечные пятна), 4 месяца (солнечные пятна), 3 месяца (солнечные пятна).

Из данных спектров следует, что периодичность повторения метеорологических и гелиогеофизических явлений (см. главу 1) и летальности пациентов стационаров Санкт-Петербурга от заболеваний видно, что весь период наблюдения разбивается на несколько этапов. Летальность при исследованных заболеваниях имеет периодичность в 12, 5–6, 4 и 3 месяца. То есть четко выделяются периоды гелиогеофизической природы. Эти результаты во многом сходны с результатами обработки измерений природных процессов. Геомагнитные индексы в основном имеют пики с периодами 12 и 6 месяцев. У геомагнитного индекса Ap03 хорошо проявляется периодичность в 4, 3 и 2 месяца. Среди метеорологических параметров можно выделить осадки и атмосферное давление, у которых хорошо проявляется годовая, сезонная и внутригодовые периодичности (39, 12, 7–8, 5–6, 4, 3, 2 месяца и 39, 18–20, 7–8, 5–6, 4, 3, 2 месяца соответственно).

На рис. 10.14 и 10.15 представлены спектры летальности пациентов реанимационных отделений взрослых и детей. Оба спектра содержат похожие периодичности: 6,5 года, 12, 6 и 4 месяца, которые совпадают с такими периодами метеорологических и гелиофизических параметров, как атмосферное давление, количество солнечных пятен, осадки, парциальное давление водяного пара, солнечное сияние и температура.

Рис. 10.14. Временной спектр летальности пациентов реанимационных отделений (взрослые)

Рис. 10.15. Временной спектр летальности пациентов реанимационных отделений (дети)

На рис. 10.16 и 10.17 представлены графики спектров летальности пациентов кардиологических отделений и пациентов с острым инфарктом миокарда. Периоды 6,5 года, 6 и 4 месяца встречаются на обоих графиках.

Рис. 10.16. Временной спектр летальности пациентов с острым инфарктом миокарда (ОИМ) кардиологических отделений

Рис. 10.17. Временной спектр летальности пациентов кардиологических отделений

На рис. 10.18 представлен график временного спектра летальности пациентов терапевтических отделений. Так же, как и на предыдущих графиках, периоды 6,5 года, 12, 6 и 4 месяца совпадают.

Рис. 10.18. Временной спектр летальности пациентов терапевтических отделений

Из приведенных данных следует, что период 6,5 года встречается во всех трех исследованных спектрах заболеваний. Присутствуют также и периоды 6 и 4 мес. Эти периодичности встречаются в геомагнитных индексах (С9, Ср, АрА и Ар03), в плотности солнечных пятен, осадков и атмосферного давления. Наибольшее количество совпадений всех параметров имеют периоды 12, 6 и 4 месяца. Отсюда следует, что именно в эти периоды геомагнитные индексы Ар03 и АрА, осадки, плотность солнечных пятен, парциальное давление водяного пара и атмосферное давление оказывают наибольшее влияние на летальность пациентов реанимационных, терапевтических и кардиологических отделений.

Температура, продолжительность солнечного сияния и гравитация вносят определенный вклад в летальность с периодичностью 12 месяцев.

Рис. 10.19. Временной спектр госпитальной летальности пациентов инфекционных отделений стационаров Санкт-Петербурга

На рис. 10.19 изображен спектр летальности пациентов инфекционных отделений стационаров Санкт-Петербурга. Спектр содержит периодичности 52, 12 и 6 месяцев, которые совпадают со следующими периодичностями метеофакторов: атмосферного давления, парциального давления водяного пара, солнечного сияния и температуры. Имеются совпадения периодичностей и с гелиофизическими параметрами (более подробно они описаны в главе 1).

Рис. 10.20. Временной спектр летальности пациентов стационаров Санкт-Петербурга от пульмонологических заболеваний

Спектральная плотность смертности больных с пульмонологическими заболеваниями приводится на рис. 10.20, из которого видно, что периодичностей больше, чем при инфекционных заболеваниях. Спектр содержит такие периоды, как 17,3 года, 6,5 года, 12 месяцев, 6, 4 и 2,9 месяцев. Длительные периоды в 17,3 и 6,5 года не нашли совпадений ни с одним из рассматриваемых параметров, чего нельзя сказать про остальные периодичности, которые совпадают и с метеорологическими, и с гелиофизическими параметрами.

Рис. 10.21. Временной спектр летальности на койках отделений торакальной хирургии в стационарах Санкт-Петербурга

Временной спектр летальности пациентов отделений торакальной хирургии, изображенный на рис. 10.21, содержит следующие периодичности: 51 месяц, 18 месяцев, 12 месяцев, 6,8, 5, 4,3, 3,9 и 2,7 месяца. Периодичность в 51 месяц не наблюдается в спектре ни одного из метеорологических и гелиофизических параметров, зато остальные периоды имеют совпадения. Больше всего совпадений периодичностей наблюдается со спектром солнечных пятен и спектром атмосферного давления (см. главу 1).

Все рассмотренные периодичности метеорологических и гелиофизических параметров, а также спектры летальности от вышеупомянутых заболеваний были объединены в таблицу 10.1, откуда можно обнаружить параметры, оказывающие наибольшее влияние на летальность. Рассмотрим последнюю описанную группу из трех болезней по отдельности.

Инфекции. Пики смертности от инфекционных болезней наблюдаются с периодичностью 52, 12 и 6 месяцев. Период в 52 месяца совпадений не имеет, а периоды в 12 и 6 месяцев совпадают с пиками следующих спектров: Спектр LogSunspot, Спектр_geo_Ap03, Спектр_geo_ApA, Спектр_osadki, Спектр_P_H2O. Можно предположить, что каждый из этих элементов оказал определенное влияние на летальность больных инфекционными заболеваниями.

Пульмонология. Периодов смертностей больше, чем от инфекционных болезней. Пики приходятся на 17,3 года, 6,5 года, 12, 6, 4 и 3 месяца. Наибольшее совпадение периодичностей наблюдается со следующими спектрами: Спектр LogSunspot, Спектр_geo_Ap03, Спектр_osadki. Эти факторы оказывают наибольшее влияние на организм больного. С остальными факторами совпадение пиков меньше, и поэтому они оказывают не такое сильное влияние на здоровье.

Торакальная хирургия. Судя по данным и расчетам, итоги которых представлены в таблице, приведенной ниже, можно сказать, что смертность от торакальной хирургии наблюдается чаще, чем от других рассматриваемых в этом дипломном проекте болезней. Интервал между пиками сократился. Максимумы смертностей приходятся на 52, 20, 12, 7, 6, 4 и 3 месяца. Наибольшее влияние на больных оказали Спектр LogSunspot, Спектр_geo_Ap03, Спектр_osadki, Спектр_P_Atmosfer.

Таким образом:

– на смертность от инфекционных заболеваний большее влияние оказывают солнечная и геомагнитная активность, осадки и парциальное давление водяного пара;

– на летальность больных пульмонологическими заболеваниями влияют солнечная и геомагнитная активность, осадки;

– на летальность больных в отделениях торакальной хирургии повлияли солнечная активность, магнитное поле, осадки и атмосферное давление.

Из таблицы 10.1, где представлена периодичность повторения летальности пациентов стационаров Санкт-Петербурга от заболеваний, видно, что весь период наблюдения разбивается на несколько промежутков. Летальность при данных заболеваниях имеет ритмы от 13 и 6,5 года до годовой (12 мес.), полугодовой (5–6 мес.) и околосезонной (4 и 3 мес.) периодичности. То есть четко выделяются периоды гелиогеофизической природы.

Таблица 10.1

Периодичность повторения летальности пациентов в специализированных отделениях стационаров Санкт-Петербурга

Результаты таблицы 10.2 свидетельствуют, что стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности от неврологических заболеваний (множественный коэффициент корреляции R =,51754449, p < 0,00012) с геомагнитным индексом С9 (GEO_C9).

Таблица 10.2

Стандартная регрессия между летальностью неврологических пациентов и гелиогеофизическими и гравитационными параметрами

Таким образом, результаты различных типов пошаговой регрессии показали, что в данном случае множественная стандартная регрессия (табл. 10.2) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,51754449). Следовательно, можно сказать, что летальность достоверно с определенной степенью зависимости объясняется геомагнитной активностью (геомагнитным индексом GEO_С9). Результаты ридж-регрессий дали аналогичные результаты, но с меньшими значениями коэффициента множественной корреляции.

Результаты таблицы 10.3 свидетельствуют, что стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности от психосоматических заболеваний (множественный коэффициент корреляции R =,58262000, p <,00000) со следующими параметрами: геомагнитным индексом С9 (GEO_C9), атмосферным давлением (PATMOS).

Таблица 10.3

Стандартная регрессия между летальностью психосоматических пациентов и гелиогеофизическими и гравитационными параметрами

Таким образом, результаты различных типов пошаговой регрессии показали, что в данном случае множественная стандартная регрессия (табл. 10.3) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,58262000) при условии наибольшего количества «объясняющих» факторов внешней среды. Следовательно, можно сказать, что в данном случае летальность достоверно объясняется геомагнитной активностью и атмосферным давлением.

Результаты таблицы 10.4 свидетельствуют, что стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности от гематологических заболеваний (множественный коэффициент корреляции R =,41905831, p <,00136) со следующим набором параметров: число солнечных пятен (SUNSPOT), плотность потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц (SUN2800), уровень максимального значения приливообразующего потенциала (Мах_Гра). Следовательно, можно сказать, что летальность в этом случае достоверно объясняется солнечной активностью и гравитационными процессами.

Таким образом, на материалах базы данных коечного фонда Медицинского информационно-аналитического центра при Комитете по здравоохранению Правительства Санкт-Петербурга сопоставлены изменения летальности в процентах от общего числа неврологических, психосоматических и гематологических пациентов с изменениями метеорологических, гелиогеофизических и гравитационных параметров в период с января 1996 по декабрь 2008 г.

Таблица 10.4

Стандартная регрессия между летальностью гематологических пациентов и гелиогеофизическими и гравитационными параметрами

Спектральный анализ, представленный выше, выявил совпадающие периодичности. Летальности при трех данных заболеваниях имеют периодичность в 12, 5–6, 4 и 3 месяца. То есть четко выделяются периоды гелиогеофизической природы. Эти результаты во многом сходны с результатами обработки данных измерений природных процессов.

Результаты различных типов пошаговой и ридж-регрессии показали, что летальность от неврологических заболеваний достоверно объясняется солнечной и геомагнитной активностью, летальность психосоматических пациентов – солнечной и геомагнитной активностью и атмосферным давлением, а летальность от гематологических заболеваний – солнечной активностью и гравитационными процессами.

В годы повышенной солнечной активности летальность возрастает. Неблагоприятен для организма человека и период минимума солнечной активности. На спаде активности Солнца снижается и летальность больных.

Результаты таблицы 10.5 свидетельствуют о том, что пошаговая регрессия (методом перебора переменных вперед) позволила выявить зависимость летальности пациентов реанимационного отделения (дети) (множественный коэффициент корреляции R =,51268337, p <,00001) со следующим набором параметров: осадки, атмосферное давление, давление водяного пара, температура, среднее гравитации (Ср_Гра) и геомагнитные индексы Ср и АрА.

Результаты таблиц 10.6 и 10.7 свидетельствуют о том, что стандартная и пошаговая регрессии (методом перебора переменных вперед) позволили выявить зависимость летальности пациентов реанимационных отделений (для взрослых) (максимальный множественный коэффициент корреляции R =,45577169, p <,00001) со следующим набором параметров: солнечное излучение (SUN2800) и атмосферное давление.

Таблица 10.5

Множественная пошаговая регрессия (методом перебора вперед) между летальностью пациентов реанимационных отделений (дети) и набором метеорологических, гелиогеофизичесих и гравитационных параметров

Таблица 10.6

Множественная стандартная регрессия между летальностью пациентов реанимационных отделений (взрослые) и набором метеорологических, гелиогеофизичесих и гравитационных параметров

Таблица 10.7

Множественная пошаговая регрессия вперед между летальностью пациентов реанимационных отделений (взрослые) и набором метеорологических, гелиогеофизичесих и гравитационных параметров

Таким образом, сравнивая летальность больных взрослых и детей в реанимационных отделениях, можно сделать вывод, что дети более «чувствительны» в критических состояниях и к большему числу внешних воздействий по сравнению со взрослыми людьми. И, вероятно, механизмы «ухода» детишек в иной мир более сложные.

Результаты таблицы 10.8 показывают, что множественная стандартная регрессия позволила выявить зависимость летальности пациентов кардиологического отделения (множественный коэффициент корреляции R =,44386223, p <,01003) со следующим набором параметров: число солнечных пятен (SUNSPOT), плотность потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц (SUN2800), атмосферное давление.

Таким образом, множественная стандартная регрессия (табл. 10.8) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,44386223) при условии наибольшего количества «объясняющих» факторов внешней среды. Следовательно, летальность пациентов кардиологического отделения объясняется числом солнечных пятен, плотностью потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц и атмосферным давлением.

Таблица 10.8

Множественная стандартная регрессия между летальностью пациентов кардиологических отделений и набором метеорологических, гелиогеофизичесих и гравитационных параметров

Результаты таблицы 10.9 показывают, что множественная стандартная регрессия (методом перебора переменных вперед) позволила выявить зависимость летальности пациентов терапевтических отделений (множественный коэффициент корреляции R =,39641725, p <,00001) с такими параметрами, как атмосферное давление и плотность потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц.

Итак, множественная стандартная регрессия (табл. 10.9) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,39641725) при условии наибольшего количества «объясняющих» факторов внешней среды. Следовательно, летальность пациентов терапевтического отделения объясняется плотностью потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц и атмосферным давлением.

Таблица 10.9

Множественная стандартная регрессия (методом перебора переменных вперед) между летальностью пациентов терапевтических отделений и набором метеорологических, гелиогеофизичесих и гравитационных параметров

Таким образом, по материалам базы данных коечного фонда Медицинского информационно-аналитического центра при Комитете по здравоохранению Правительства Санкт-Петербурга сопоставлены изменения летальности в процентах от общего числа пациентов реанимационных, кардиологических и терапевтических отделений стационаров Санкт-Петербурга.

При исследованиях, описанных в данном разделе книги, получены следующие результаты:

• Установлена связь между изменениями показателей летальности с метеорологическими и гелиогеофизическими параметрами:

– периоды летальности пациентов реанимационного отделения взрослых и детей совпадают с периодами следующих метеорологических и гелиофизических параметров: атмосферное давление, количество солнечных пятен, осадки, парциальное давление водяного пара, солнечное сияние и температура;

– периоды летальности пациентов кардиологических отделений и пациентов с острым инфарктом миокарда имеют наибольшее совпадение с геомагнитными индексами(Geo_Ap03, Geo_ApA), осадками, плотностью солнечных пятен и атмосферным давлением;

– периоды летальности пациентов терапевтических отделений имеют наибольшее совпадение с геомагнитным индексом Geo_Ap03, осадками, плотностью солнечных пятен и атмосферным давлением.

• Выявлены наиболее значимые факторы, влияющие на летальность пациентов:

– летальность детей в реанимационных отделениях объясняется геомагнитным индексом АрА, атмосферным давлением, давлением водяного пара, температурой и осадками, дети более «чувствительны» по сравнению со взрослыми, находящимися в реанимационных отделениях, т. к. летальность взрослых людей «связана» только с солнечным излучением и атмосферным давлением;

– летальность пациентов кардиологических отделений объясняется числом солнечных пятен, плотностью потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц и атмосферным давлением;

– летальность пациентов терапевтических отделений также объясняется плотностью потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц и атмосферным давлением, поскольку в этих отделениях лечится очень большая часть больных с кардиологической патологией.

Результаты таблицы 10.10 показывают, что стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности пациентов с инфекционными заболеваниями (множественный коэффициент корреляции R =,55545874, р <,00001) со следующим набором параметров: число солнечных пятен (SUNSPOT), плотность потока солнечного радиоизлучения на частоте 2800 МГц (SUN2800), атмосферное давление (P_ATMOS) и уровень максимального значения приливного потенциала (Мах_Гра).

Таблица 10.10

Множественная стандартная регрессия между летальностью от инфекционных заболеваний и набором метеорологических, гелиофизичесих, геомагнитных и гравитационных параметров

Таким образом, результаты различных типов пошаговой регрессии показали, что в данном случае множественная стандартная регрессия (табл. 10.10) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,55545874) при условии наибольшего количества «объясняющих» факторов внешней среды. Следовательно, можно сказать, что летальность от инфекций достоверно объясняется гравитационными процессами, солнечной активностью и атмосферным давлением.

Результаты таблицы 10.11 показывают, что множественная стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности от пульмонологических заболеваний (множественный коэффициент корреляции R =,44585747, p <,00910) со следующим набором параметров: геомагнитный индекс СР, среднее значение приливного потенциала (Ср_Гр), уровень минимального значения приливного потенциала (Мин_Гра) и атмосферное давление (P_ATMOS).

Таким образом, результаты различных типов пошаговой регрессии показали, что множественная стандартная регрессия (табл. 10.11) дает наибольший коэффициент множественной корреляции (R =,44585747) при условии наибольшего количества «объясняющих» факторов внешней среды. Следовательно, можно сказать, что летальность достоверно объясняется гравитационными процессами, геомагнитным индексом СР и парциальным давлением водяного пара (получено методом множественной пошаговой регрессии (методом перебора вперед, R =,35712497)).

В случае пульмонологических заболеваний наилучший результат достигнут при стандартной регрессии (максимальный R =,44585747), ридж-регрессия дала меньшую величину множественного коэффициента корреляции (R =,28684220) с напряжением водяного пара, но для этого параметра (водяного пара) наибольший достоверный множественный коэффициент корреляции (R =,35712497) получен для пошаговой регрессии вперед.

Таблица 10.11

Множественная стандартная регрессия между летальностью от пульмонологических заболеваний и набором метеорологических, гелиофизичесих, геомагнитных и гравитационных параметров

Результаты таблицы 10.12 показывают, что множественная стандартная регрессия позволила выявить достоверную зависимость летальности пациентов отделений торакальной хирургии (множественный коэффициент корреляции R =,22422390, p <,04885) со стандартным отклонением (дисперсия, вариабельность) приливного потенциала (СтОт_Гр).

Следовательно, летальность при хирургических вмешательствах на грудной клетке достоверно «объясняется» до 22 % гравитационными процессами (приливообразующими силами). В подтверждение наших результатов приведем следующий пример. В деятельность учебно-научно-лечебного комплекса Крымского государственного медицинского университета им. С. И. Георгиевского внедрена методика прогнозирования периодов повышенного риска осложнений и смертности после хирургических операций. При этом показано, что летальность после плановых операций возрастает (р < 0,001), если операции проводились на фоне повышенной (по сравнению с другими днями) солнечной активности (Григорьев П. Е., 2010).

Таблица 10.12

Множественная стандартная регрессия между летальностью пациентов отделений торакальной хирургии и набором метеорологических, гелиофизичесих, геомагнитных и гравитационных параметров

Таким образом, получены следующие результаты:

1. Выявлено влияние метеорологических, гелиофизических и гравитационных параметров на летальность больных со следующими патологиями: инфекционными, пульмонологическими, торакально-хирургическими;

2. Установлено совпадение периодичностей изменений метеорологических и гелиофизических параметров и смертности:

– периоды повторения летальности от инфекционных заболеваний имеют наибольшее совпадение с периодичностями парциального давления водяного пара, осадков, числа солнечных пятен, геомагнитных индексов АР_А и АР_03;

– периоды смертности от пульмонологических заболеваний в наибольшей степени совпадают с периодичностями осадков, числа солнечных пятен и геомагнитного индекса АР_03;