Горячко Александр Николаевич, к.м.н., доцент, 1-я кафедра детских болезней
пр. Дзержинского, д. 83, Минск, 220083
Aliaksandr N. Harachka, MD, Associate Professor, 1st Department of Children’s Diseases
Dzerzhinsky ave., 83, Minsk, 220083
Актуальность. В век современных технологий растет актуальность превентивной и персонифицированной медицины, поэтому выявление доклинических маркеров заболевания носит приоритетный характер.
Цель. Проверка мощности математической модели с компьютерной программой сопровождения для определения вероятности развития врожденной пневмонии у недоношенных новорожденных с очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении.
Материалы и методы. На основании результатов комплексного обследования 113 недоношенных новорожденных с очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении разработана математическая модель (z = –4,59+2,54ДНIII+2,40ИООВ+1,83ГНКГ+1,81Асфиксия+1,66ЛПЛЦ+ 0,86ТП+0,74СРБ+0,48ИПВХ) с компьютерной программой сопровождения для определения вероятности развития врожденной пневмонии (http://pneu.bsmu.by; https://www.bsmu.by в меню Врач/ Провизор: «Диагностика врожденной пневмонии»). Проверка мощности проведена с дополнительным набором 58 недоношенных новорожденных с очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении, не включенных в полученную модель.
Результаты. По итогам исследования получена чувствительность равная 0,95, специфичность — 0,90, прогностическая значимость положительного результата теста — 0,95, прогностическая значимость отрицательного результата теста — 0,90, отношение правдоподобия — 9,93.
Заключение. Результаты внешней валидации свидетельствуют о высокой мощности математической модели с компьютерной программой сопровождения для определения вероятности развития врожденной пневмонии у недоношенных новорожденных с очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении.
Background. In the age of modern technologies, the relevance of preventive and personalized medicine is growing, therefore, the identification of preclinical markers of the disease is a priority.
Objective. Checking the power of a mathematical model with a computer support program to determine the probability of developing congenital pneumonia in premature newborns with very low and extremely low birth weight.
Design and methods. Based on the results of a comprehensive examination of 113 premature newborns with very low and extremely low birth weight, a mathematical model was developed (z = –4.59+2.54RFIII+2.40CVAF+1.83HCDH+ 1.81Asphyxia+1.66CCLP+0.86TP+0.74CRP+0.48CPIN)) with a computer support program to determine the likelihood of developing congenital pneumonia (http://pneu.bsmu.by ; https://www.bsmu.by in the Doctor menu/Pharmacist: “Diagnosis of congenital pneumonia”). The power test was carried out with an additional set of 58 premature newborns with very low and extremely low birth weight, not included in the resulting model.
Results. The following data were obtained: sensitivity equal to 0.95, specificity — 0.90, prognostic significance of a positive test result — 0.95, prognostic significance of a negative test result — 0.90, likelihood ratio — 9.93.
Conclusion. The results of external validation indicate the high power of the proposed model with a computer support program for determining the likelihood of developing congenital pneumonia in premature newborns with very low and extremely low birth weight.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.