Введение. Катаракта - это патологическое состояние органа зрения, связанное с помутнением естественного хрусталика глаза. На данный момент в мире насчитывается около 37 млн слепых и 124 млн слабовидящих людей, 47% из них - пациенты с катарактой. С учётом экономической целесообразности для медицинского учреждения важна статистически обоснованная методика прогнозирования операционных осложнений, позволяющая существенно снизить их количество. Цель исследования - оценка вида, количества и частоты операционных осложнений при хирургическом лечении катаракты, разработка и описание статистически обоснованной методики прогнозирования операционных осложнений. Материал и методы. Материалом исследования послужили структурированная база данных отдела лечебного контроля клиники, содержащая информацию обо всех случаях лечения пациентов с патологией хрусталика за 5 лет, и статистическая информационная система Минздрава России. Методика разработана при помощи построения модели методом деревьев классификаций. Входами в модель послужили факторы, статистически связанные с частотой операционных осложнений. Качественным предиктором являлся диагноз пациента, количественными - возраст пациента и число операций, проведённых хирургом по поводу катаракты за последние 5 лет. Выход модели - наличие или отсутствие операционных осложнений. При построении модели использован тип ветвления «Полный перебор для одномерных ветвлений по методу C&RT»; критерий согласия - мера Джини. Параметр остановки - прямая остановка (FACT) при доле неклассифицированных объектов 5%. Результаты и обсуждение. Среди предикторов больше других оказывали влияние на результат возраст пациента и опыт врача. В меньшей степени влиял диагноз пациента. Несмотря на небольшую специфичность модель может быть применена на практике, ввиду того что вероятность осложнений в данном случае является значимым критерием. Вывод. Методика прогнозирования операционных осложнений в зависимости от управляемых факторов помогает существенно снизить их частоту, что актуально для медицинских организаций.
Introduction. Cataract - pathological condition of the organ of vision, associated with eye lens opacity. There are currently around 37 million blind and 124 million visually impaired people worldwide. 47% of them - patients with cataract. From the point of view of economic feasibility statistically substantiated technique is an important tool for a medical institution to predict operative complications, which allows to significantly reduce their number. Purpose. The research task was to assess type, number and frequency of operative complications of surgical treatment of cataracts, to develop and describe statistically based technique for predicting operative complications. Material and methods. The study material was a structured database of the clinic medical control department, containing information on all treatment cases of patients with lens pathology for 5 years. The technique was developed using classification tree method. The inputs to the model were factors, significantly associated with the frequency of operative complications. The qualitative predictor was the patient’s diagnosis, the quantitative predictors were the patient’s age and the number of surgeries performed by the surgeon for cataracts during the last 5 years. Model output - the presence or absence of operative complications. When constructing the model, the branching type “Complete enumeration for one-dimensional branches using C&RT method” was used; goodness measure is Gini coefficient. The stop parameter is direct stop (FACT) with fraction of unclassified objects of 5%. Results and discussion. Among the predictors, patient’s age and number of cataract operations previously performed by the surgeon had greater impact on the outcome. The patient’s diagnosis was less important. Though a bit specific, the model is still applicable, because rate of complications is significant in this case. Conclusion. The technique for predicting operative complications depending on controllable factors helps to significantly reduce the frequency of complications, which is relevant for medical organizations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.