Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Система прогнозирования «поведения» артериального давления у пациентов с эссенциальной артериальной гипертензией

Диссертация: Система прогнозирования «поведения» артериального давления у пациентов с эссенциальной артериальной гипертензией
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Возникновение современной технологии Data Mining, чтовпереводе с* английского языкаозначает «добыча» или «раскопка данных» («интеллектуальный анализ данных») связано с появлением нового современного направления в развитии средств и методов, обработки данных. Data Mining позволяет отыскивать нетривиальные паттерны (шаблоны), отражающие фрагменты многоаспектных отношений в данных, и получать… Читать ещё >

Содержание

  • СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
  • Глава 1. ИЗМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ К ПРОБЛЕМЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦИФР АРТЕРИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ
  • ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
    • 1. 1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В МЕДИЦИНЕ
    • 1. 2. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АРТЕРИАЛЬНОГО ДАВЛЕНИЯ
      • 1. 2. 1. Метод контрольных карт
      • 1. 2. 2. Прогнозирование артериального давления с использованием метода Марковской цепи
      • 1. 2. 3. Применение методов DATA MINING и нейросетевого анализа с целью прогнозирования в медицине
  • Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
  • Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
    • 3. 1. Прогнозирование «поведения» артериального давления при помощи метода Марковских цепей
    • 3. 2. Прогнозирование «поведения» артериального давления при помощи нейронных сетей
    • 3. 3. Сравнение прогностической эффективности метода Марковских цепей и метода нейронных сетей

Система прогнозирования «поведения» артериального давления у пациентов с эссенциальной артериальной гипертензией (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

Сердечно-сосудистая патология, в частности артериальная гипертензия (АГ), относится к числу наиболее распространенных заболеваний сердечно-сосудистой системы и в настоящее время является основной причиной смертности и инвалидизации населения, что делает проблему лечения и профилактики АГ не только медицинской, но и социальной проблемой [10, 47, 51].

Россия относится ^ к странам с наиболее высокой распространенностью АГ: повышенное АД имеет 42,5 млн человек, т. е. 40% населения России — это больные АГ. Распространенность этого заболевания с возрастом увеличивается и у пожилых людей достигает 80% [56, 76]. Нижегородская область не является исключением по эпидемиологии АГ, инвалидизации, уровню осложнений этого грозного заболевания. На протяжении последних 9 лет сохраняется высокая распространенность АГ и не выявляется тенденция к снижению ее частоты и, особенно, осложнений [30]. По данным эпидемиологических репрезентативных исследований установлено, что в нашей стране около 40% взрослого населения имеют повышенное АД, причем, основная масса (до 70%) этих лиц имеют мягкую АГ, около половины не знают о своем, заболевании [38]. Большинство лиц с АГ имеют неблагоприятные факторы 1 риска, негативно влияющие на прогноз развития и, течение заболевания. [59]. Только около 7−8% больных АГ находятся под наблюдением врача (на диспансерном наблюдении), однако, и у этих пациентов часто сохраняются высокие уровни факторов риска, не достигается целевое АД, что неблагоприятно для прогноза. [35] Иными словами, цели эффективного контроля АГ, согласно национальным рекомендациям [45], у большинства больных не достигаются.

Несмотря на большое количество широкомасштабных исследований, проведённых в этой области, и огромные средства, затраченные на борьбу с заболеванием и его осложнениями, до сих пор не удаётся достичь адекватного контроля над АГ [26, 58]. Даже в тех случаях, когда назначается медикаментозная терапия с учётом всех существующих рекомендаций, велик процент выхода АГ из-под контроля [41]. Эффективный контроль АГ предполагает не только правильность медикаментозных врачебных назначений (подбор препарата, дозы, режима приема и пр.), но и коррекцию основных факторов риска, тесно связанных с поведенческими привычками пациента (Приказ МЗ РФ № 4 от 24.01.2003 «О мерах по совершенствованию организации медицинской помощи больным с артериальной гипертонией в Российской Федерации») [46].

Эффективность гипотензивной терапии во многом зависит от того, как сам пациент относится к своему здоровью, насколько он доверяет врачу. Многочисленными исследованиями, изучавшими вопросы причин неадекватного контроля АГ в реальной практике, показано, что основным препятствием к повышению качества медицинской профилактической помощи является низкая приверженность пациентов с АГ к выполнению врачебных назначений [14,15,25,64].

Научные исследования последних лет, направленные на изучение факторов повышения приверженности пациентов к выполнению врачебных назначений [28,48,51,54], показали, что одним из основных методов, повышающих полноту и точность выполнения^ пациентами* врачебных назначений, является обучение пациентов: Обучение пациента позволяет расширить сферу влияния врача от лечения болезни к профилактике. При таком подходе медицинский контроль над заболеванием дополняется контролем факторов нездоровья, обусловленных образом жизни пациента, его привычками, особенностями поведения, влияющими на здоровье и течение заболевания [6, 40].

Проблема прогнозирования в клинической медицине является наиболее актуальной научно-практической задачей профессиональной деятельности врача. Многие исследователи считают, что научно обоснованному прогнозированию и эффективной профилактике принадлежит будущее. (Амосов Н.М., 1991). Целью прогнозирования является предвидение вариантов течения патологических процессов на стадиях предболезни и развернутых клинических проявлений, а также разработка эффективных методов лечения и предупреждения заболеваний и его осложнений [35].

Используемый для целей прогнозирования рациональныйподход заключается в мультифакториальном анализе сведений опациенте, картине заболевания с использованием всего спектра клинических признаков и диагностических показателей. Этот метод позволит на большом клиническом материале определить не только роль сочетаний признаков заболевания, прогностическую значимость каждого из них в количественном выражении, но и критерии оптимального лечения.

Первоначально прогнозирование, как специфический вид научного анализа, применялось, в основном, в области естественных явлений (прогноз погоды, паводков, урожайности и т. д.). В настоящее время оно охватывает самые различные сферы деятельности людей: политику, международные отношения, экономику, демографические и социальные процессы, медицину и т. д.

Прогнозированием^ представляет собой" научное- (т.е. основанное на системе фактов и доказательств, установленных причинно-следственных связей) выявление вероятностных путей и результатов предстоящего развития явлений и процессов, оценку показателей, характеризующих эти явления и процессы для более или менее отдаленного будущего. Таким образом, прогнозирование является научной деятельностью, направленной на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятных траекторий. Каждая альтернативная траектория развития связывается с наличием комплекса внешних относительно исследуемой системы (явлений) условий [77].

Медицинский прогноз — это «предвидение вероятного возникновения заболевания или предсказание характера течения или исхода болезни, основанное на знании закономерностей развития патологических процессов» [9, с. 274] Виды прогноза в медицине:

1. Прогноз состояния здоровья пациента в необычных условиях и влияния факторов риска.

2. Прогноз возможности заболевания.

3. Прогноз течения и исхода заболевания.

4. Математический прогноз (в первых публикациях — «машинный прогноз течения и исхода заболевания») — предсказание с использованием математических методов и вычислительной техники.

На современном этапе для решения проблем прогнозирования применяются различные математические методы, разрабатываются компьютерные программы.

Методы прогнозирования существенно различаются в зависимости от того, является ли прогнозирование краткосрочным или среднесрочным. В первом случае прогноз строится на один-два момента времени (квартал, месяц, неделю и т. п.) вперёд и, как правило, оперативен и непрерывен: В большинстве случаев краткосрочного прогнозирования данные* берутся либо за месяц, либо1 за, неделюсоответственно прогноз необходимо построить на один-два месяца или на неделю вперёд. При среднесрочном прогнозировании данные, как правила, ежегодные, а прогноз необходимо построить на 5−10 лет вперёд. В медицине актуальными являются как краткосрочное, так и среднесрочное прогнозирование. Среднесрочное прогнозирование применяется для оценки динамики заболеваемости, травматизма, нахождения их взаимосвязи с теми или иными факторами. Краткосрочное прогнозирование находит применение в клинической медицине с целью определения возможных вариантов развития болезни у конкретно взятого пациента.

Современное прогнозирование интегрируется с целым рядом разделов наук таких как: топографическая анатомия, иммунология, лучевая диагностика, эндоскопия, биофизика, лабораторная диагностика и др. Для решения задач прогнозирования применяются различные математические методы: статистические, дискриминантный анализ, метод наименьших квадратов, вариационные ряды, моделирование, кибернетический анализ, нейросетевая диагностика.

Методики прогнозирования, применяемые в медицине, различны. В последнее время наибольший интересвызывает применение искусственных нейронных сетей (НС) для, решения самых разнообразных задач в области медицины. Предполагается, что в ближайшие несколько лет, НС найдут широкое применение в решении биомедицинских проблем. Уже сейчас искусственные НС используются в, диагностических системах, для обнаружения рака и сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), в анализе изображений получаемых при применении различных методов лучевой диагностики, с целью раннего выявления патологических отклонений, используются как инструменты в разработке лекарств для борьбы с раком и СПИДОМ, а также в процессе моделирования биомолекул. [41, 73].

Возникновение современной технологии Data Mining, чтовпереводе с* английского языкаозначает «добыча» или «раскопка данных» («интеллектуальный анализ данных») связано с появлением нового современного направления в развитии средств и методов, обработки данных [27]. Data Mining позволяет отыскивать нетривиальные паттерны (шаблоны), отражающие фрагменты многоаспектных отношений в данных, и получать практически полезные и доступные интерпретации знания, целесообразно применить эту методику в конкретных областях медицины. Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявить методами Data Mining: ассоциацияпоследовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. Прогнозирование дает возможность предсказать «поведение» системы в будущем.

Использование различных методов прогнозирования артериального давления (АД) у пациентов с эссенциальной артериальной гипертензией (ЭАГ) представляется в настоящее время достаточно актуальной задачей.

Метод контрольных карт (МКК) [86, 89] включает в себя как компоненты самоконтроля, так и возможность объективного контроля за состоянием пациента со стороны врача. Расчёт индивидуальных показателей контролируемости АД у пациента позволяет лечащему врачу вносить соответствующие коррективы в назначенную гипотензивную терапию: Для прогнозирования «поведения» АД у пациентов с ЭАГ применяется метод Марковских цепей (ММЦ) [85]. Однако, по данным литературы [62, 86] можно выделить некоторые его недостатки. В частности отсутствие устойчивости результатов прогноза к действию различного рода возмущающих факторов воздействующих на пациента, недостаточной высокая эффективность прогноза на длительный период, что позволяет говорить о необходимости поиска нового метода прогнозирования.

В последнее время, наибольший интерес вызывает применение искусственных НС для решения, самых разнообразных задач в области медицины. В-тоже, время в доступной’литературе отсутствуют данные о применении метода. нейр9сетевого анализа (МНСА)' в прогнозировании АД.

В работе поводилась > разработка метода прогнозирования «поведения» АД у пациентов с АГ с применением МНСА, а также сравнение прогностической эффективности с ММЦ.

Цель исследования.

Разработка достоверной системы краткосрочного прогнозирования «поведения» АД у пациентов с АГ на фоне индивидуально подобранной гипотензивной терапии.

Задачи исследования.

1. Разработать методику краткосрочного прогнозирования АД у пациентов с ЭАГ с использованием МНСА.

2. Выявить наиболее эффективную модель прогнозирования «поведения» АД путем сравнения МНСА и анализа с использованием ММЦ.

3. Оценить эффективность применения методов прогнозирования на основе Марковских цепей (МЦ) и НС.

Научная новизна исследования.

1. Впервые разработана методика краткосрочного прогнозирования «поведения» АД у пациентов с АГ, с применением МНСА.

2. Проведён сравнительный анализ прогностической эффективности методик нейросетевого анализа (НСА) и ММЦ, рекомендуемых с целью индивидуального контроля АГ и коррекции гипотензивной терапии.

3. Разработана компьютерная программа расчёта индивидуальных показателей контролируемости АД и расчёта чувствительности и специфичности рассматриваемых методов на базе Microsoft Exel.

Практическая значимость работы.

1. Создана система краткосрочного прогнозирования «поведения» АД у пациентов с ЭАГ, основанная на использовании МКК и МНСА.

2. Разработанный МНС, А позволяет эффективно применять его с целью прогнозирования поведения АД и своевременной коррекции гипотензивной терапии.

3. Проведён сравнительный анализ прогностической эффективности методик НСА и ММЦ, позволивший показать более высокую точность НСА.

Реализация результатов исследования.

Результаты работы — метод прогнозирования «поведения» АД на основе НСА и МКК, программа для ЭВМ «Программа для расчёта контрольных пределов, векторов вероятности и матрицы переходов для расчёта по методу Марковских цепей» внедрены в практику деятельности МЛПУ «Городская больница № 13» и как учебный материал представлены в циклах лекций общего и тематического усовершенствования кафедры терапии ЦПК и ППС ГОУ ВПО «НижГМА Росздрава».

Положения, выносимы на защиту.

1. Разработанная система краткосрочного прогнозирования «поведения» АД у пациентов с ЭАГ, основанная на использовании МНСА, позволяет осуществлять эффективный прогноз АД на срок до 30 дней.

2. Проведённый сравнительный анализ двух методов прогнозирования АД показал более высокую чувствительность метода нейронных сетей (МНС) и, в тоже время, высокую специфичность ММЦ.

3. Использование методов прогнозирования посредством НСА и ММЦ позволит наиболее эффективно решать задачи по контролю АД у пациентов с ЭАГ.

Апробоция.

Апробация работы состоялась на межкафедральном заседании кафедры ЦПК и 1111С, кафедры скорой и неотложной медицинской помощи ЦПК И ППС, кафедры пропедевтики внутренних болезней, кафедры госпитальной терапии, кафедры терапии факультета обучения иностранных студентов, кафедры внутренних болезней постдипломного образования ВМИ ФСБ России 13 сентября 2007 года.

Основные материалы и положения диссертации доложены на II съезде кардиологов Сибирского федерального округа (Томск 2007 г.).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ (из них 5 в центральной печати).

Объём и структура диссертации.

Диссертация изложена на 120 страницах машинописного текста и состоит из списка сокращений, введения, трех глав, выводов, практических рекомендаций, списка литературы и приложений. Библиографический список содержит 157 источников, из них 88 работ отечественных авторов, 69 иностранных. Работа иллюстрирована 12 таблицами, 15 рисунками, 4 схемами, 5 диаграммами.

104 ВЫВОДЫ.

1. Метод прогнозирования «поведения» АД с использованием НС показал себя достаточно эффективным при сроках прогнозирования до 30 дней.

2. НС, в комбинации с МКК наиболее целесообразно применять для прогнозирования «поведения» АД на достаточно длительный срок, в целях превентивной коррекции гипотензивной терапии.

3. В рамках сравнения двух моделей прогнозирования «поведения» АД показана более высокая чувствительность МНСА и высокая специфичность ММЦ.

4. Совместное использование анализируемых методов позволит наиболее эффективно решать задачу контроля АД у пациентов с АГ.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ.

1. Разработанная система краткосрочного прогнозирования «поведения» АД у пациентов с ЭАГ, основанная на использовании НС в комбинации с МКК, качественно улучшает возможность контроля показателей цифр АД индивидуально для каждого пациента.

2. Применение МНСА с целью прогнозирования «поведения» АД позволяет проводить своевременную коррекцию гипотензивной терапии, у пациентов находящихся на амбулаторном лечении.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , Г. Г. Фармакотерапия артериальной гипертонии / Г. Г. Арабидзе, Гр.Г. Арабидзе // Терапевтический архив. 1997. — № 8. — С. 8085.
  2. , Г. Г. Гипотензивная терапия / Г. Г. Арабидзе, Гр.Г. Арабидзе // Кардиология. 1997. — № 5 — С. 88−95.
  3. , Д.М. Методика оценки качества жизни больных с сердечнососудистыми заболеваниями / Д. М. Аронов, В. П. Зайцев // Кардиология. -2002. № 5. -С. 92−95.
  4. , О.Ю. Суточное мониторирование артериального давления при гипертонии: Методические вопросы / Под ред. Г. Г. Арабидзе. М., 1996.-54 с.
  5. , И.Х. Математики в маркетинге / И. Х. Баширов, Е. В. Винда, Г. А. Гришин. М.: Реком, 1996. — С. 104
  6. , С.Ф. Управление качеством на современном этапе // Стандарты и качество. 1997. — № 1 — С. 14−22.
  7. , Ю.Н. Системные гипертензии. / Ю. Н. Беленков, И. Е. Чазова М. -2004. — 20 с.
  8. Большая медицинская энциклопедия. Т. 21., 3-е изд. -М., 1983. стр. 274).
  9. , М.Г. Современные принципы профилактики и лечения артериальной гипертонии. Анализ основных положений международных рекомендаций // Справочник поликлинического врача. — 2004. № 4 — С. 23−29.
  10. Вариабельность артериального давления (по данным 24-часового мониторирования) при мягкой артериальной гипертонии / Е. В: Ощепкова и др. // Терапевтический архив. 1994. — № 8. — С. 70−73.
  11. , В.В. Введение в доказательную медицину / В. В. Власов. — М.: Медиа Сфера, 2001 392 с.
  12. , Г. А. Целесообразен ли самоконтроль больным артериальной гипертонией за уровнем артериального давления в домашних условиях // Терапевтический архив. — 1993. № 1. — С. 26−28.
  13. , В.В. Современное лечение артериальной гипертонии: желаемое и действительное / В. В. Горин, Г. Г. Арабидзе // Международный медицинский журнал. 1998. — № 12 — С. 107−117.
  14. , А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев. — Новосибирск, 1996. -271 с.
  15. , Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е. В. Гублер JI.: Медицина, 1978. — 157 с
  16. , И. Врач и больной: специфика общения и переменные проблемы медицины / И. Денисов, И. Косарев, И. Юновидов // Врач. — 1993. № 5. — С.47−49.
  17. Диагностика болезней внутренних органов. В 12-ти, т. Т.6. Диагностика болезней сердца-и сосудов / под. ред. А. Н. Окорокова. М.: Мед. лит., 2002. — 464 с.
  18. Диагностика болезней внутренних органов. В 12-ти т. Т.7. Диагностика болезней сердца и сосудов / Окороков А. Н. М.: Мед. лит., 2003.-416 с.
  19. , Б. В. Прогнозирование и диагностика дискогенного пояснично-крестцового радикулита / Б. В. Дривотинов, Я. А. Лупьян. Мн., 1982.- 144 с.
  20. , Б.В. Опыт применения вычислительных кибернетических систем для диагностики, прогнозирования возникновения, тяжести течения и- исхода наиболее распространенных заболеваний нервной системы // Медицинская панорама. 2003. — № 10. -С. 53−54.
  21. , Б.В. Математика и вычислительная техника- в неврологии / Б. В. Дривотинов, А. С. Мастыкин // Белорусский медицинский журнал. 2004.- № 4.- С. 50−52.
  22. , Н.К. Логика оценки статистических гипотез / Н.К. Дружин-М., 1973.-212 с.
  23. , О.М. Влияние терапевтического обучения больных с артериальной гипертонией на качество их жизни / О. М. Драпкина, А. В. Клименков, В. Т. Ивашкин // Российский кардиологический журнал. 2002. № 6 — С. 79−82.
  24. , С.И. Классификация, принципы лечения и профилактики артериальной гипертонии / С. И. Дроздецкий — Под ред. проф., д.м.н., А. Н. Бритова. -Н.Новгород: Изд-во НГМА, 2002. 136 с.
  25. , К. Японские методы управления-качеством : Сокр. пер. с англ. / К. Исикава. М.: Экономика, 1998. — 35 с.
  26. Истинная распространенность артериальной гипертонии и современное состояние гипотензивной терапии в Нижегородской областиданные регистра 1998 г.) / ИЗ. Фомин и др. // Кардиология. 2000. — № 9. -С. 33−37.
  27. , Д. А. Нейронные сети на пороге будущего // Компьютер пресс. -2005. № 1, — С. 35−39.
  28. , Дж. Конечные цепи Маркова / Дж. Кемени, Дж. Снелл — М.: Наука, 1970.- 273с.
  29. , М. Средства- добычи данных в бизнесе и финансах / М. Киселев, Е. Соломатин // Открытые системы. 1997. — № 4. — С. 41−44.
  30. , А.А. Проблема- прогнозирования* bv клинической, медицине http://nosimu.narod.m/conferences/XI/medbio/index.htmr. — 2007
  31. К. 1 ипертензия и ее последствия: состояние проблемы в мире// Артериальная гипертензия. 2005. — Т. 11 — № 2- - С. 3−10.
  32. , В.Н. Прогнозирование антигипертензивного эффекта на основе нейроимитатора neuropro 2.5. / В. Н: Лопин, Е. В: Лопина, С. В. Поветкин // 1-я Конференция нейросетевых технологий: тезисы науно-практ. конференции. М., 2005. — С. 45−47 --
  33. Логистическая-: регрессия и ROC-анализ ~ математический аппарат www.basegroup.ru/regression/logistic.htm 2006.
  34. Маколкин, В-И. Гипертоническая болезнь / В. И. Маколкин, В. И. Подзолков. Москва, 2000. — 96 с.
  35. , Т. Контроль качества с помощью персональных компьютеров / Т. Макино^ М. Охасщ X. Докэ^ К. Макино.- М.: Машиностроение, 1991. 60 с.
  36. , О.Н. Клинико-диагностические возможности прогнозирования течения артериальной гипертензии у лиц* пожилого возраста : автореф. дис. канд. мед. наук Самара, 2004. — 27 с.
  37. Е.С., О клиническом значении вариабельности артериального давления при гипертонической болезни / Е. С. Мазур, В. В. Калязина // Терапевтический архив: — 1999: № Г — С. 22−25.
  38. Мастыкин, А. С Доказательная медицина: современное состояние в Беларуси / А. С. Мастыкин, Е. А. Короткевич, Е. Н. Апанель, Н. Н. Мисюк // Медицинские новости. 2003. — № 8. — С. 34−36.
  39. , Н.С., Основы математического прогнозирования заболеваний человека / Н. С. Мисюк, А. С. Мастыкин, Е. Г. Гришков. Мн. — 1971.-200 с.
  40. , Н.С. Корреляционно-регрессионный анализ в клинической медицине / Н. С. Мисюк, А. С. Мастыкин, Г. П. Кузнецов. М., 1975.- 192 с.
  41. Национальные рекомендации по профилактике, диагностике и лечению артериальной гипертонии. М.: Фарм. компания Берлин-Хеми, 2004. — 28 с.
  42. Национальные рекомендации по диагностике и лечению артериальной гипертензии // Consilium medicum. — 2001. Т.З. — № 1. — С. 48−67.
  43. Национальные рекомендации по профилактике, диагностике и лечению артериальной гипертонии / ВНОК. Москва, 2002. — 28 с.
  44. Р.Г. Проблема контроля артериальной гипертонии среди населения. // Кардиология. 1994. — № 3.- С. 80−83.
  45. Р.Г. Профилактическая кардиология: от гипотез к практике // Кардиология. 1999. — Т. 39. № 2. — С. 4−9.
  46. Р.Г. Проблема контроля артериальной гипертонии среди населения // Кардиология. 1996. — № 3. — С. 92−112.
  47. Р.Г. Профилактическая кардиология: успехи, неудачи, перспективы // Кардиология. 1977. — № 3. — С. 88−95.
  48. , Л.И. Мониторирование артериального давления в кардиологии. Методическое руководство / Л. И. Ольбинская, А. И. Мартынов, Б.АХапаев. Москва, 1998 — 76 с.
  49. Ольбинская, Л. И Оценка стабильности эффекта и безопасности антигипертензивной терапии / Л. И Ольбинская, Б. А. Хапаев // Клиническая фармакология и терапия. 1998. — № 3. — С. 25−27.
  50. Остроумова О. Д, Подходы к лечению артериальной гипертонии в условиях стационара: коррекция артериального давления и состояние когнитивных функций / О. Д. Остроумова, И. В. Десницкая // Артериальная гипертензия. 2005. — Т.7. — № 2. — С. 35.
  51. Е.В. Самоконтроль артериального давления повышает приверженность к лечению артериальной гипертонии (наблюдение 1 год) / Е. В. Ощепкова, Е. В. Цагареишвили, А. Н. Рогоза // Кардиология. 2004. — Т. 6. — № 2. — С.
  52. Популяционно-генетические исследования сердечно-сосудистых заболеваний / Ю. И Бубнов и др. // Кардиология. 1982. — № 8 — С. 14
  53. , А.Л., Многомерный статистический контроль процессовi/ А. Л. Померанцев, О. Е. Родионова // Стандарты и качество. — Москва, 1999.-С. 116−119.
  54. Профилактика артериальной гипертензии у молодых лиц: методические рекомендации / Г. Н. Верещагина и др. Новосибирск, 1989. -15 с.
  55. Д.В. Дифференцированная медикаментозная терапия при артериальной гипертензии / Д. В. Преображенский, Б. А. Сидоренко // Consilium medicum. 2001. — Т. 3. — № ю. — С. 483−488.
  56. Профилактика, диагностика и лечение первичной артериальной гипертонии в Российской Федерации // Русский Медицинский Журнал. -2000. Т.8. — № 8-С. 318−346.
  57. Распространенность артериальной гипертонии среди населения России / Шальнова, С.А. и др. // Профилактика заболеваний и укрепление здоровья. 2001. — № 2. — С. 3−7.
  58. , О.Ю. Статистический анализ медицинских данных / О. Ю. Реброва. М., 2003. — 305 с.
  59. Рекомендации по диагностике и лечению артериальной, гипертензии. Европейское общество по артериальной гипертензии // Артериальная гипертензия. — 2004. Т. 10. — № 2. — С. 65−97.
  60. , А.Н. Эффективность гипотензивной терапии по данным самоконтроля в амбулаторной практике / А. Н. Рогоза, О. В. Корогод, Е. В. Ощепкова // Артериальная гипертензия. — 2003. Т. 5. — С. 45.
  61. М.П. Пути повышения эффективности лечения больных артериальной гипертонией // Артериальная гипертензия. — 2005. Т. 7. — № 5.-С. 24−25.
  62. , Б.А. Новые подходы к классификации и лечению артериальной гипертонии / Б. А. Сидоренко, Д. В. Преображенский, М. О. Пересыпко // Consilium-medicum. 2000. — № 2(3). — С. 5−14.
  63. , Г. И. Кардиология на рубеже веков: перспективы и надежды // Здравоохранение. — 2000. № 7. — С. 5−9.
  64. , Г. И. Проблема оптимизации в кардиологии // Кардиология. 2004. — № 7. — С. 4−9j
  65. Статистические методы контроля качества продукции (пер. с англ.) / JI. Ноулер и др. Mi: Издательство стандартов, 1989.
  66. Статистические методы повышения качества. Под. Ред. Хитосе Куме. М: Финансы и статистика- 1991.71. «Структурная точка» артериального давления // Вестник новых мед. технологий. 1998. — №"3. — С. 80−81.
  67. Тихонов, В: И. Марковские процессы / В. И. Тихонов, М. А. Миронов.- М., 1977. 53 с.
  68. , Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, Макаров А. А. — под ред. В. Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995. — 384 с.
  69. , Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф. Уоссермен. М.: Мир, 1992.-82 с.
  70. , B.C. Прогнозирование в медицине: общие положения // Здравоохранение. 2000: — № 7. — С. 3−5.
  71. Чазова, И. Е. Артериальная гипертония. Стандарты сегодняшнего дня и нерешенные проблемы // Сердце. 2002. — Т. 1. — № 5(5). — С. 217−219.
  72. , И.Е. Лечение артериальной гипертензии как профилактика сердечно-сосудистых осложнений // Сердечная недостаточность. 2002. — Т. 3 — № 1(11).-С. 14−16.
  73. , Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. 2-е изд. доп., перераб. — М.: Статистика, 1977. — 200 с.
  74. , И.Ф. Основы метрологии, стандартизации и контроля качества / И. Ф. Шишкин. М.Издательство стандартов, 1998. — 315 с.
  75. Шкарин, Вл. В: Системный подход в диагностике- лечении и-ведении, пациентов с артериальной гипертензией в амбулаторных условиях: дис.. д-ра мед. наук.: 14.00.067 Шкарин Владимир Вячеславович -Н.Новгород, 1999. 360 с.
  76. В.В. Структурированная графическая-форма представления пациентов с артериальной' гипертензией // ТОП Медицина. — 1998.-№ 4.-С. 27−29.
  77. Шкарин Вл. В*. Применение модели, Марковских цепей в прогнозировании «поведения» артериального давления // Нижегородский' медицинский журнал 2001. — № 1. — С. 18−24
  78. Шкарин Вл. В1. Управляемая гипотензивная терапия. Метод контрольных карт // Нижегородский медицинский-журнал — 2002. № 3. — С. 100−107
  79. Вл.В. Комплайнс: оценка и коррекция // Нижегородский медицинский журнал. 2001. — № 3. — С. 92−97.
  80. , Вл.В. Возможное значение пропорции «золотого сечения» в структуре артериального, давления при артериальной гипертензии // Нижегородский медицинский журнал. 1999. — № 1 — С.20−23
  81. , Вл.В. Принцип «контрольных карт» в управлении гипотензивной терапией у пациентов с артериальной гипертензией -http//www.cor.neva.ru/cpr/bomj 2002.
  82. Al-Said J. The prevalence of hypertension' ins Persian Gulf countries and its correlation with demographic and socio-economic factors // J. Hypertens. -2005. -Vol. 23(6). V. 7−12.
  83. Alan J. Chaput Consulting, Canadian Cardiovascular Congress- 2000:
  84. Anderman M.H. Blood pressure management: individualized treatment cased on absolute risk and the potential for benefit // Ann. intern. Med. 1993. -Vol. 119.-P. 329−335.
  85. Arakawa K. Antihypertensive mechanism of exercise // J: Hypertens. — 1993. Vol. 11 — PI 223−229.
  86. Ambulatory blood pressure normality results- from the PAMELA Study / G. Mancia et al.J. // J. Hypertens. 1995. -Vol. 13.- P. 1377−1390:
  87. Average daily blood pressure, not office blood pressure, determines cardiac function in patients with hypertension / Hite R.B. et al. // JAMA. -1989. Vol. 261. — P. 873−877.
  88. Ayman, P. Blood pressure determinations by patients with essential hypertension. The difference between clinic and home readings before treatment / P. Ayman, A. Goldshine // Am J Med Sci. 1990. — Vol. 200. — P. 74−465. '
  89. Balestracci D. Data: Statistical Thinking Applied to Everyday Data. -http:// deming.ces.clemson.edu/pub/den/datasanity.pdf. — 2003.
  90. Benson J. Keep taking the tablets / J. Benson, N. Britten // BMJ/ -2003.-Vol. 326.-P. 7−1314.
  91. Bergstrum, J. Progression of chronic renal failure in man is retarded with more frequent clinical follow-ups and better blood pressure control / J. Bergstrum, A. Alvestrand, H. Bucht, A. Gutierrez // Clin. Nephrol. 1986. -Vol. 25.-P. 1−6.
  92. Bourbormais R. Job strain, psychological distress and burnout in nurses / R. Bourbonnais, M. Corneau, M. Vezina, G. Dion // Am. Ind Med. -1998.-Vol. 34(1) —P: 156−158.
  93. Blood pressure? Stroke? And, coronary heart disease, part 1 /, S. MacMahon et all. // Lancet. 1990. — Vol. 335. — P. 768−774.
  94. Blood-pressure, stroke, and coronary heart disease. Part 2, Shortterm redactions in blood pressure: overview of randomized drug trial in their epidemiological context / Collins R. et al. // Lancet — 1990. — Vol. 335 — P. 827−839.
  95. Blood pressure control for renoprotection in patients with non-diabetic chronic renal disease (REIN-2): multicentre, randomized controlled trial / P. C. Ruggerienti et al. // Lancet 2005. — Vol. 365. — P. 939−946.
  96. Braunwald, E. Heart disease. A textbook of Cardiovascular Medicine // W.B. Saunders Company 4 edit. — Philadelphia, 1992. — Vol.2
  97. Cartwright, F. A short history of blood pressure measurement // Proc Roy Soc Med. 1977. — Vol: 70. — P. 793−9.
  98. Collins, R. Blood pressure, antihypertensive drug treatment and the risk of stroke and coronary heart disease / R. Collins, S. MacMahon // Br Med Bull. 1994 -Vol. 50. — P. 272−298.
  99. CIBISinvestigators and/committees. A-randomized trial of p-blockade in heart failure. The Cardiac Insufficiency Bisoprolol Study (CIBIS) // Circulation.-1994:-VoL90--P. 1765−1773.
  100. Collaborative Group of the Primary Prevention Project. Low-dose aspirin and vitamin E in people at cardiovascular risk: a randomized trial in general practice // Lancet. 2001. Vol: 357. P. 89−95. .
  101. Folkow B. Physiological agents of, primary hypertension // Physiol Rev. 1982. — Vol. 62. — P. 347−504.
  102. Franklin S.S. Is pulse pressure useful in predicting risk for coronary heart disease? The FramingHam heart study // Circulation. — 1999. Vol. 100- — P. 354−360.
  103. Gress T.W. Hypertension and antihypertensive therapy as risk factors for type 2 diabetes mellitus / T.W. Gress, F.J. Nieto, E. Shahar // New Eng. J. Med. 2000. Vol. 5. — P. 905−912.
  104. Guidelines for the management of arterial hypertension // J. Hypertens. -2003.-Vol. 21.-P. 1011−53.
  105. Guidelines from, the British Hypertension Society. // BMJ. 2004. -V. 328. — P. 593−594. •
  106. Jenkins, G.M. Spectral Analysis and Its Applications / G.M. Jenkins, DG. Watts. Oakland, Calif.: Holden-Day, 1968. -312 p.
  107. Kannel W.B. Hypertension as a risk factor for cardiac events -epidemiological results of long-term studies // J. Cardiovasc. Pharmacol, 1993. — Vol. 21.-P. 2−13,27−37.
  108. Kaplan N.M. Clinical hypertension. 7th edition, Baltimore, 1998L
  109. Littler, W.A. The variability of arterial pressure / W.A. Littler, M.J. West, A.J. Honour, P. Sleight // Am Heart J. 1978: Vol. 95. — P. 180−186.
  110. Malpas, SC. Neural influences on cardiovascular variability: possibilities and pitfalls // Am J. Physiol Heart Circ Physiol. 2002. — Vol. 282. — P. 6−20.
  111. Manchia, G. Mechanisms of blood pressure measurements variability in man / G. Manchia, G. Bertinieri // Clin Exp Theor Pract. 1985. — Vol- 7. -P. 167−178-
  112. Mansoor G.A. Ambulatory blood pressure monitoring in-cerebrovascular and’retinal vascular disease / G.A. Mansoor, W.B. White // J. Stroke Cerebrovasc Dis. 1997. — Vol. 6. — P. 313−318.
  113. Meredith- P, Blood pressure variability and its implication for antihypertensive therapy / P. Meredith, D. Perloff, G. Manchia, T. Pickering // J. Blood Press. 1995. — Vol. 4. — P. 5−11.
  114. MERIT-HF Study Group, Effect of metoprolol CR/XL in chronic heart failure (MERIT-HE)//Lancet. 1999. — Vol. 353. — P. 2001−07.
  115. Mackay, J. The Atlas of Heart Disease and Stroke / J. Mackay, G. Mensah // World Health Organization. 2004.
  116. Prognostic significance of blood pressure and heart rate variabilities / M. Kikuja et al. // J.Hypertens. 2000. — Vol. 36. — P. 901−906.
  117. Prognostic value of 24-hour pressure variability / A. Fratolla et al. // JHypertens.- 1993.-Vol. 11.-P. 1133−1137.
  118. Pickering T. National High Blood Pressure Education Program // J. Hypertension. 1997. — Vol. 1 — P. 34.
  119. Prognostic Value of Ambulatory Blood-Pressure Recordings in Patients with Treated5Hypertension / Clement D.L. et al. // N Engl J Med. -2003. Vol. 348. — P. 2407−2415.
  120. Persson S., Pontus B. Spectrum analysis of cardiovascular time series. //Am. J. Physiol, 1997−273(Regulatory Integrative Сотр. Physiol. 42): 12 011 210.
  121. Possible risk factors for primary adult-onset dystonia: a case-control investigation by the Italian Movement Disorders Study Group / Defazio G. et al. // J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 1998.- Vol. 64. — № 1. — P. 25−32.
  122. Predictive value of home blood pressure measurement in relation to stroke morbidity: a population-based pilot study in Ohasama, Japan / M. Sakuma et al. // Hypertens Res. 1997. — Vol. 20(3). — P. 167−74.
  123. Relation between nocturnal decline in blood pressure and mortality. The Ohasama Study / T. Okhubo et al. // Am. J. Hypertens. 1997. — Vol. 10. -P. 1201−1207.
  124. Results of the Captopril-Prevention Project (CAPPP) / L. Hansson et al. // Lancet. 2001. — Vol. 145. — P. 978−992.
  125. Relationship between home blood pressure measurement and medication compliance and name recognition of antihypertensive drugs / Ashida T. et al. // Hypertens Res. 2000. — Vol. 23(1). — P. 4—21.
  126. Survival in treated hypertension: follow-up study after two decades / O.K. Andersson et al. // BMJ. 1998. — Vol. 317. — P. 167−171.
  127. User procedure for self-measurement of blood pressure. First International Consensus Conference on Self Blood Pressure Measurement / T. Mengden et al. H Blood Press Monit. 2000. — Vol. 5(2) — P. 111−29.
  128. Transfer function analysis of the circulation: unique insights into cardiovascular regulation / Saul J.P. et al. // Am J. Physiol. — 1991. Vol. 261.-P. 1231−1245.
  129. WHO-ISH Hypertension Guidelines Committee. 1999. World Health Organization-International Society of Hypertension Guidelines for the management of Hypertension / J. Chalmers et al. // J. Hypertension. 1999. -Vol. 17.-P. 151−185.
  130. Wheeler, D. Advanced Topics in Statistical Process Control. The power of Shewhart’s Charts. Knoxville, SPC Press, Inc., 1995. — 470 p.
  131. Worldwide prevalence of hypertension: a systematic review / Kearney P. M et al. // J. Hypertens. 2004. — Vol. 22(1). — P. 11−19.
  132. Work-site hypertension prevalence and control in three Central European Countries / J. Fodor et al. // J. Hum Hypertens. 2004. — Vol. 18(8) -P. 581−5.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?