18+

 

Номер №4, 2020 - стр. 50-57

Определение химического состава мочевого камня in vivo по профилю потребления нутриентов. DOI: 10.29188/2222-8543-2020-13-4-50-56

Для цитирования: Просянников М.Ю., Голованов С.А., Константинова О.В., Войтко Д.А., Анохин Н.В., Сивков А.В., Аполихин О.И. Определение химического состава мочевого камня in vivo по профилю потребления нутриентов. Экспериментальная и клиническая урология 2020(4):50-56, https://doi.org/10.29188/2222-8543-2020-13-4-50-56
M.Yu. Prosyannikov, S.A. Golovanov, O.V. Konstantinova, D.A. Voytko, N.V. Anohin, A.V. Sivkov, O.I. Apolihin
Сведения об авторах:
  • Просянников М.Ю. – к.м.н., зав. отделом мочекаменной болезни НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 791050
  • Голованов С.А. – д.м.н., зав. научно-лабораторным отделом НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А.Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 636685
  • Константинова О.В. – д.м.н., главный научный сотрудник отдела мочекаменной болезни НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 679965
  • Войтко Д.А. – к.м.н., научный сотрудник НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦрадиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 942353
  • Анохин Н.В. – к.м.н., научный сотрудник отдела мочекаменной болезни НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 880749
  • Сивков А.В. – к.м.н., заместитель директора по науке НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 622663
  • Аполихин О.И. – д.м.н., профессор, директор НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; Москва, Россия; РИНЦ AuthorID 683661
1186

Введение. В настоящее время существующие методы определения химического состава камня in vivo не обладают необходимой точностью. В связи с этим, разработка методов высокоточного определения химической природы мочевых камней с применением современных технологий является актуальной для современной урологии

Материалы и методы. 72 пациентам с МКБ, проходившим лечение в НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России наряду с общеклиническими методами обследования выполняли определение химического состава мочевых камней при помощи инфракрасной спектроскопии. Мочевые камни классифицировали по преобладающему минеральному компоненту на 6 основных типов (кальций-оксалатные, мочекислые,кальций-фосфатные, магниево-аммониево-фосфатные, урат–амониевые и смешанные), а также определение стереотипа питанияпо 25 нутриентам при помощи электронной анкеты. Построение модели классификации выполняли с помощью инструментов современного комплекса методов Data mining – IBM SPSS Modeler 18.0 (IBM Corparation, USA)

Результаты. Использован набор данных, включающий результаты анкеты-стереотипа питания и анализа химического состава мочевых камней, на основании которого была построена модель,позволяющая высокоточно прогнозировать in vivo химический тип мочевых камней. Построенная модель машинного обучения (алгоритм С5.0) обладает высокой прогностической точностью (98,6-100%), специфичностью (98,2-100%) и чувствительностью (100% для основных типов камней и 75,0% – для смешанных),

Выводы. Разработанный метод определения химического состава мочевого камня in vivo по показателям стереотипа питания пациентов, имеет высокую специфичность, чувствительность и точность,что позволяет использовать данную прогностическую модель в клинической практике.

AttachmentSize
Скачать статью4.24 MB
мочекаменная болезнь, химический состав мочевых камней, способы определения химического состава мочевых камней.

Readera - Социальная платформа публикаций

Crossref makes research outputs easy to find, cite, link, and assess