Именно об этом свидетельствует частота нарушений психики пострадавших в остром периоде СГМ. У 90-92% наблюдаются различные психические расстройства, как правило, не психотические /Нягу А.И., 1980; Разумовская-Молукало Л.П., 1984/. Среди них основное место занимают аффективные нарушения. Так, М.Taylor /1999/ отмечал легкую депрессию у 60% пациентов с “незначительной” ЧМТ. Патогенез депрессивного реагирования в данном случае кроется в “реакции почвы” /Schneider K., 1927/. Изучая психогенные расстройства у лиц, перенесших СГМ он обнаружил “повышенную депрессивную реактивность, которая возникает как следствие постоянных вазомоторных расстройств, головных болей и головокружений после коммоций. Эта реакция не является непосредственным выражением изменения, обусловленного поражением мозга, но служит выражением появившихся на почве органического изменения ЦНС характерологических особенностей”. Такая склонность к депрессивному реагированию, по-видимому, связана с большей сохранностью личности больных с СГМ по сравнению с более тяжелыми травмами. Тревожная (суб)депрессия как более целостная, более тонкая, связанная с большей интрапсихической переработкой психотравмирующих влияний, возникает у более сохранных лиц с СГМ.

Целью данной работы было: 1) определить высоко информативные признаки, отличающие группу больных с СГМ с положительной динамикой от группы больных с СГМ без улучшения депрессивных расстройств; 2) по найденным признакам создать метод прогнозирования динамики депрессии у больных с СГМ по данным первичного обследования.

Первичное обследование включало клинико-психопатологическую оценку 29 анамнестических, 229 феноменологических признаков, а также исследование функциональной асимметрии, чувства времени, когнитивной деятельности, личностной и ситуационной тревожности у 50 военнослужащих, у которых в остром периоде СГМ имели место депрессивные расстройства.

При первом обследовании больных выявлены тревожный и астенический варианты (суб)депрессии, как наиболее неспецифические реакции личности на травму и сопутствующие ей психотравмирующие обстоятельства.

Для обработки полученных данных был использован программный комплекс, включающий алгоритмы поиска и статистической верификации оптимальных разбиений в многомерном пространстве признаков, алгоритм статистически взвешенных синдромов (СВС) и программу поиска множественных конъюнкций признаков (ПМК) [4-7].

На втором этапе осуществляется поиск набора наиболее информативных признаков для максимально точного распознавания объектов сравниваемых групп с применением пошаговой процедуры, заключающейся в постепенном наращивании числа признаков в наборе путем добавления на каждом шаге очередного признака из предварительного набора, способного максимально увеличить точность распознавания. Для оценки точности распознавания используется процедура скользящего контроля, которая заключается в последовательном удалении одного наблюдения из массива данных, после чего проводится обучение на оставшемся массиве, и далее удаленный объект классифицируется по созданному решающему правилу. Так поступают со всеми без исключения объектами массива. Следует отметить, что при классификации объекта наряду со случаем отнесения объекта к определенному классу возможна также ситуация отказа от распознавания, когда числовая оценка вероятности принадлежности объекта к определенному классу попадает в область неопределенности. Для оценки точности распознавания могут быть использованы проценты точных прогнозов без учета и с учетом отказов. В первом случае это процент верных распознаваний во всей исследуемой группе. Во втором случае под процентом правильных прогнозов понимается процентная доля верных прогнозов в группе после вычета числа отказов.

Программа ПМК (поиска множественных конъюнкций как сочетаний интервалов признаков), позволяет выявлять подмножества (подгруппы) в многомерном пространстве признаков с преобладанием объектов одной из групп (до четвертого порядка, т. е. на сочетаниях от 2 до 4 признаков).

Оптимальные границы градации области определения показателей представлены в таблице 1. У всех признаков была определена одна граница градации, которая автоматически выбиралась таким образом, чтобы в интервал попадало наибольшее число наблюдений из одной группы и наименьшее из другой. В таблице указано преимущественное преобладание наблюдений исследуемых групп в каждом из интервалов.

Рисунок 1 наглядно иллюстрирует различия в распределениях значений показателя ситуационной тревоги и коэффициента правого уха в группах пациентов с отрицательной и положительной динамикой. Видно, что в область (базовое множество) II попали только значения, соответствующие пациентам без видимых изменений их состояния, а в область III попали преимущественно значения, соответствующие пациентам с положительной динамикой. Статистическая значимость выявленных различий между группами больных (p<0,005) рассчитана с помощью перестановочного теста.

В таблице 2 приведены результаты распознавания объектов двух исследуемых групп при проведении скользящего контроля. На 26 человек в группе без положительной динамики (клинически и синдромологически оформленные депрессии) 20 прогнозов верные, 4 ошибки и 2 неопределенных прогноза (отказа). Процент правильных прогнозов в группе составил 84%., после вычета и 2 отказов - процент правильных прогнозов составил 85%.

На 24 человека в группе с положительной динамикой (субдепрессии, разрешившиеся в течение острого периода СГМ) 19 прогнозов было верными, 3 ошибочных прогноза и 2 отказа. Процент правильных прогнозов с учетом отказов - 87%, без учета отказов - 86%.

Общая точность прогноза для двух групп составила 86% с учетом отказов и 85% без учета отказов.

Применение программы ПМК позволило для выявленных показателей определить так называемые базовые множества (БМ) в области значений каждого признака с достоверным преобладанием объектов одной из двух групп: группы больных с хорошей динамикой депрессии после СГМ и группы больных без динамики.

Полная информация о существующих различиях по всему набору 4-х информативных признаков представлена ниже в таблице 4.

Для конъюнкций второго порядка (на парах признаков) получено 3 базовых множества с достоверным преобладанием наблюдений одной из исследуемых групп.

При оптимальном делении области значений признака N2 (Психотравмирующее событие в предшествующий травме период) на два интервала с границей 1,5 и признака N3 (Ситуационная тревога) с такой же границей в нижний интервал по обоим признакам попадает 79% наблюдений из группы больных с положительной динамикой (19 человек из 24), в то время как из группы без динамики в него попадает только 15% (4 из 26). Имеет место достоверное преобладание (p<0,001).

Таким образом, использование метода выявления достоверных базовых множеств подтверждает достоверность разделения группы больных с выраженной положительной динамикой и группу лиц с замедленным темпом восстановления по выделенным признакам.

Кроме найденных информативных признаков достаточную информативность при разделении данных групп показали также следующие признаки: ощущение пульсации в голове, белый дермографизм, максимальный минутный объем сердца, тест на арифметический счет, профиль функциональной асимметрии. При использовании их в дополнении к основному набору точность прогнозирования методом СВС можно повысить еще на 10%.

Как видно из таблицы 5 оптимальная граница градаций также у всех дополнительных признаков одна. Каждый из двух интервалов содержит преобладающее число наблюдений одной из исследуемых групп. Кроме того, в таблице для каждого признака указано есть положительная динамика или ее нет для значений в каждом интервале.

а) выраженная подвижность гипотимии; длительность этих состояний менее 2 недель у основной части больных;

б) большинство дополнительных критериев легкого депрессивного эпизода могут отражать не только аффективные нарушения, но и принадлежать астении, вследствие СГМ;

в) феномен предъявления жалоб аффективного регистра пострадавшими в остром периоде СГМ и отрицания ими депрессивного расстройства, как диагностического суждения.

г) разнородность спектра депрессивных нарушений, от субдепрессий до клинически оформленных депрессий;

д) значительная представленность психогенных влияний в структуре депрессий.

Вариабельность динамики гипотимии, синдромокинез, во многом определяется превалированием тех или иных этиологических факторов (собственно СГМ, наличия и личной значимости психотравмирующих обстоятельств, предшествующих травме или развившихся вторично, вслед за ней), а также выраженностью конституциональных биологических и психологических особенностей, астенических явлений. Каждый из указанных факторов по-своему влияет на формирование, структуру, течение и исход депрессивного расстройства травматического происхождения.

Ввиду сочетания нескольких вышеописанных факторов, различной их представленности, наличия поля интерференции, в ряде случаев не всегда удается четко провести межсиндромальную грань. В этих случаях мы руководствовались наличием превалирующего и формирующего клинику депрессии фактора, а также динамикой синдрома. Вышеописанные обстоятельства делают актуальным поиски прогностических моделей динамики депрессивных синдромов острого периода СГМ уже при первичном обследовании пациента. С использованием традиционных статистических методов сделать это не представляется возможным из-за большого количества анализируемых признаков, сложного нелинейного характера взаимосвязей между ними и относительно небольшого объема сопоставляемых групп.

Проведенные исследования с использованием новых математических методов (метод статистически взвешенных синдромов - СВС) позволяют выявить наиболее информативные показатели для разделения выборки больных с депрессией в остром периоде СГМ на две группы: с положительной динамикой после СГМ и без нее. Набор таких показателей в порядке убывания информативности: 1) Коэффициент правого уха; 2) Ситуационная тревога; 3) Психотравмирующее событие в предшествующий травме период; 4) Травма затылочной области.

С помощью данного набора признаков можно осуществлять прогноз динамики депрессивных синдромов в остром периоде СГМ со степенью надежности распознавания 86%. Прогноз производится автоматически с помощью программы, осуществляющей распознавание на обучающей выборке и затем формирующей прогноз для конкретного больного (метод СВС). Предварительный прогноз можно делать и без вычислительной техники по таблице интервалов показателей с преобладанием наблюдений одной из групп.

1. Таким образом, анализ анамнестических, клинических и параклинических данных первичного обследования больных в остром периоде СГМ выявил достоверные наборы информативных признаков, прогнозирующих дальнейшую динамику депрессивных синдромов.

2. С использованием метода поиска конъюнкций установлены наиболее информативные с точки зрения разделения двух групп больных депрессией сочетания признаков, которые могут быть полезны врачу при отсутствии под рукой вычислительной техники.

3. Использованный программный комплекс может быть рекомендован для анализа данных в случае большого количества признаков в обучающих выборках, плохо структурированных признаков и пропусков в данных, что характерно для медико-биологических исследований.

Работа выполнена при частичной поддержке грантов РФФИ.

Благодарим за помощь в обсуждении данной работы профессора Краснова В.Н., д.м.н. Немцова А.В.

ЛИТЕРАТУРА