Лечение фракцией: АСД фракция 2 инструкция по применению, состав, показания, противопоказания, побочные эффекты – раствор для наружного, перорального, интравагинального и внутриматочного применения

Содержание

АСД фракция 2 инструкция по применению, состав, показания, противопоказания, побочные эффекты – раствор для наружного, перорального, интравагинального и внутриматочного применения

Внутрь препарат АСД фракция 2 назначают с питьевой водой перед кормлением или в смеси с комбикормом в утреннее кормление в дозах, указанных в таблице.

Вид животных, возраст Количество препарата на голову (мл) Количество воды (мл) или корма (г)
Лошади
От 3 лет и старше 10-20 200-600
От 1 года до 3 лет 10-15 200-400
До 1 года 5 100
Коровы
От 3 лет и старше 20-30 200-400
От 1 года до 3 лет 10-15 100-400
До 1 года 5-7 40-100
Овцы
Старше 1 года 2-5 40-100
Старше 6 мес 1-3 20-80
До 6 мес 0.
5-2
10-40
Свиньи
Старше 1 года 5-10 100-200
Старше 6 мес 2-5 40-100
2-3 месяца 1-3 20-80
Собаки
от 10 мес 2 40
Куры, индюки, утки, гуси
Взрослое поголовье 35 100 л
Молодняк 0.1 мл/кг

Наружно, внутриматочно и интравагинально препарат применяют в виде 2-20% растворов, приготовленных на стерильном физиологическом растворе. Для орального применения возможно приготовление на кипяченой воде.

При диспепсии, гастроэнтероколите, гастроэнтерите, а также дистрофических состояниях, вызванных расстройствами пищеварения и нарушениями обмена веществ

, препарат назначают курсами по 5 дней с интервалами 2-3 дня внутрь 1 раз/сут в течение 1 мес.

При тимпании крупного рогатого скота, при метеоризме кишечника у лошадей препарат выпаивают или вводят через зонд 1-2 раза/сут в течение 3-5 дней.

При катаральной пневмонии поросят наряду с этиотропным лечением препарат применяют 1 раз/сут за 30-40 мин до кормления с питьевой водой или в смеси с комбикормом. Препарат применяют курсами по 5 дней с интервалом 3 дня в течение 1 мес.

При вагинитах применяют 2 л 3-5% раствора препарата, подогретого до 37-40°С, которым промывают влагалище 1 раз/сут в течение 4-5 дней.

При задержании последа у коров (после его удаления) применяют 200-300 мл 3-5% раствора препарата, подогретого до 37-40°С, который вводят в полость матки 1 раз/сут в течение 4-5 дней.

При острых и хронических эндометритах, миометрите и пиометре у коров в полость матки вводят 200-300 мл 15% раствора препарата, подогретого до 37-40°С, и сразу удаляют, используя для этих целей катетер с обратным током жидкости, 1 раз/сут в течение 10-14 дней.

В комплексной терапии трихомоноза коровам вводят во влагалище 200-300 мл 20% раствора препарата при помощи шприца Жане 1 раз/сут в течение 10-14 дней.

При лечении быков, больных острой формой трихомоноза, препуциальный мешок промывают 1 л 2-3% раствора препарата, используя для этого кружку Эсмарха. После этого наружное отверстие препуциального мешка зажимают на 3-5 мин рукой и проводят легкий массаж. Процедуру повторяют 1 раз/сут в течение 5-7 дней.

В целях стимуляции центральной и вегетативной нервной системы, повышения резистентности у переболевших инфекционными и инвазионными болезнями животных, ускорения заживления кожных покровов, при некробактериозе, экземах, дерматитах, трофических язвах препарат применяют с питьевой водой или индивидуально в смеси с кормом 1 раз/сут курсами по 5 дней с интервалом 3 дня в течение 1 мес.

Инфицированные вялозаживающие раны промывают 15-20% раствором препарата, накладывают повязки, смоченные этим раствором. При наличии свищей, вскрытых полостей абсцессов, флегмон в их полость вводят марлевый дренаж из этого раствора. Лечение проводят 1 раз/сут до образования грануляционного вала, но не более 10-14 дней.

При мыте лошадей и наличии абсцессов в подчелюстном пространстве и на других частях тела после предварительного туалета полости промывают 15-20% раствором препарата и при необходимости вводят тампоны, пропитанные лекарственным средством 1 раз/сут до очищения раны от гноя и появления грануляции, но не более 10-14 дней.

В целях стимуляции роста и развития телят, поросят и цыплят препарат применяют индивидуально в смеси с комбикормом из расчета 0.1 мл препарата АСД фракция 2 на 1 кг массы тела через день в течение 1-2 мес.

Особенностей действия при первом применении препарата и при его отмене не выявлено.

Следует избегать пропуска очередной дозы препарата, т.к. это может привести к снижению терапевтической эффективности. При пропуске одной или нескольких обработок курс применения необходимо возобновить в предусмотренных дозах и по той же схеме применения.

АСД-2 для лечения людей и животных. Статьи компании ««ВЕТАПТЕКА»»

1. История создания препарата, его характеристика

Сразу после окончания войны один из “ящиков” получил секретный правительственный заказ. Ученым предстояло создать препарат, который в случае химической войны защитит людей и животных от воздействия химических веществ и радиации. Такой препарат был разработан в 1946 году и применен на практике Алексеем Власьевичем Дороговым.

Препарат был засекречен и им пользовались высшие государственные деятели.

В 1950 году А.В. Дорогову было выдано авторское свидетельство на изо- бретение АСД, а в 1951 году препарат рассекретили. Он был разрешен Фармако- логическим комитетом Минздрава СССР к производству и применению и был включен в «Фармакопею» Машковского.

За указанный период А.В.Дорогов лечил людей от различных заболеваний, вплоть до онкологических в запущенной форме.

Так что же представляет собой АСД?

Ещё в 1941 году академик АН УССР Владимир Петрович Филатов (1875-1956) создал учение о биогенных стимуляторах, которые образуются в каждой изолированной клетке живой ткани, находящейся в неблагоприятных условиях. То есть, в результате борьбы за выживание клеткой выделяются жидкие биогенные стимуляторы, иначе говоря, ткань на определенной стадии гибели их секретирует.

В результате фракционной перегонки мясокостной муки и животных материалов профессору А.В. Дорогову удалось выделить 3 фракции АСД, имеющие различное функциональное применение. В 1950-е годы он лечил, в основном, фракцией № 1 АСД – наиболее активной.

Весь медицинский мир понимал, что этот мощный препарат является большим конкурентом консервативных традиционных методов лечения. А.В. Дорогову предлагали крупные вознаграждения, лишь бы он прекратил проведение дальнейших исследований АСД при лечении практически всех болезней, но он отказался и результате был убит в своей машине в возрасте 42-х лет.

Профессор А.В. Дорогов создал ряд лечебных препаратов и методик лечения самых различных заболеваний у людей и животных. Однако самым заметным стал препарат АСД.

В настоящее время дело отца продолжает его дочь – Дорогова Ольга Алексеевна, аллерголог-иммунолог.

Особенность этого препарата, прежде всего в том, что в нем отсутствуют синтетические компоненты. АСД является 100% натуральным продуктом, поэтому он не токсичен и не вызывает аллергических реакций;

– вторая особенность – отечественное происхождение. Известно, что лекарственные препараты наиболее полезны и эффективны для жителей тех регионов, где на основе местных материалов выпускаются эти лекарства;

– третья особенность АСД – это его многофункциональность. Препарат, благодаря своей уникальной формуле и высокой биологической активности, стимулирует работу всех систем организма;

– четвертое преимущество – АСД не вступает в реакцию с другими лекарствами;

– пятая особенность – АСД выводится из организма через легкие и не обладает кумулятивным эффектом, в отличие от многих других лекарств.

2.Фармакологические свойства и применение АСД

Препарат АСД воздействует на эндокринную, иммунную, вегетативную систему. Активное воздействие АСД на иммунную систему позволяет сильно повысить иммунитет, что позволяет организму самому бороться с такими болезнями как туберкулез, астма, миокардит, колит, полиартрит, стенокардия, язвенная болезнь, ревмокардит, неврозы, холицистит, онкологические заболевания в любой стадии, гинекологические заболевания, кожные (экземы, грибковые поражения кожи, дерматиты, трофические язвы, почесуха, крапивница, лихорадка), нервные, глазные и ушные заболевания воспалительного характера, подагра, ревматизм, воспаление лимфатических узлов, желез, костная форма туберкулеза, гипертония, болезни мочеполовой системы, венерические заболевания, энурез, при спазмах сосудов конечностей, импотенцией, атонией желудка, помогает при облысении и пр.

АСД оказывает нейротропное холиномиметическое действие на центральную и вегетативную нервную систему. Он стимулирует моторную деятельность желудочно-кишечного тракта, секрецию пищеварительных желез и активность пищеварительных ферментов, улучшает процессы пищеварения и усвоения питательных веществ, повышает активность тканевых ферментов, которые принимают активное участие в транспорте ионов и питательных веществ через клеточные мембраны, в процессах фосфорилирования, а так же синтеза белковых веществ. В результате такого действия АСД улучшает трофику тканей, нормализует обменные процессы до нормы при различных дистрофических состояниях.

Препарат обладает антисептическим действием. Он практически не токсичен.

В настоящее время Армавирской биофабрикой выпускается АСД двух фракций:

– 2-я фракция для внутреннего применения и, в ряде случаев, в виде масляной эмульсии для наружного применения;

– 3-я фракция только для наружного применения в виде масляной эмульсии.

В качестве масла для приготовления 20-50 % раствора фракции 3 используют кукурузное, оливковое, подсолнечное и др. рафинированные прокипяченные масла. Препарат АСД фр.№ 3 стимулирует активность РЭС, нормализует трофику и ускоряет регенерацию поврежденных тканей.

3. Применение АСД в медицинской практике

Применение внутрь осуществляют за 30 – 40 минут до еды в виде водного раствора необходимой дозировки АСД – фракция №2 – в охлажденной кипяченой воде. Во время приема препарата противопоказано принятие в пищу кислых продуктов (кислые фрукты, овощи, кисломолочные продукты, а так же блюда с применением, при их изготовлении, кислых веществ). Это объясняется щелочной реакцией препарата АСД – фр. 2, который активно действует в крови организма и выщелачивает инородные образования в первые 3 часа после приема препарата.

3.1 При сердечных, печёночных и нервных заболеваниях проводится следующий курс лечения:

3.1.1 По 5 капель на 1 стакан охлажденной кипяченой воды принимать 5 дней, 3 дня перерыв;

по 10 капель на 1 стакан охлажденной кипяченой воды принимать 5 дней, 3 дня перерыв;

по 15 капель на 1 стакан охлажденной кипяченой воды принимать 5 дней, 3 дня перерыв;

по 20 капель на 1 стакан охлажденной кипяченой воды принимать 5 дней, 3 дня перерыв;

по 25 капель на 1 стакан охлажденной кипяченой воды принимать 5 дней, 3 дня перерыв.

Затем в обратном порядке – 20;15;10;5 капель на стакан, принимать по 5 дней, 3 дня перерыв. Принимать 1 раз в день натощак, за 30-40 мин до еды.

При обострении процесса прием прекратить до прекращения обострения, после чего прием вновь продолжить и сделать перерыв до получения положительного результата.

3.1.2 Имеется более мягкая методика: принимать в 1-ый день по 5 капель, во 2-ой 6 капель, в 3-ий день – 7 капель на стакан воды, и т.д., после 5-ти дней приема – перерыв 2 дня, затем по 10;11;12;13;14 капель в течении последующих 5-ти дней и так до 25 капель, делая перерывы на 2 дня, через каждые 5 дней приема. Затем так же в обратном порядке до 5-ти капель, с перерывами через каждые 5 дней приема.

3.1.3 Существует аналогичная методика с 5-ти до 40 капель. Это зависит от «букета» заболеваний и возможности сильных обострений.

Но, не смотря ни на что, лечение следует доводить до конца.

3.2. При язве желудка и 12-перстной кишки (АСД фр.№2) – следующая схема приема:

15-20 капель развести в 50-100 мл охлажденной кипяченой воды, пить натощак за 30-40 минут до еды 2 раза в день.

Общая схема приема (схема № 1):

– 5 дней принимать – 3 дня перерыв;

– 5 дней принимать – 3 дня перерыв;

– 5 дней принимать – 1 месяц перерыв, а затем снова повторять эту схему до полного выздоровления.

Лучшая часть АСД при язвах – темный осадок фр. № 2. Его можно применять внутрь и местно на язвы в виде компрессов в течении 5-ти дней. Выздоровление наступает быстро.

3.3 Запоры, колиты и гастриты

Дозы те же, что и при язве желудка (п. 3.2), но принимать один раз в день утром натощак за 30-40 минут до еды по схеме №1.

3.4 Язвы на коже

Принимать внутрь АСД фр.№ 2 по схеме №1, а наружно компрессы 20% раствора АСД фр.№3 на кукурузном или подсолнечном рафинированном масле в течении 5 –ти дней. Фр. №2 принимать до выздоровления.

3.5 Грибковые поражения кожи

Пораженные места промыть теплой водой с мылом и смазать их 50% масляным раствором АСД фр. №3, при отсутствии этой фракции её можно заменить фр.№2 – за 5-6 дней грибок уничтожается (так же можно излечиться от бородавок).

3.6 Трихомоноз

У женщин излечивается после первого же спринцевания 2%-ым масляным раствором фр.№3.

3.7 Кожные заболевания (экзема, почесуха, крапивница, лихорадка, трофические язвы, дерматиты и т.п.)

На пораженные участки кожи наносят 20-50% масляную эмульсию фр.№3 один раз в сутки в виде компресса до полного излечения. В зависимости от состояния нервной системы рекомендуется одновременно с компрессом принимать внутрь 1 см3 (мл) фр.№2 на 1 стакан воды 1 раз в день утром натощак до полного выздоровления.

3.8 Гинекологические заболевания

Принимать внутрь водный раствор фр. №2 от 0,2 мл до 0,5 мл по схеме №1.

3.9 Гонорея

Принимать внутрь водный раствор фр. №2 по схеме № 1, наружно – компресс 5% эмульсии фр. №3 ежедневно до полного выздоровления.

3.10 При спазмах сосудов конечностей

Четырехслойный чулок из марли пропитать 20 % раствором фр.№2 и одевать на пораженный участок ежедневно, через 5-6 месяцев кровообращение восстановится полностью.

3.11 Туберкулез (излечивается бесследно)

3.11.1 Тяжелая форма – 1 чайная ложка фр.№2 на стакан воды 2 раза в день натощак утром и вечером за 40 минут до еды, 5 дней пить – 2 дня перерыв, принимать в течении 2-3 месяцев.

3.11.2 Общая схема лечения других форм: в начале по схеме № 1, затем принимать по 20 капель ежедневно натощак – 5 дней, неделя перерыв. Приём производить до полного выздоровления.

3.12 Костная форма туберкулеза со свищами

Принимать по 1-ой чайной ложке в стакане воды натощак утром за 40 минут до еды и наружно делать марлевый компресс 50% масляной эмульсии фр.№3. Лечение длится около года.

3.13 Туберкулез почек

Принимать фр.2 по схеме №1 в течении 2-ух месяцев.

3.14 Онкология в любой стадии

Принимать 2 раза в день фракцию №2, по схеме №1, разводя 5 см3 на стакан воды утром натощак и вечером за 40 минут до еды. Лечение вести не менее 2-ух месяцев. Наружно применять ежедневные компрессы 25-30% масляной эмульсии фр. №3.

Наружные и внутренние опухоли исчезают, быстро останавливается образование метастазов, снимается боль. При лечении желательно отказаться от мяса, есть рыбу и нежирную птицу (например индейку). Компрессы делать со специальной компрессной бумагой (калькой и т.п., но не полиэтиленом). Лечатся так же различные формы ангиоматоза (лейкоза).

3.15 Нервные заболевания воспалительного характера (астма, астенит)

Прием 1 раз в день утром натощак фр.№2 от 20 до 60 капель на стакан воды по схеме №1.

3.16 Заболевания печени, поджелудочных путей и почек

Прием и дозы по схеме №1.

3.17 Недержание мочи (энурез)

Прием от 5 капель фр. №2 на ½ стакана воды 2 раза в день по схеме №1.

3.18 Подагра, ревматизм, полиартрит, воспаление лимфатических узлов, желез

Прием внутрь фр.№2 по схеме №1 и наружно компрессы 20 % масляной эмульсии фр. №3 на суставы ежедневно.

3.19 Глазные болезни воспалительного характера

Прием фр.№2 по дозам и схеме №1.

3.20 Ушные болезни

Прием фр. №2 внутрь по схеме №1 и компрессы как при экземе (п. 3.7) на больные места. Так же можно применять 0,03% масляную эмульсию фр.№2 в виде 5-7 капель в ухо через день, этой же эмульсией протирать ухо внутри.

3.21 При облысении

Втирать 5% спиртовой раствор в кожу, при этом может происходить потемнение волос.

3.22 Зубная боль

Ватный тампон, смоченный фр.№2 положить на больной зуб.

3.23 Волчанка

Прием внутрь фр.№2 по схеме №1, наружно – компрессы 20% водного раствора фр.№2.

3.24 При болях в сердце

Принимать от 5 до 20 капель фр. №2 на стакан воды по схеме №1.

3.25 Гипертония

Прием фр.№2 начинать с 5 капель и довести до 20 по схеме №1 до нормализации давления. Сделать перерыв на 1 месяц и повторить прием.

Препарат АСД фр.№2 и фр.№3 допускается применять детям в любом возрасте.

4. Предосторожности

Не допускать при заболеваниях кожи попадания на пораженные участки бензина, скипидара, воды, различных химикатов.

5. Примечание

5.1 В 1 см3 (мл) препарата фр.№2 содержится 36-40 капель, а в чайной ложке – 70-80 капель или 1,5 – 1,7 см3 (мл). При дозировании рекомендуется пользоваться медицинским шприцем.

5.2 При любых кожных заболеваниях применять фр.№2 внутрь, а фр.№3 наружно. При поражении большого участка кожи вначале препарат наносится на ½, затем на ¾ площади поражения, а через день на оставшуюся часть. Такое чередование делается ежедневно до полного выздоровления.

5.3 Во избежание перегрева и общей нежелательной реакции следует на смазанный препаратом участок кожи наложить марлевый тампон, пергамент (кальку), вату и плотно забинтовать. Такой компресс следует оставлять на сутки, а затем обновлять.

5.4 Во всех случаях употребления препарата рекомендуется советоваться с опытным врачом.

5.5 Хотя индивидуальной невосприимчивости и клинических противопоказаний при использовании АСД не установлено и, несмотря на то, что АСД Минздравом РФ разрешен, лечение стоит начинать с минимальных доз, постоянно анализирую общее самочувствие и состояние лечащегося.

5.6 Поскольку прием АСД фр.№2 дает большую нагрузку на почки, к их состоянию надо относится внимательно. Если появятся боли, то прием необходимо временно прекратить (на 5-10 дней) или дозировку снизить вдвое.

Рекомендации основаны на результатах исследований профессора А.В. Дорогова.

6. Рекомендации по хранению и применению препарата АСД

Т.к. выпускаемая форма АСД продается в пузырьках с нестандартным горлом, то для более удобного хранения в герметичном виде АСД фр.№2, рекомендуется подо-брать другой пузырек темного цвета, с герметично закрывающейся пробкой, перелить в него препарат и хранить пузырек в металлической коробке, либо пользоваться шприцем с иглой для забора и дозирования препарата.

Препарат необходимо хранить в темных стеклянных бутылочках, закрытых герметично, в темном месте при комнатной температуре вдалеке от отопительных устройств и мест скопления водяных паров.

Необходимую дозу фр.№2 рекомендуется каждый раз набирать чистой и сухой пипеткой, не занося в препарат воду.

Для приготовления масляной эмульсии АСД фр.№3 препарат желательно набирать шприцем с иглой через резиновую пробку, не снимая её с пузырька. После использования шприц необходимо разобрать и тщательно промыть спиртом или водкой, т.к. в них фр.№3 растворяется, затем высушить его, собрать и хранить его до следующего использования.

ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕПАРАТА АСД В МЕДИЦИНЕ И ВЕТЕРИНАРИИ (сокращенный конспект лекции к.в.н. А.В. Дорогова, прочитанный для студентов вет. вуза г. Москва)

АСД – продукт высокого расщепления животных тканей и катализатор для стимуляции жизненных процессов в организме животных и человека.

АСД – антисептик – биостимулятор, стимулирует функции нервной системы, улучшает обмен веществ и нормализует физиологические функции в организме.

Препарат АСД – жидкость, приготовленная по особой технологии из тканей долгоживущих животных: АСД фр.№2 – жидкость коньячного цвета со специ- фическим запахом, употребляется как внутренне, так и наружно в дозах до 50-100 капель на 50 – 100 мл холодной кипяченой воды или холодного чая (повышенной крепости) 1-2 раза в день натощак, за 30-40 минут до еды.

АСД фр.№3 «Л» и «Б» – маслянистая жидкость (черный остаток возгонки темного нефтяного цвета) со специфическими запахами, применяется только как наружное.

**Основные лечебные свойства АСД Фракция -2**

1. Весьма благотворно действует на желудочно-кишечный тракт. Секреция увеличивается в 2-3 раза. При запорах, колитах, гастритах, и др. заболеваниях дает хороший эффект. Легкие увеличивают усвоение кислорода, то же самое происходит и в других клетках живого организма. Прекрасно восстанавливаются слизистые оболочки, язва желудка излечивается в течении 2-ух месяцев.

2. Снимает воспалительные процессы в легких (даже туберкулезного характера). Выделяется из организма только через легкие, независимо от того, каким путем он был введен в организм. Усиливает выведение микробов из организма, что весьма важно при туберкулезе. Под действием АСД фр.№2 рассасываются даже каверны.

3. На сердечно-сосудистую систему действует возбуждающе, даже при полной остановке сердца от воздействия сильнейших ядов. Применение 50% ного раствора АСД фракция 2 восстанавливает работу сердца.

4. Ускоряет круговорот крови, а обмен веществ во всех частях организма нормализуется и восстанавливается.

5. Под влиянием АСД фракция 2 отмечается усиленная работа почек, усиленный диурез, что весьма важно при застойных явлениях.

6. Академик Филатов указывает, что изолированные клетки ткани, находящиеся в неблагоприятных условиях, в результате борьбы выделяют жидкие биогенные стимуляторы, иначе говоря, ткань на определенной стадии смерти секретирует эти биогенные стимуляторы.

7. Препарат АСД фракция 2 действует в крови организма 2-3 часа, кумулятив- ными свойствами не обладает. Выщелачивание в организме продолжается 3 часа.

8. Тканевые препараты не сравнимы с химическими, т.к. тканевые препараты не угнетают нервную систему, не угнетают функции клеток. Таким препаратом является АСД. Тканевые препараты родственны клеткам, это их кирпичики. Поэтому они и эквивалентны. Общее у препарата АСД с другими тканевыми препаратами то, что он сам из ткани и всегда усиливает обмен веществ.

9. АСД обладает сильным воздействием на микробы, изменяет их обмен веществ, обезвреживает их, меняет культуру микробов, а этим дает возможность получить новые вакцины. АСД – сильнейшее средство, дающее колоссальный эффект при кожных заболеваниях, особенно при экземе и других – грибкового и негрибкового типа заболеваниях.

НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ В ЛЕЧЕНИИ ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ С СОХРАНЕННОЙ ФРАКЦИЕЙ ВЫБРОСА | Душина

 

Цель. Оценить возможность и эффективность применения комби­нации блокаторов рецепторов ангиотензина II (БРА II) и антагони­стов кальциевых каналов (АКК) у пациентов с ранними стадиями хронической сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса (ХСН-СФВ), развившейся на фоне артериальной гиперто­нии или артериальной гипертонии в сочетании с ишемической болезнью сердца.

Материал и методы. В исследование были включены 67 пациен­тов с ХСН-СФВ (ФВ >50%), I-ИА стадии, I-III функционального клас­са (ФК), развившейся на фоне артериальной гипертонии или арте­риальной гипертонии в сочетании с ишемической болезнью серд­ца. В зависимости от особенностей лечения пациенты были разде­лены на 2 группы: основная (n=37), получающих комбинацию БРА II (валсартан, средняя доза 130,8±38,8 мг/сут.) и АКК (S(-) амлоди- пин, средняя доза 3,2±1,1 мг/сут.) дополнительно к стандартной терапии ХСН, и контрольная (n=30), получающих только стандарт­ное лечение. Обследование всех пациентов происходило до начала лечения и через 12 нед. и включало сбор анамнеза, физикальный осмотр, электрокардиографию, ее суточное мониторирование, эхокардиографию, проведение теста с 6-минутной ходьбой (ТШХ), оценку тяжести ХСН по шкале оценки клинического состояния (ШОКС), оценку качества жизни с помощью Миннесотского опрос­ника качества жизни при сердечной недостаточности (MLHFQ).

Результаты. Межгрупповой сравнительный анализ показал, что улучшение клинического состояния по данным ШОКС в основной группе составило -50,0 [-50,0; -31,0]%, в группе контроля —33,3 [-33,3; 0,0]% (р<0,05), переносимости физической нагрузки по дан­ным ТШХ — 11,6±8,4 и 6,6±10,6% (р<0,05), качества жизни -26,0 [-44,0; 0,0] и -26,8 [-33,3; -18,2]% (р>0,05), соответственно. Среди эхокардиографических показателей только уменьшение толщины межжелудочковой перегородки отмечено в основной и контрольной группах —4,0±1,2 и -2,9±1,5%, соответственно, (р<0,05). Заключение. Использование комбинации БРА II валсартана и АКК S(-) амлодипина у пациентов с ранними стадиями ХСН-СФВ приво­дит к более значимому регрессу гипертрофии миокарда левого желудочка, уменьшению выраженности клинической симптомати­ки, улучшению переносимости физической нагрузки.

АСД – 2, фл. 100 мл

ИНСТРУКЦИЯ

по применению антисептика-стимулятора Дорогова АСД-2 (ASD Frakcia 2), продукта сухой перегонки мясокостной муки

СОСТАВ И ФОРМА ВЫПУСКА

Препарат АСД-2 содержит в своем составе соединения с активной сульфгидрильной группой, производные алифатических аминов, карбоновые кислоты, алифатические и циклические углеводороды, производные амидов и воду. По внешнему виду представляет собой жидкость от желтого до темно-красного цвета со специфическим запахом, хорошо смешивающуюся с водой. Допускается наличие мелкого черного осадка. Выпускают препарат в форме стерильного раствора, расфасованного по 20 мл и 100 мл в стеклянные флаконы.

ФАРМАКОЛОГИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА

Препарат АСД фракция 2 является продуктом сухой перегонки сырья животного происхождения. При пероральном применении оказывает активизирующее действие на ЦНС и вегетативную нервную систему, стимулирует моторную деятельность желудочно-кишечного тракта, секрецию пищеварительных желез, повышает активность пищеварительных и тканевых ферментов, улучшает проникновение ионов Na+ и К+ через клеточные мембраны, способствует нормализации процессов пищеварения, усвоения питательных веществ и повышению естественной резистентности организма. При наружном применении препарат стимулирует активность ретикулоэндотелиальной системы, нормализует трофику и ускоряет регенерацию поврежденных тканей, обладает выраженным антисептическим и противовоспалительным действием. Препарат относится к умеренно опасным веществам (3 класс опасности по ГОСТ 12. 1.007-76). В рекомендуемых дозах не оказывает резорбтивно-токсического и сенсибилизирующего действия.

ПОКАЗАНИЯ К ПРИМЕНЕНИЮ

Назначают сельскохозяйственным животным (в том числе птице) и собакам, с лечебной и профилактической целью при болезнях желудочно-кишечного тракта, органов дыхания, мочеполовой системы, поражениях кожных покровов, нарушениях обмена веществ, для стимуляции деятельности центральной и вегетативной нервной системы, повышения естественной резистентности у ослабленных и переболевших инфекционными и инвазионными болезнями животных, а также для стимуляции роста и развития поросят, цыплят и повышения яйценоскости кур.

ДОЗЫ И СПОСОБ ПРИМЕНЕНИЯ

Внутрь препарат АСД-2 назначают животным с питьевой водой перед кормлением или в смеси с комбикормом в утреннее кормление в дозах указанных в таблице:

Вид животных, возраст

Количество препарата, (см³)

Количество воды, (см³)

Лошади

   

от 3 лет и старше
от 1 года до 3 лет
до 1 года

10-20
10-15
 5

200-600
200-400
100

Крупный рогатый скот

   

от 3 лет и старше
от 1 года до 3 лет
до 1 года

20-30
10-15
 5-7

200-400
100-400
40-100

Овцы 

   

от 1 года и старше
от 1/2 года и до 1 года 
до 1/2 года

2-5 
1-3 
0,5-2

40-100 
от 1/2 года и до 1 года 
10-40

Свиньи 

   

от 1 года и старше 
от 1/2 года и до 1 года 
2-3 месяца

5-10 
2-5 
1-3

100-200 
 40-100 
 20-80

Собаки взрослые от 6 месяцев

2

40

 

 

Наружно АСД-2 применяют в виде 2-20% растворов, приготовленных на стерильном физиологическом растворе или кипяченой воде. При приготовлении лечебного раствора требуемой концентрации, исходный стерильный раствор АСД-2 принимают за 100%. Лечебный раствор готовят в асептических условиях.

При диспепсии, гастроэнтероколитах, гастроэнтеритах, а также дистрофических состояниях, вызванных расстройствами пищеварения и нарушениями обмена веществ, препарат назначают внутрь один раз в сутки, в разовых дозах, указанных в таблице. Лечение проводят курсами по 5 дней с интервалом 2 — 3 дня до выздоровления животного.

При тимпании крупного рогатого скота препарат выпаивают животному или вводят в рубец через желудочный зонд один-два раза в сутки в разовой дозе, указанной в таблице. В процессе лечения назначают теплые клизмы, массаж рубца и другие процедуры, предусмотренные при указанной патологии.

При метеоризме кишечника у лошадей препарат выпаивают животным или вводят через желудочный зонд однократно в дозах указанных в таблице. В процессе лечения назначают теплые клизмы, массаж живота и другие процедуры, предусмотренные при указанной патологии. При необходимости лечение повторяют.

При катаральной пневмонии поросят наряду с этиотропным лечением препарат назначают один раз в день с питьевой водой за 30 — 40 минут до кормления или в утреннее кормление с комбикормом в дозах, указанных в таблице. Лечение проводят курсами по 5 дней с интервалом 2 — 3 дня до выздоровления.

При вагинитах и задержании последа у коров (после его удаления) применяют 3 — 5% раствор препарата, подогретый до 40°С, которым промывают влагалище один раз в сутки в течение 4 — 5 дней, расходуя по 1,5 — 2 л раствора на каждую обработку. Если шейка матки открыта, то 200 — 300 мл раствора вводят в матку.

При острых и хронических эндометритах, миометрите и пиометре у коров, если шейка матки открыта, в полость матки вводят 15% раствор препарата, подогретый до 40°С в количестве 200 — 300 мл и сразу же его удаляют. Для этих целей используют катетер с обратным током жидкости. Обработку проводят один раз в сутки до выздоровления.

Наряду с этиотропным лечением при трихомонозе коровам вводят во влагалище 20% раствор препарата при помощи шприца Жанэ с резиновой трубкой и специального катетера, имеющего на конечной части большое количество отверстий. Лечение проводят один раз в сутки в течение 5 — 7 дней, расходуя по 200 — 300 мл раствора на каждую процедуру. При лечении быков, больных острой формой трихомоноза, наряду с этиотропным лечением препуциальный мешок промывают 2 — 3% раствором препарата, который вводят с помощью катетера, соединенного резиновой трубкой с кружкой Эсмарха в количестве 0,5 — 1,0 л. После этого наружное отверстие препуциального мешка зажимают на 3 — 5 мин рукой и производят легкий массаж. Лечение проводят один раз в сутки в течение 5 — 7 дней.

В целях стимуляции центральной и вегетативной нервной системы, повышения резистентности у переболевших инфекционными и инвазионными болезнями животных, ускорения процессов заживления кожных покровов, при некробактериозе, экземах, дерматитах, трофических язвах препарат применяют с питьевой водой или в смеси с кормом один раз в сутки в дозах, указанных в таблице. Лечение проводят курсами по 5 дней с интервалом 3 дня до выздоровления.

В целях стимуляции роста и развития телят, поросят и цыплят, препарат применяют способом группового скармливания из расчета 0,1 мл АСД-2 на 1 кг массы тела через день в течение 1 — 2 месяцев.

Инфицированные вяло заживающие раны промывают 15 — 20% раствором препарата и после этого накладывают смоченную этим раствором повязку. Лечение проводят один раз в сутки до очищения раны от гноя. При наличии свищей, вскрытых полостей абсцессов, флегмон, в их полость вводят марлевый дренаж, смоченный раствором препарата и сверху накладывают стерильную повязку. Дренаж меняют ежедневно до образования грануляционного вала.

При мыте лошадей и наличии абсцессов в подчелюстном пространстве и на других частях тела после предварительного туалета, полости абсцессов промывают 15 — 20% раствором препарата или вводят в них пропитанные раствором тампоны, один раз в день до очищения раны от гноя и появления грануляции.

ОСОБЫЕ УКАЗАНИЯ

В период применения препарата АСД фракция 2 не отменяется этиотропное лечение животных. Молоко дойных животных и яйцо птицы после применения препарата используется без ограничений. В случае вынужденного убоя животных мясо используется без ограничений.

При работе с препаратом следует пользоваться резиновыми перчатками. По окончании работы лицо и руки следует вымыть теплой водой, вымыть и просушить перчатки. Пустые емкости из-под препарата запрещается использовать для бытовых целей, их выбрасывают в контейнеры для мусора. Неиспользованный лекарственный препарат утилизируют в соответствии с требованиями законодательства.

ПОБОЧНЫЕ ДЕЙСТВИЯ

При применении препарата АСД-2 в соответствии с наставлением побочных явлений и осложнений не наблюдается.

ПРОТИВОПОКАЗАНИЯ

Противопоказаний не установлено.

УСЛОВИЯ ХРАНЕНИЯ

В местах, недоступных для детей, в упаковке предприятия-изготовителя отдельно от пищевых продуктов и кормов, в сухом, защищенном от света месте, при температуре от 10 до 30°С. Препарат пригоден для применения в течение 4 лет с даты изготовления при соблюдении указанных условий хранения. После первого вскрытия флакона препарат пригоден к применению в течение 14 суток. Запрещается использовать лекарственный препарат после окончания срока годности.

 ПРОИЗВОДИТЕЛЬ

Армавирская биофабрика ФГУП

АСД–3 фракция 3, антисептик-стимулятор Дорогова

Состав

Препарат АСД–З является продуктом сухой перегонки сырья животного происхождения. Содержит в своем составе карбоновые кислоты, алифатические и циклические углеводороды, алкилбензолы и замещенные фенолы, алифатические амины и амиды, соединения с активной сульфгидрильной группой и воду. 

Фармакологическое действие

АСД фракция 3 относится к тканевым препаратам. Получают путем сухой перегонки тканей животного происхождения. Препарат повышает иммунитет организма, обладает выраженным антисептическим действием, стимулирует активность ретикулоэндотелиальной и эндокринной систем, нормализует трофику, ускоряет регенерацию поврежденных тканей, не обладает кумулятивным действием. АСД фракция 3 по степени воздействия на организм относится к умеренно опасным веществам (3 класс опасности по ГОСТ 12. 1.007).

Показания

Препарат АСД-З назначают животным наружно в нативном виде или в форме 20-50% масляных растворов. Применяется для лечения инфицированных вяло заживающих ран, дерматитов, хронических воспалительных повреждений кожи и копыт, трофических язв, свищей, копытной гнили овец и некробактериоза у животных, а также гинекологических заболеваний различной этиологии.

Рекомендации по применению

Препарат «АСД-3Ф» применяют животным наружно в нативном виде или в виде 25-50% масляных растворов.
Масляные растворы готовят в асептических условиях с использованием касторового, льняного, подсолнечного масел или рыбьего жира, которые при тщательном перемешивании добавляют «АСД-3Ф» в соотношении 1:4 или 1:1.

При лечении инфицированных вялозаживающих ран и свищей пораженный участок промывают 15-20% раствором препарата «АСД-2Ф» до прекращения выделения гнойного экссудата и после этого накладывают марлевую салфетку, смоченную 20% масляным раствором препарата  «АСД-3Ф», которую фиксируют бинтом. Лечение проводят до выздоровления, ежедневно заменяя салфетки с препаратом, но не более 21 суток.

При экземах, пролежнях, дерматитах, хронических воспалительных поражениях кожи, пиодермии и трофических язвах на пораженные участки кожи наносят 25-50% масляные растворы препарата один раз в сутки, захватывая 2-3 см здоровой кожи (с целью предупреждения распространения очага воспаления). Лечение проводят до выздоровления животного, но не более 21 суток. При обширных поражениях 50%-й раствор препарата наносят попеременно на разные участки, покрывая за одну обработку не более 10% поверхности тела животного.

При некробактериозе животных и копытной гнили овец после соответствующего туалета пораженные участки смазывают  «АСД-3Ф» в нативном виде один раз в день. Лечение проводят в комплексе с местными хирургическими обработками и лекарственными средствами специфической и симптоматической терапии до полного выздоровления животного, но не более 28 суток.

Противопоказания

Повышенная индивидуальная чувствительность животного к компонентам препарата (в том числе в анамнезе).

Побочные действия

Побочных явлений и осложнений при применении лекарственного препарата в соответствии с настоящей инструкцией, как правило, не наблюдается.

Специальные указания

Применение АСД фракция 3 не исключает использование других лекарственных препаратов специфической и симптоматической терапии.

Продукция животноводства, полученная в период применения АСД фракция 3, может быть использована на общих основаниях. В случае вынужденного убоя животного, обработанные препаратом участки туши зачищают и утилизируют.

При работе с АСД фракция 3 следует соблюдать общие правила личной гигиены и техники безопасности, предусмотренные при работе с лекарственными препаратами. По окончании работы руки следует вымыть теплой водой с мылом. При случайном контакте лекарственного препарата с кожей или слизистыми оболочками глаз, их необходимо промыть большим количеством воды. В случае появления аллергических реакций или при случайном попадании препарата в организм человека следует немедленно обратиться в медицинское учреждение (иметь при себе инструкцию по применению препарата и этикетку).

Пустые флаконы из под лекарственного препарата запрещается использовать для бытовых целей, они подлежат утилизации с бытовыми отходами. Неиспользованный лекарственный препарат утилизируют в соответствии с требованиями законодательства.

Условия хранения

Хранят АСД–3 в местах недоступных для детей, в упаковке предприятия-изготовителя отдельно от пищевых продуктов и кормов, в сухом, защищенном от света месте при температуре от 10 до 30°С. Препарат пригоден для применения в течение 4 лет с даты изготовления при соблюдении указанных условий хранения. После первого вскрытия флакона препарат пригоден к применению в течение 14 суток. 

Хроническая сердечная недостаточность с сохраненной фракцией выброса: возможно ли эффективное лечение? | Канорский

1. Ponikowski P., Voors A. A., Anker S. D. et al. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: he Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. Eur Heart J 2016; 37: 2129-2200.

2. Dunlay S. M., Roger V. L., Redfield M. M. Epidemiology of heart failure with preserved ejection fraction. Nat Rev Cardiol 2017; 14: 591-602.

3. Chioncel O., Lainscak M., Seferovic P. M. et al. Epidemiology and one-year outcomes in patients with chronic heart failure and preserved, mid-range and reduced ejection fraction: an analysis of the ESC Heart Failure Long-Term Registry. Eur J Heart Fail 2017; 19: 1574-1585.

4. Tschöpe C., Van Linthout S., Kherad B. Heart Failure with Preserved Ejection Fraction and Future Pharmacological Strategies: a Glance in the Crystal Ball. Curr Cardiol Rep 2017; 19: 70.

5. Pieske B., Maggioni A. P., Lam C. S. P. et al. Vericiguat in patients with worsening chronic heart failure and preserved ejection fraction: results of the SOluble guanylate Cyclase stimulatoR in heArT failurE patientS with PRESERVED EF (SOCRATES-PRESERVED) study. Eur Heart J 2017; 38: 1119-1127.

6. Zamani P., Akers S., Soto-Calderon H. et al. Isosorbide Dinitrate, With or Without Hydralazine, Does Not Reduce Wave Reflections, Left Ventricular Hypertrophy, or Myocardial Fibrosis in Patients With Heart Failure With Preserved Ejection Fraction. J Am Heart Assoc 2017; 6 (2) pii: e004262.

7. Kotecha D., Flather M. D., Altman D. G. et al. Beta-Blockers in Heart Failure Collaborative Group. Heart Rate and Rhythm and the Benefit of Beta-Blockers in Patients With Heart Failure. J Am Coll Cardiol 2017; 69: 2885-2896.

8. Dondo T. B., Hall M., West R. M. et al. ß-Blockers and Mortality After Acute Myocardial Infarction in Patients Without Heart Failure or Ventricular Dysfunction. J. Am Coll Cardiol 2017; 69: 2710-2720.

9. Ibanez B., Raposeiras-Roubin S., Garcia-Ruiz J. M. The Swing of b-blockers: Time for a System Reboot. J. Am Coll Cardiol 2017; 69: 2721-2724.

10. Tsujimoto T., Sugiyama T., Shapiro M. F. et al. Risk of Cardiovascular Events in Patients With Diabetes Mellitus on ß-Blockers. Hypertension 2017; 70: 103-110.

11. Castagno D., Skali H., Takeuchi M. et al. Association of heart rate and outcomes in a broad spectrum of patients with chronic heart failure: results from the CHARM (Candesartan in Heart Failure: Assessment of Reduction in Mortality and morbidity) program. J. Am Coll Cardiol 2012; 59: 1785-1795.

12. Bohm M., Perez A. C., Jhund P. S. et al. Relationship between heart rate and mortality and morbidity in the irbesartan patients with heart failure and preserved systolic function trial (I-Preserve). Eur J. Heart Fail 2014; 16: 778-787.

13. Swedberg K., Komajda M., Bohm M. et al. Ivabradine and outcomes in chronic heart failure (SHIFT): a randomised placebocontrolled study. Lancet 2010; 376: 875-885.

14. Tardif J. C., O’Meara E., Komajda M. et al. Effects of selective heart rate reduction with ivabradine on left ventricular remodelling and function: results from the SHIFT echocardiography substudy. Eur Heart J. 2011; 32: 2507-2515.

15. Канорский С. Г., Борисенко Ю. В. Сравнительная оценка ß-адреноблокатора и ингибитора If-каналов у больных с сохраненной фракцией выброса левого желудочка. Кардиология 2016; 56 (2): 24-29

16. Komajda M., Isnard R., Cohen-Solal A. et al. prEserveD left ventricular ejectIon fraction chronic heart Failure with ivabradine studY (EDIFY) Investigators. Effect of ivabradine in patients with heart failure with preserved ejection fraction: the EDIFY randomized placebo-controlled trial. Eur J. Heart Fail 2017; 19: 1495-1503.

17. Busseuil D., Shi Y., Mecteau M. et al. Heart rate reduction by ivabradine reduces diastolic dysfunction and cardiac fibrosis. Cardiology 2010; 117: 234-242.

18. Reil J. C., Hohl M., Reil G. H. et al. Heart rate reduction by If-inhibition improves vascular stiffness and left ventricular systolic and diastolic function in a mouse model of heart failure with preserved ejection fraction. Eur Heart J. 2013; 34: 2839-2849.

19. Kosmala W., Holland D.J., Rojek A. et al. Effect of If-channel inhibition on hemodynamic status and exercise tolerance in heart failure with preserved ejection fraction: a randomized trial. J. Am Coll Cardiol 2013; 62: 1330-1338.

20. Pal N., Sivaswamy N., Mahmod M. et al. Effect of selective heart rate slowing in heart failure with preserved ejection fraction. Circulation 2015; 132: 1719-1725.

21. Shah S.J., Katz D. H., Selvaraj S. et al. Phenomapping for novel classification of heart failure with preserved ejection fraction. Circulation 2015; 131: 269-279.

22. Shah S. J., Kitzman D. W., Borlaug B. A. et al. Phenotype-Specific Treatment of Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: A Multiorgan Roadmap. Circulation 2016; 134: 73-90.

23. Samson R., Jaiswal A., Ennezat P. V. et al. Clinical Phenotypes in Heart Failure With Preserved Ejection Fraction. J. Am Heart Assoc 2016; 5 (1).

24. Pitt B., Pfeffer M. A., Assmann S. F. et al.; TOPCAT Investigators. Spironolactone for heart failure with preserved ejection fraction. N. Engl J. Med 2014; 370: 1383-1392.

25. Pfeffer M. A., Claggett B., Assmann S. F. et al. Regional variation in patients and outcomes in the Treatment of Preserved Cardiac Function Heart Failure With an Aldosterone Antagonist (TOPCAT) trial. Circulation 2015; 131: 34-42.

26. Yancy C. W., Jessup M., Bozkurt B. et al. 2017 ACC/AHA/HFSA Focused Update of the 2013 ACCF/AHA Guideline for the Management of Heart Failure: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Failure Society of America. Circulation 2017; 136: e137-e161.

27. Furuhashi T., Moroi M. Cardiovascular prognosis in patients with preserved left ventricular ejection fraction and no significant ischemia. Res Rep Clin Cardiol 2017; 8: 41-48.

28. Tsioufis C., Georgiopoulos G., Oikonomou D. et al. Hypertension and heart failure with preserved ejection fraction: connecting the dots. Curr Vasc Pharmacol 2017; 16: 15-22.

29. Katz D. H., Deo R. C., Aguilar F. G. et al. Phenomapping for the Identification of Hypertensive Patients with the Myocardial Substrate for Heart Failure with Preserved Ejection Fraction. J. Cardiovasc Transl Res 2017; 10: 275-284.

30. O’Neal W. T., Sandesara P. B., Samman-Tahhan A. et al. Heart rate and the risk of adverse outcomes in patients with heart failure with preserved ejection fraction. Eur J. Prev Cardiol 2017; 24: 1212-1219.

31. Thorup L., Simonsen U., Grimm D., Hedegaard E. R. Ivabradine: Current and Future Treatment of Heart Failure. Basic Clin Pharmacol Toxicol 2017; 121: 89-97.

ХИРУРГИЧЕСКОЕ ЛЕЧЕНИЕ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА У ПАЦИЕНТОВ С НИЗКОЙ ФРАКЦИЕЙ ВЫБРОСА ЛЕВОГО ЖЕЛУДОЧКА НА РАБОТАЮЩЕМ СЕРДЦЕ В УСЛОВИЯХ ИСКУССТВЕННОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ: НЕПОСРЕДСТВЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ | Чернявский

1. McMurray J.J., Stewart S. et al.//Heart. 2000. Vol. 83. P. 596-602. Контекст: …Ишемическая болезнь сердца в настоящее время наиболее распространенная причина сердечной недостаточности (СН) [1].

2. Allman K.C., Shaw L.J. et al.//J. Am. Coll. Cardiol. 2002. Vol. 39. P. 1151-1158. Контекст: …Операция прямой реваскуляризации миокарда улучшает как клиническую картину, так и прогноз у больных ИБС со сниженной функцией ЛЖ [2], но ассоциируется с более высокой летальностью и заболеваемостью по сравнению с пациентами с нормальной функцией ЛЖ [3].

3. Topkara V.K., Cheema F.H., Kesavaramanujam S. et al.//Circulation. 2005. Vol. 112. P. 344-350. Контекст: …Операция прямой реваскуляризации миокарда улучшает как клиническую картину, так и прогноз у больных ИБС со сниженной функцией ЛЖ [2], но ассоциируется с более высокой летальностью и заболеваемостью по сравнению с пациентами с нормальной функцией ЛЖ [3].

4. John R., Rajasinghe H.A., Chen J.M. et al.//Ann. Thorac. Surg. 2001. Vol. 72. P. 440-449.

5. Flack J.E., Cook J.R., May S.J. et al.//Circulation. 2000. Vol. 102. III84-III89. Контекст: …Однако какой бы раствор ни использовался для кардиоплегии, синдром низкого сердечного выброса встречается примерно в 10% случаев [5].

6. Selvanayagam J.B., Petersen S.E., Francis J.M. et al.//Circulation. 2004. Vol. 109. P. 345-350. Контекст: …Проведенные исследования демонстрируют, что АКШ, выполненное пациентам с нормальной ФВ ЛЖ на работающем сердце без использования ИК, показывает лучшие ранние результаты в отношении функции ЛЖ по сравнению с АКШ, выполненной по стандартной методике [6].

7. Wijns W., Kolh P., Danchin N. et al.//Eur. Heart J. 2010. Vol. 31. P. 2501-2555. Контекст: …Критерии включения: инфаркт миокарда (ИМ) в анамнезе, стенокардия напряжения, II-IV функциональный класс (ФК) хронической СН по NYHA, ФВ ЛЖ <35%, показания к АКШ (выставлялись согласно рекомендациям для коронарной хирургии) [7].

8. Чернявский А.М., Караськов А.М., Марченко А.В., Хапаев С.А./Реконструктивная хирургия постинфарктных аневризм левого желудочка. Новосибирск, Гео. 2003. Контекст: …Функцию левого желудочка оценивали с помощью ЭхоКГ. Пациентам с аневризмой левого желудочка для определения способа реконструкции выполняли математическое моделирование расчета площади выключения рубца на основании данных ЭхоКГ по принятой в институте методике [8].

9. Ломиворотов В.В., Бобошко В.А., Чернявский А.М. и др.//Патология кровообращения и кардиохирургия. 2011. №. 2. С. 49-54. Контекст: …В обеих группах для профилактики сердечной недостаточности в предоперационном периоде применяли: внутри-аортальную баллонную контрпульсацию (ВАБК) или левоси-мендан [9].

10. Miyahara K., Matsuura A., Takemura H. et al.//J. Thorac. Cardiovasc. Surg. 2008. Vol. 135. P. 521-526. Контекст: …Несмотря на новые методы защиты миокарда, усовершенствование анестезиологического обеспечения и хирургической техники, избежать послеоперационных осложнений, связанных с интраоперационной ишемией сердца, до сих пор не удает ся [10].

11. Khan N.E., De Souza A., Mister R. et al.//N. Engl. J. Med. 2004. Vol. 350. P. 21-28. Контекст: …ИК или на работающем сердце в условиях ИК. Различные исследования показали, что операции на работающем сердце без ИК безопасны и демонстрируют удовлетворительные краткосрочные клинические результаты в сравнении с традиционным АКШ [11].

12. Darwazah A.K., Bader V., Isleem I. et al.//J. Cardiothorac. Surg. 2010. Vol. 10. P. 109. Контекст: …Более того, одно из важных недостатков этого метода — ухудшение гемодинамики, которое может произойти во время манипуляций с сердцем и, как следствие, потребовать экстренного подключения ИК. Конверсия при таких операциях связана с плохим прогнозом и повышением госпитальной летальности [12].

13. Krejca M., Skiba J., Szmagala P. et al.//Eur. J. Cardiothorac. Surg. 1999. Vol. 16. P. 337-341. Контекст: …ИК, не ограничивает требуемый объем хирургического вмешательства и позволяет осуществить шунтирование необходимых требуемых артерий, что особенно актуально у больных со сниженной ФВ. В литературе существуют доказательства того, что карди-оплегически остановленное сердце может быть не так хорошо защищено от ишемии в отличие от сердца, работающего в условиях ИК [13].

14. Chuan-Nan Su, Gou-Jieng Hong, Yi-Ting Tsa et al.//J. Med. Sci. 2008. Vol. 28 (4). P. 159-164. Контекст: …В свою очередь, P. Narayan с коллегами обнаружили, что уровень кардиоспецифических ферментов при операциях на БС в условиях ИК не отличался от таковых при выполнении операции на остановленном сердце [14].

15. Senior R., Lahiri A., Kaul S.//Am. J. Cardiol. 2001. Vol. 88. P. 624-629. Контекст: …ЛЖ и, следовательно, рассматривается как лучший показатель общей геометрии ЛЖ. Полученные нами данные соотносятся с выводами других исследователей, которые показали, что после операции ИКСО ЛЖ является отличным предиктором отдаленных результатов [15].

Оценка и моделирование доли излечения в популяционном анализе выживаемости при раке | Биостатистика

Аннотация

В популяционных исследованиях рака считается, что излечение наступает, когда уровень смертности (опасности) в группе больных людей возвращается к тому же уровню, что и в общей популяции. Фракция выздоровления (доля пациентов, излечившихся от болезни) представляет интерес для пациентов и является полезным показателем для отслеживания тенденций в выживаемости излечимых болезней.Существует 2 основных типа модели фракции отверждения: модель фракции отверждения смеси и модель фракции отверждения без смеси, при этом большая часть предыдущих работ была сосредоточена на модели фракции отверждения смеси. В этой статье мы расширяем параметрическую модель фракции излечения без смешивания, чтобы включить фоновую смертность, тем самым обеспечивая оценки фракции излечения в популяционных исследованиях рака. Мы сравниваем оценки относительной выживаемости и доли излечения между двумя типами моделей, а также исследуем важность моделирования вспомогательных параметров в выбранном параметрическом распределении для обоих типов моделей.

1. ВВЕДЕНИЕ

Лечение рака значительно продвинулось за последние несколько десятилетий, и все больше пациентов излечиваются от многих типов рака. Фракция выздоровления (доля пациентов, излечившихся от болезни) представляет интерес для пациентов и является полезным показателем для отслеживания тенденций в выживаемости излечимых болезней. Стандартные методы анализа выживаемости, например, модель пропорциональных рисков Кокса, не дают прямой оценки фракции излечения.Если предполагается, что часть людей не испытает интересующее событие, тогда может быть целесообразно подобрать модели, которые явно позволяют оценить и непосредственно смоделировать долю выздоровления.

Большая часть предыдущей работы над моделями излечения была либо проанализирована данными детей, где другие причины смерти можно эффективно игнорировать, поскольку они настолько редки, либо проанализированы нефатальные исходы, такие как рецидив болезни. Однако, если интересно оценить долю выздоровления у взрослых, в результате которой время до смерти является исходом, то очевидно, что необходимо учитывать смертность от других заболеваний.Если доступна надежная информация о причинах смерти, то может быть проведен анализ по конкретной причине, когда смерти, не вызванные интересующим заболеванием, могут рассматриваться как цензурированные наблюдения. Однако в популяционных онкологических исследованиях причина смерти может либо не регистрироваться, либо быть получена из свидетельств о смерти, которые часто регистрируются неточно (Begg and Schrag, 2002). Кроме того, сложно принять решение о том, наступила ли смерть по причине определенного заболевания, мнения могут различаться, и может быть трудно прийти к однозначному выводу.Поэтому при анализе данных о выживаемости в популяционных исследованиях рака смертность от других причин обычно включается с использованием «методов относительной выживаемости» (Cutler and Aztell, 1969), и поэтому при моделировании доли излечения также важно учитывать смертности от других причин.

Относительная выживаемость — это отношение наблюдаемой (от всех причин) выживаемости к ожидаемой выживаемости в сопоставимой группе в общей популяции и обеспечивает меру «избыточной смертности», с которой сталкиваются пациенты, у которых диагностировано интересующее заболевание, независимо от того, повышенная смертность прямо или косвенно связана с заболеванием.Ожидаемая выживаемость (или фоновая смертность) может быть получена из национальной статистики смертности и обычно рассчитывается после сопоставления по возрасту, полу, году диагностики и, возможно, другим ковариатам (Coleman и др. , 1999a). Относительная выживаемость часто оценивается с использованием таблиц дожития с отдельными оценками для представляющих интерес подгрупп. В последнее время растет интерес к применению статистических моделей относительной выживаемости. Эти модели относятся к шкале рисков, что позволяет моделировать уровень «избыточной опасности (смертности)».«Большинство моделей разделяют шкалу времени, чтобы соответствовать кусочным эффектам избыточной опасности (Дикман и др. , 2004; Эстев и др. 1990; Хакулинен и Тенканен, 1987). Сасиени (1996) предложил модель пропорциональных избыточных опасностей с непараметрической оценкой базовой избыточной опасности. В последнее время проявился интерес к непрерывному моделированию как базовой степени избыточной опасности, так и зависящих от времени ковариантных эффектов с использованием сплайнов (Болард и др. , 2002; Джорджи и др. , 2003) или дробных полиномов (Ламберт и др. , стр. 2005).Однако ни одна из описанных выше моделей не предполагает, что часть пациентов может излечиться от болезни.

Для большинства видов рака кривая относительной выживаемости часто выходит на плато через несколько лет. Этот эффект плато возникает, когда уровень смертности больных людей такой же, как и уровень смертности среди населения в целом. Это, по сути, эквивалентно тому, что относительная выживаемость для определенного интервала равна единице или коэффициент избыточной смертности равен нулю.В тот момент, когда заболевшие люди больше не испытывают избыточной смертности, мы называем группу «излеченной» (или «статистически излеченной»). Важно отметить, что это определение лечения дано с точки зрения населения и не дает информации о людях. Человек может считаться «излеченным с медицинской точки зрения», если у него больше не проявляются симптомы болезни. Однако сложно быть уверенным в медицинском излечении, и в популяционных исследованиях рака такая информация вряд ли будет доступна, и поэтому в представленных здесь моделях мы заинтересованы только в излечении с точки зрения населения.

Было предложено 2 основных типа стандартных моделей отверждения. Большая часть работы была сосредоточена на «модели комбинированного лечения», где предполагается, что часть π пациентов вылечились и не подвергаются риску испытать интересующее событие, а оставшаяся часть 1- π равна « неизлеченные », и что эти субъекты в конечном итоге испытают интересующее событие, и, следовательно, функция выживания будет стремиться к нулю для этих субъектов. Второй тип модели фракции лечения — это модель «несмешанного» лечения, которая определяет асимптоту для совокупной опасности и, следовательно, для фракции лечения.Одним из преимуществ модели фракции отверждения, не являющейся смесью, является то, что она имеет модель пропорциональных опасностей как частный случай.

Ранее работа для модели смеси, которая включала фоновые коэффициенты смертности, была выполнена Berkson and Gage (1952), которые предположили постоянный избыточный коэффициент смертности для неизлеченной группы, и Cutler and Axtell (1963), которые использовали кусочную оценку для неизлеченная группа оценивается через годичные интервалы. Совсем недавно Де Ангелис и другие (1999) разработали модели смешанного лечения, учитывающие фоновую смертность, используя как экспоненциальное, так и распределение Вейбулла для неизлеченной группы.Их подход позволил одновременное моделирование фракции выздоровления и уровня смертности (опасности) в неизлеченной группе. Однако параметр формы в распределении Вейбулла оставался постоянным и не изменялся ковариатами. Эти модели были расширены, чтобы позволить фоновому уровню смертности быть выше, чем у населения в целом (Phillips и др. , 2002). Модели смешанных фракций лечения De Angelis и других были включены в модели, которые объединяют заболеваемость раком и выживаемость, чтобы получить оценки распространенности (или бремени рака) (Heinavaara and Hakulinen, 2005; Verdecchia and others , 2002).В другой недавней работе использовалась модель смеси для сгруппированных данных, сравнивающих диапазон распределений для неотлеченной группы, включая логнормальное, лог-логистическое, распределения Вейбулла и Гомпертца (Gamel и другие , 2000; Yu и другие , 2004) и реализовано в программе CanSurv (Yu и др. , 2005).

Модель фракции отверждения, не содержащей смеси, не была расширена для включения фоновых показателей смертности. Однако Цодиков и другие (2003) отметили, что модифицированная модель Гомперца, предложенная Хейбиттлом (1965), может быть переписана как несмешанная модель, включающая фоновые коэффициенты смертности и экспоненциальное распределение.

Эта статья расширяет модель фракции лечения без смешивания, чтобы включить фоновые коэффициенты смертности, так что фракция лечения может быть смоделирована в популяционных исследованиях рака. Подход сравнивается с моделью смешанного отверждения, предложенной De Angelis и другими (1999). Бумага выложена следующим образом. Раздел 2 описывает наборы данных мотивации. Раздел 3 описывает модель фракции отверждения смеси и описывает, как модель без смеси может быть расширена для включения фоновых показателей смертности с Разделом 4, иллюстрирующим методы.В разделе 5 обсуждаются предложенные модели.

2. МОТИВАЦИОННЫЕ ДАННЫЕ

Данные были получены из общедоступного набора данных всех регистраций рака в Англии и Уэльсе за период с 1 января 1971 года по 31 декабря 1990 года с последующими действиями до 31 декабря 1995 года (Coleman и др. , 1999b). Мы представляем результаты для 33 874 женщин с раком яичников и 56 525 мужчин с раком толстой кишки в возрасте 50 лет и старше, диагностированных в период с 1 января 1981 года по 31 декабря 1990 года, с последующим наблюдением до 31 декабря 1995 года.Максимальный период наблюдения был ограничен 10 годами, поскольку можно было ожидать увидеть долю выздоровления в течение этого периода времени для многих типов рака. Интерес представляет влияние депривации, определяемое по шкале Карстэйрса на основе площади (Coleman и др. 1999a), и возраст на момент постановки диагноза на долю излечения. Существует 5 категорий депривации, от наименее обездоленных (богатых) до наиболее обездоленных квинтилей населения. Возраст разделен на 4 группы: 50–59, 60–69, 70–79 и 80+.Исходные показатели смертности были получены из национальной статистики смертности Англии и Уэльса по возрасту, географическому региону, периоду диагностики и группе депривации (Coleman и др. , 1999b).

3. МЕТОДЫ

3.1 Фракция отверждения смеси моделей

Стандартные модели фракций отверждения смеси имеют форму (3.1), где π — это доля вылеченных, а S u ( t ) — функция выживания для неизлеченных лиц. S u ( t ) обычно является стандартной параметрической функцией кривой выживаемости, например функцией Вейбулла или логнормальной функцией. Также можно подобрать непараметрические (обычно кусочные) модели (Sy and Taylor, 2000; Taylor 1995), но они здесь не рассматриваются. De Angelis и другие (1999) расширили стандартную параметрическую модель фракции отверждения, включив в нее фоновую смертность. . Выживаемость по всем причинам может быть записана как произведение ожидаемой выживаемости S * ( t ) и функций выживаемости, связанных с заболеванием (3.2), где π — фракция выздоровления, а S u ( t ) — функция выживаемости для неизлеченных субъектов. Аналогичным образом, общий уровень опасности представляет собой сумму фонового коэффициента смертности и коэффициента избыточной смертности, связанного с представляющим интерес заболеванием (3.3), где ч * ( t ) — ожидаемый уровень смертности (опасности), а f u ( t ) — функция плотности вероятности, связанная с S u ( t ).Предполагается, что известны как h * ( t ), так и S * ( t ), что является разумным предположением, поскольку они основаны на всем населении Англии и Уэльса. Еще одно стандартное предположение моделей относительной выживаемости состоит в том, что ожидаемая и дополнительная смертность независимы. За исключением рака, вызванного курением, это обычно разумное предположение в популяционных онкологических исследованиях (Ederer и др. , 1961).

В популяционных исследованиях рака интерес обычно заключается в моделировании с момента постановки диагноза. Таким образом, применение смешанной модели предполагает, что на момент постановки диагноза существует группа субъектов, у которых не наблюдается избыточной смертности по сравнению с населением в целом. Обсуждая модели лечения в клинических испытаниях рака у детей, Спосто (2002) утверждает, что эта интерпретация неприменима в эпоху, когда лечение может длиться много лет и что излечение может произойти в любое время в течение периода лечения.При моделировании с момента постановки диагноза кажется еще более маловероятным, что существует группа людей, излечившихся еще до того, как было проведено какое-либо лечение. Это не делает недействительным использование этой модели, поскольку она может хорошо соответствовать данным, и модель можно рассматривать как полезную математическую функцию с асимптотой, которую можно использовать для оценки доли пациентов, излечившихся от болезни.

Для моделей выживания вклад логарифмической вероятности для i -го субъекта с временем выживания / цензуры t i и индикатором цензуры d i можно определить как (3.4) Таким образом, логарифм правдоподобия для смешанной модели, учитывающей фоновую смертность, равен (3.5) Это эквивалентно логарифмической вероятности, данной Де Анжелисом и другими (1999). Как отмечалось Де Ангелисом и другими , S * ( t ) не зависит от параметров модели и поэтому может быть исключено из вероятности. Таким образом, вероятность может быть просто определена для любого стандартного параметрического распределения с учетом функции плотности вероятности f u ( t ) и функции выживаемости S u ( t ) неотлеченной группы.

3.2 Несмешанная фракция отверждения, модели

Мотивация, лежащая в основе моделей фракций лечения без смешивания, заключается в том, что «после лечения» предполагается, что у человека остается N i «метастатически компетентные» раковые клетки, то есть опухолевые клетки, которые обладают потенциалом метастазирующий. N i предполагается, что имеет распределение Пуассона со средним значением θ . Таким образом, фракция отверждения составляет P ( θ = 0).Когда θ не равно 0, пусть Z j обозначает время, когда j -я метастатически компетентная клетка произведет обнаруживаемую метастатическую опухоль с функцией распределения F Z ( т ) = 1 — S Z ( т ). Изменение индекса заключается в том, что у каждого субъекта может быть более одной метастатически компетентной клетки, но они считаются независимыми внутри субъекта. Функцию общей выживаемости можно записать как (3.6) Альтернативными названиями модели без смеси являются «модель лечения со временем продвижения» и «модель ограниченной совокупной опасности». Подробнее о биологическом обосновании несмешанной модели см. Цодиков и др. (2003).

В популяционных исследованиях рака биологическое определение моделей фракций несмешанного излечения обычно не подходит. Однако, что касается модели отверждения смеси, модель без смеси можно рассматривать как полезную математическую функцию с асимптотой, которая может применяться для оценки доли отверждения (Sposto, 2002) и полезна для моделей, которые не «подходят» биологическое определение, если разумно предполагать излечение (Ибрагим и др. , 2001).

Функция выживаемости, S ( t ), для модели без смеси также может быть выражена как (3.7) где π — это доля отвержденного, а F Z ( t ) — кумулятивная функция распределения, обычно выбираемая равной 1 — S Z ( t ), где S Z ( t ) — это стандартная параметрическая функция выживаемости, например Weibull или логнормальные функции распределения.Таким образом, функция выживания имеет асимптоту при доле излечения π , а совокупный риск имеет асимптоту при — ln ( π ). F Z ( t ) также может быть непараметрическим (Цодиков, 2002; Цодиков и др. , 2003), но здесь мы просто сконцентрируемся на применении параметрических функций распределения. Функция опасности, ч. ( t ), для несмешанной модели — (3.8) где f Z ( t ) — функция плотности вероятности для F Z ( t ) .Обратите внимание, что если параметры в f Z ( t ) не зависят от ковариат, то приведенная выше модель является моделью пропорциональных опасностей. Это особое преимущество модели лечения без использования смеси над моделью со смесью, поскольку последняя не имеет модели пропорциональных рисков для всей группы как особый случай. , пусть S * ( t ) и h * ( t ) будут ожидаемыми функциями выживания и опасности соответственно.Общая выживаемость может быть выражена как произведение ожидаемой выживаемости и связанной с заболеванием (относительной) выживаемости. Таким образом, (3.9) или эквивалентно (3.10). Аналогично, общий уровень опасности может быть выражен как (3.11) Таким образом, общий коэффициент смертности состоит из 2 компонентов: фонового коэффициента смертности и коэффициента избыточной смертности, связанного с заболеванием интерес. Асимптота избыточной смертности равна нулю. Если параметры в f Z ( t ) не зависят от ковариат, то приведенная выше модель является пропорциональной избыточной опасностью.Модель фракции излечения, не являющейся смесью, может быть переписана как (3.12), которая представляет собой модель смеси, и, таким образом, распределение выживаемости неизлеченных пациентов также может быть получено из модели без смеси путем простого преобразования параметров модели. модели фракций смешанного лечения, включающие фоновые коэффициенты смертности, вклад логарифмической вероятности для i -го субъекта с временем выживания / цензуры t i и индикатор цензуры d i можно записать как ( 3.13) Таким образом, вероятность может быть просто определена для любого стандартного параметрического распределения с учетом функции плотности вероятности f ( t ) и функции выживания S ( t ). Что касается модели смеси, S * ( t i ) не зависит ни от одного из параметров и, следовательно, не требуется с точки зрения вероятности максимизации, и требуется только фоновый уровень смертности при смерти. .

Кроме того, нам не нужно разделять данные для анализа и использовать биномиальные или пуассоновские приближения (Дикман и другие , 2004), поскольку нам нужна только ожидаемая опасность смерти или цензуры.Важным преимуществом является то, что это намного быстрее с вычислительной точки зрения, чем разделение данных.

3.3 Параметрическое распределение

Существует широкий диапазон функций распределения на выбор, и здесь мы рассматриваем распределение Вейбулла как для моделей фракции отверждения смеси, так и для модели фракции, не содержащей смеси. Распределение Вейбулла является гибким в том смысле, что оно позволяет монотонно увеличивать или уменьшать уровень смертности для неотлеченной группы в смешанной модели и либо монотонно уменьшаться, либо иметь положительно искаженный коэффициент избыточной смертности в несмешанной модели (увеличивающийся коэффициент смертности из-за избыточной опасности не является биологически правдоподобным).Функция плотности вероятности для распределения Вейбулла имеет вид (3.14) с функцией выживания (3.15). Спосто (2002) обсуждает, как параметры масштаба и формы в распределении Вейбулла как для смешанной, так и для несмешанной модели могут быть смоделированы как функция ковариат. но заявляет, что «по моему опыту, редко, если вообще когда-либо, необходимо включать моделирование параметра формы». Де Анжелис и другие (1999) рассматривают моделирование только параметра масштаба с оценкой только константы для параметра формы.Здесь мы исследуем эффект моделирования параметра формы, а также параметра масштаба как для моделей отверждения в смеси, так и без нее. В разделе 5 мы обсуждаем альтернативные варианты параметрического распределения.

3.4 Функции связи

И фракция отверждения π , и параметры в распределении Вейбулла могут варьироваться в зависимости от ковариат. Sposto (2002) описал 3 функции связи для фракции лечения при моделировании ковариат X , каждая из которых имеет преимущества в определенных ситуациях.Это были:

  • 1) Ссылка идентичности π i = β X . Это имеет то преимущество, что ковариантные эффекты относительно легко интерпретировать в единицах отвержденной фракции. Однако могут возникнуть проблемы с границами для фракций с низкой или высокой степенью отверждения.

  • 2) Лог логистической связи ( π i / (1 — π i )) = β X .Ковариатные эффекты выражаются как (логарифмические) отношения шансов, и, таким образом, ковариатные эффекты имеют такую ​​же интерпретацию, как и в логистической регрессии.

  • 3) Лог (-log) ссылка log (- log ( π i )) = β X . Эта функция связи особенно полезна для модели без смеси, поскольку ковариантные эффекты выражаются как (логарифмические) отношения избыточных рисков, если параметры в функции распределения не изменяются ковариатами, то есть, если можно предположить пропорциональные избыточные опасности.

Для моделей фракции отверждения как в смеси, так и в смеси, может быть (и обычно требуется) моделировать параметры в параметрической функции распределения, то есть масштаб ( λ ) и форму ( γ ) в случае распределения Вейбулла. В этой статье оба параметра моделируются с использованием функции связи журнала.

3,5 Оценка

Функции правдоподобия для моделей фракции отверждения смеси и без нее были максимизированы с использованием метода Ньютона-Рафсона с численной оценкой первой и второй производных, реализованной с помощью команды «ml» в Stata (Gould и др. , 2003) .Оценки дисперсии были получены с использованием обратной отрицательной матрицы Гессе, полученной при оценках максимального правдоподобия. Все модели, представленные в этой статье, сходились за 7 или меньше итераций. Программы для примерки этих моделей доступны у авторов по запросу.

3.6 Сравнения

Мы сравниваем оценки, полученные на основе моделей фракций смешанного и несмешанного отверждения, с 2 обычно используемыми методами относительной выживаемости. Во-первых, мы сравниваем оценки относительной выживаемости из моделей фракции выздоровления, примененных к отдельным группам, с оценками эмпирической таблицы дожития, полученными с использованием метода Хакулинена (1982).Во-вторых, мы используем модель кусочно-пропорциональных избыточных опасностей, описанную Дикманом и другими (2004) для сравнения с моделью пропорциональных избыточных опасностей несмешанной фракции отверждения, то есть когда параметры в f z ( t ) не зависят от ковариат. В кусочной модели пусть K обозначает количество временных интервалов, d i k — индикатор цензуры и y i k — время риска для . i -й предмет в интервале k -й.Модель использует вероятность Пуассона, и Дикман и другие (2004) показывают, что модель может быть оценена как обобщенная линейная модель с результатом d i k , функция связи ln ( μ i k d i k * ) и смещение ln ( y i k ). Для кусочной модели мы определили 5 равноудаленных интервалов в течение первого года наблюдения, два 6-месячных интервала во втором году, а затем ежегодные интервалы до максимального периода наблюдения в 10 лет.

4 РЕЗУЛЬТАТЫ

На рисунках 1 и 2 показаны расчетные кривые относительной выживаемости для моделей фракций смешанного и несмешанного лечения, адаптированные к 4 возрастным группам отдельно для рака яичников и рака толстой кишки (у мужчин), соответственно. На графиках также показаны оценочные доли излечения по обеим моделям и оценки относительной выживаемости из таблиц смертности с 95% доверительными интервалами, полученные с использованием метода Хакулинена (1982). Хотя оценки Хакулинена не следует рассматривать как истинные оценки относительной выживаемости, можно было бы ожидать, что расчетная фракция излечения будет аналогична той, где эти оценки выходят на плато.Как правило, обе модели, по-видимому, дают разумные оценки для большинства возрастных групп рака толстой кишки и яичников с расчетными долями излечения, близкими к тому, где оценки Хакулинена относительной выживаемости, по-видимому, достигают плато. Основное исключение составляют самые старшие группы для обоих типов рака и в некоторой степени средние 2 возрастные группы для рака толстой кишки. Для самой старшей возрастной группы, как представляется, существует завышенная оценка доли излечения как для смешанной, так и для несмешанной модели для обоих типов рака.Эти результаты аналогичны результатам De Angelis и других (1999), которые обнаружили завышенную оценку фракции выздоровления в смешанных моделях в самых старших возрастных группах. Для рака толстой кишки в возрастных группах 60–69 и 70–79 лет, по-видимому, существует некоторая недооценка фракции излечения, хотя можно спорить, действительно ли оценки относительной выживаемости Хакулинен достигли плато в пределах диапазона данных. Когда расчетная фракция отверждения заметно ниже ожидаемой, то для моделей отверждения как со смесью, так и без нее это указывает на то, что оцененная функция избыточной опасности имеет длинный «хвост» и не приближается к асимптоте для доли отверждения до тех пор, пока не пройдет период наблюдения.В этих ситуациях доля выздоровления основана на экстраполяции параметрической функции выживаемости, и при интерпретации требуется определенная осторожность.

Рис. 1.

Расчетные кривые относительной выживаемости для моделей фракций лечения без смешивания (сплошная линия) и смешанного (пунктирная линия), примененных к каждой возрастной группе для женщин с раком яичников, диагностированным между 1981 и 1990 годами, с последующим наблюдением по 1995 год. Также показаны оценки Хакулинена относительной выживаемости с 95% доверительным интервалом.Обратите внимание, что трудно провести различие между двумя расчетными кривыми относительной выживаемости, поскольку они находятся в близком соответствии.

Рис. 1.

Расчетные кривые относительной выживаемости для моделей фракций несмешанного (сплошная линия) и смешанного (пунктирная линия) лечения, примененных к каждой возрастной группе для женщин с раком яичников, диагностированным между 1981 и 1990 годами, с последующим: до 1995 г. Также показаны оценки Хакулинена относительной выживаемости с 95% доверительным интервалом. Обратите внимание, что трудно провести различие между двумя расчетными кривыми относительной выживаемости, поскольку они находятся в близком соответствии.

Рис. 2.

Расчетные кривые относительной выживаемости для моделей фракций несмешанного (сплошная линия) и смешанного (пунктирная линия) лечения, примененных к каждой возрастной группе для мужчин с раком толстой кишки, диагностированным между 1981 и 1990 годами, с последующим наблюдением по 1995 год. Также показаны оценки Хакулинена относительной выживаемости с 95% доверительным интервалом. Обратите внимание, что трудно провести различие между двумя расчетными кривыми относительной выживаемости, поскольку они находятся в близком соответствии.

Фиг.2.

Расчетные кривые относительной выживаемости для моделей фракций несмешанного (сплошная линия) и смешанного (пунктирная линия) лечения, примененных к каждой возрастной группе для мужчин с раком толстой кишки, диагностированным между 1981 и 1990 годами, с последующим наблюдением до 1995 года. Также показаны оценки Хакулинена относительной выживаемости с 95% доверительным интервалом. Обратите внимание, что трудно провести различие между двумя расчетными кривыми относительной выживаемости, поскольку они находятся в близком соответствии.

В таблице 1 показаны оценочные коэффициенты избыточного риска для модели фракции излечения, не содержащей смеси, с функцией логарифмической связи для фракции излечения, примененной к примерам как рака яичников, так и толстой кишки.Модели включают влияние возрастной группы и группы депривации на фракцию излечения. Параметр масштаба λ и параметр формы γ распределения Вейбулла не моделируются, поэтому они являются моделями пропорциональных избыточных опасностей. Также показаны коэффициенты избыточного риска, полученные в результате подбора кусочной модели для базового уровня избыточной опасности, описанного в разделе 3.6. Расчетные коэффициенты избыточного риска и их доверительные интервалы 95% чрезвычайно похожи для примеров как рака яичника, так и рака толстой кишки.

Таблица 1.

Расчетные коэффициенты избыточного риска (с доверительным интервалом 95%) для модели фракции излечения, не содержащей смеси, с функцией связи log (-log) и кусочной моделью: (a) рак яичника, (b) рак толстая кишка

905 Возрастная группа 1,0040 –59
Параметр Несмешанная модель фракции лечения с пропорциональными избыточными опасностями Кусочная модель с пропорциональными избыточными опасностями
(a) Фракция лечения
50–59
60–69 1.30 (1,26–1,35) 1,31 (1,27–1,35)
70–79 1,81 (1,75–1,87) 1,82 (1,76–1,89)
80+ 2,55 (2,45–2,67 ) 2,60 (2,48–2,71)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0503 (от 0,99 до 1,07)
3 1,07 (от 1,03 до 1,12) 1,08 (от 1,03 до 1,12)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,14) 905
5 (лишенный) 1,14 (от 1,09 до 1,19) 1,14 (от 1,09 до 1,19)
(б) Фракция лечения
Возрастная группа
60–69 1.07 (1,03–1,11) 1,08 (1,04–1,12)
70–79 1,20 (1,16–1,24) 1,22 (1,18–1,26)
80+ 1,72 (1,65–1,79) ) 1,75 (1,68 до 1,82)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0502 (от 0,98 до 1,06)
3 1,09 (от 1,05 до 1,12) 1,09 (1,50 до 1,13)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,13) 905
5 (лишено) 1,15 (от 1,11 до 1,20) 1,16 (от 1,11 до 1,20)
– 1,0040 –59
Параметр Модель фракции несмешанного отверждения с пропорциональными превышениями Кусочная модель с пропорциональным избытком опасности
(a) Фракция отверждения
Возрастная группа
50–59 130 (1,26–1,35) 1,31 (1,27–1,35)
70–79 1,81 (1,75–1,87) 1,82 (1,76–1,89)
80+ 2,55 (2,45–2,67 ) 2,60 (2,48–2,71)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0503 (от 0,99 до 1,07)
3 1,07 (от 1,03 до 1,12) 1,08 (от 1,03 до 1,12)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,14) 905
5 (лишенный) 1,14 (от 1,09 до 1,19) 1,14 (от 1,09 до 1,19)
(б) Фракция лечения
Возрастная группа
60–69 1.07 (1,03–1,11) 1,08 (1,04–1,12)
70–79 1,20 (1,16–1,24) 1,22 (1,18–1,26)
80+ 1,72 (1,65–1,79) ) 1,75 (1,68 до 1,82)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0502 (от 0,98 до 1,06)
3 1,09 (от 1,05 до 1,12) 1,09 (1,50 до 1,13)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,13) 905
5 (лишено) 1,15 (от 1,11 до 1,20) 1,16 (от 1,11 до 1,20)
Таблица 1.

Расчетные коэффициенты избыточной опасности (с доверительным интервалом 95%) для модели фракции отверждения без смеси с log (-log) функция связи и кусочная модель: (a) рак яичника, (b) рак толстой кишки

1,0040 –59
Параметр Модель фракции несмешанного лечения с пропорциональными избыточными опасностями Кусочная модель с пропорциональные избыточные опасности
(a) Фракция лечения
Возрастная группа
50–59
60–69 1.30 (1,26–1,35) 1,31 (1,27–1,35)
70–79 1,81 (1,75–1,87) 1,82 (1,76–1,89)
80+ 2,55 (2,45–2,67 ) 2,60 (2,48–2,71)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0503 (от 0,99 до 1,07)
3 1,07 (от 1,03 до 1,12) 1,08 (от 1,03 до 1,12)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,14) 905
5 (лишенный) 1,14 (от 1,09 до 1,19) 1,14 (от 1,09 до 1,19)
(б) Фракция лечения
Возрастная группа
60–69 1.07 (1,03–1,11) 1,08 (1,04–1,12)
70–79 1,20 (1,16–1,24) 1,22 (1,18–1,26)
80+ 1,72 (1,65–1,79) ) 1,75 (1,68 до 1,82)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0502 (от 0,98 до 1,06)
3 1,09 (от 1,05 до 1,12) 1,09 (1,50 до 1,13)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,13) 905
5 (лишено) 1,15 (от 1,11 до 1,20) 1,16 (от 1,11 до 1,20)
– 1,0040 –59
Параметр Модель фракции несмешанного отверждения с пропорциональными превышениями Кусочная модель с пропорциональным избытком опасности
(a) Фракция отверждения
Возрастная группа
50–59 130 (1,26–1,35) 1,31 (1,27–1,35)
70–79 1,81 (1,75–1,87) 1,82 (1,76–1,89)
80+ 2,55 (2,45–2,67 ) 2,60 (2,48–2,71)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0503 (от 0,99 до 1,07)
3 1,07 (от 1,03 до 1,12) 1,08 (от 1,03 до 1,12)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,14) 905
5 (лишенный) 1,14 (от 1,09 до 1,19) 1,14 (от 1,09 до 1,19)
(б) Фракция лечения
Возрастная группа
60–69 1.07 (1,03–1,11) 1,08 (1,04–1,12)
70–79 1,20 (1,16–1,24) 1,22 (1,18–1,26)
80+ 1,72 (1,65–1,79) ) 1,75 (1,68 до 1,82)
Группа депривации
1 (приток)
2 1,0502 (от 0,98 до 1,06)
3 1,09 (от 1,05 до 1,12) 1,09 (1,50 до 1,13)
4 1,09 (от 1,05 до 1,13) 1,09 (от 1,05 до 1,13) 905
5 (лишено) 1,15 (от 1,11 до 1,20) 1,16 (от 1,11 до 1,20)

В таблице 2 показаны оценки параметров для трех несмешанных моделей, примененных к данным о раке яичников. Все модели используют идентификационную ссылку для фракции излечения и включают эффекты возрастной группы и группы депривации для фракции излечения, но различаются тем, как они моделируют параметр масштаба λ и параметр формы γ распределения Вейбулла.Это следующие модели:

  • Модель NMIX1: Моделирование λ или γ отсутствует, то есть они не зависят от ковариат. В этой модели предполагаются пропорциональные избыточные опасности.

  • Модель NMIX2: Моделирование влияния возраста и группы депривации на параметр масштаба λ , но не на параметр формы γ .

  • Модель NMIX3: Моделирование влияния возраста и группы депривации на параметр масштаба λ и параметр формы γ .

Таблица 2. Оценки параметров

(стандартные ошибки) для моделей несмешанного лечения рака яичника

Форма ( γ ) ) постоянная

39 900,000 0,0005 P <0,0001 P 5 905 905 Масштаб ( λ ) смоделировано 39 900,000 0,0005 P <0,0001 P 905 .

Оценка параметров (стандартные ошибки) для моделей несмешанного лечения рака яичника

Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделированный Масштаб ( λ ) смоделированный
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделированная
Отвержденная фракция
Intercept 0.303 (0,006) 0,243 (0,008) 0,268 (0,008)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,091 (0,006) — 0,045 (0,008) — 0,061 (0,007)
70–79 — 0,183 (0,005) — 0,078 (0,008) — 0,107 (0.008)
80+ — 0,246 (0,005) — 0,072 (0,010) — 0,106 (0,010)
LRT P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,005) — 0,008 (0,009) — 0,011 (0,008)
3 — 0,019 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,011 (0,008)
— 0,019 (0,005) 0,002 (0,009) — 0,005 (0,009)
5 (лишено) — 0,031 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,018 (0,009)
LRT P <0.0001 P = 0,68 P = 0,34
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 43 632,30 — 43 105,18 — 428 905 905
Параметр Модель без смешивания
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.303 (0,006) 0,243 (0,008) 0,268 (0,008)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,091 (0,006) — 0,045 (0,008) — 0,061 (0,007)
70–79 — 0,183 (0,005) — 0,078 (0,008) — 0,107 (0.008)
80+ — 0,246 (0,005) — 0,072 (0,010) — 0,106 (0,010)
LRT P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,005) — 0,008 (0,009) — 0,011 (0,008)
3 — 0,019 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,011 (0,008)
— 0,019 (0,005) 0,002 (0,009) — 0,005 (0,009)
5 (лишено) — 0,031 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,018 (0,009)
LRT P <0.0001 P = 0,68 P = 0,34
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифм правдоподобия — 43 632,30 — 43 105,18
39 900,000 0,0005 P <0,0001 P 5 905 905 Масштаб ( λ ) смоделировано 39 900,000 0,0005 P <0,0001 P
Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) моделированная
Отвержденная фракция 90 540
Перехват 0.303 (0,006) 0,243 (0,008) 0,268 (0,008)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,091 (0,006) — 0,045 (0,008) — 0,061 (0,007)
70–79 — 0,183 (0,005) — 0,078 (0,008) — 0,107 (0.008)
80+ — 0,246 (0,005) — 0,072 (0,010) — 0,106 (0,010)
LRT P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,005) — 0,008 (0,009) — 0,011 (0,008)
3 — 0,019 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,011 (0,008)
— 0,019 (0,005) 0,002 (0,009) — 0,005 (0,009)
5 (лишено) — 0,031 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,018 (0,009)
LRT P <0.0001 P = 0,68 P = 0,34
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 43 632,30 — 43 105,18 — 428 905 905
Параметр Модель без смешивания
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.303 (0,006) 0,243 (0,008) 0,268 (0,008)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,091 (0,006) — 0,045 (0,008) — 0,061 (0,007)
70–79 — 0,183 (0,005) — 0,078 (0,008) — 0,107 (0.008)
80+ — 0,246 (0,005) — 0,072 (0,010) — 0,106 (0,010)
LRT P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,005) — 0,008 (0,009) — 0,011 (0,008)
3 — 0,019 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,011 (0,008)
— 0,019 (0,005) 0,002 (0,009) — 0,005 (0,009)
5 (лишено) — 0,031 (0,005) — 0,007 (0,009) — 0,018 (0,009)
LRT P <0.0001 P = 0,68 P = 0,34
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифм правдоподобия — 43 632,30 — 43 105,18 — 4240 905 3 показаны аналогичные результаты для модели отверждения смеси с моделями MIX1, MIX2 и MIX3, имеющими одинаковые определения с точки зрения моделирования параметров Вейбулла; однако эти параметры теперь применимы к функции выживания неизлеченной группы.Модель MIX2 эквивалентна модели 2 De Angelis и других моделей (1999), в то время как модель MIX3 обеспечивает большую гибкость во влиянии ковариат на форму функций избыточного риска / относительной выживаемости. Таблицы 4 и 5 показывают соответствующие результаты для рака толстой кишки.

Таблица 3. Оценки параметров

(стандартные ошибки) для моделей комбинированного лечения рака яичников

P 905 P .

Оценка параметров (стандартные ошибки) для моделей комбинированного лечения рака яичника

Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3 Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Константа формы ( γ ) Константа формы ( γ ) Форма ( γ ) смоделирована
Отвержденная фракция
Intercept 0.292 (0,007) 0,255 (0,007) 0,277 (0,007)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,074 (0,007) — 0,045 (0,007) — 0,058 (0,007)
70–79 — 0,148 (0,007) — 0,077 (0,007) — 0,106 (0.007)
80+ — 0,206 (0,008) — 0,064 (0,010) — 0,101 (0,010)
LRT P <0,0001 900.000 P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,007) — 0,008 (0,008) — 0,010 (0,008)
3 — 0,015 (0,007) — 0,007 (0,008) — 0,011 (0,008)
— 0,012 (0,007) 0,001 (0,008) — 0,006 (0,008)
5 (лишено) — 0,025 (0,008) — 0,009 (0,009) — 0,021 (0,009)
LRT P = 0.030 P = 0,69 P = 0,19
Параметр шкалы ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логическая вероятность — 44 386,46 — 4341 244,63 — 4341 244,63 — 4341 244,63
Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3
Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб (режим) Масштаб (режим) λ ) смоделировано
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.292 (0,007) 0,255 (0,007) 0,277 (0,007)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,074 (0,007) — 0,045 (0,007) — 0,058 (0,007)
70–79 — 0,148 (0,007) — 0,077 (0,007) — 0,106 (0.007)
80+ — 0,206 (0,008) — 0,064 (0,010) — 0,101 (0,010)
LRT P <0,0001 900.000 P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,007) — 0,008 (0,008) — 0,010 (0,008)
3 — 0,015 (0,007) — 0,007 (0,008) — 0,011 (0,008)
— 0,012 (0,007) 0,001 (0,008) — 0,006 (0,008)
5 (лишено) — 0,025 (0,008) — 0,009 (0,009) — 0,021 (0,009)
LRT P = 0.030 P = 0,69 P = 0,19
Параметр шкалы ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифм правдоподобия — 44 386,46 — 4341 244,63 — 4341 244,63
P 905 P 9045 Таблица 4. Оценки параметров

(стандартные ошибки) для моделей несмешанного лечения рака толстой кишки (мужчины)

Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3 Модель MIX3 Модель MIX3 Модель MIX3 ( λ ) постоянная Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) моделируется
Отвержденная фракция 90 540
Перехват 0.292 (0,007) 0,255 (0,007) 0,277 (0,007)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,074 (0,007) — 0,045 (0,007) — 0,058 (0,007)
70–79 — 0,148 (0,007) — 0,077 (0,007) — 0,106 (0.007)
80+ — 0,206 (0,008) — 0,064 (0,010) — 0,101 (0,010)
LRT P <0,0001 900.000 P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,007) — 0,008 (0,008) — 0,010 (0,008)
3 — 0,015 (0,007) — 0,007 (0,008) — 0,011 (0,008)
— 0,012 (0,007) 0,001 (0,008) — 0,006 (0,008)
5 (лишено) — 0,025 (0,008) — 0,009 (0,009) — 0,021 (0,009)
LRT P = 0.030 P = 0,69 P = 0,19
Параметр шкалы ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логическая вероятность — 44 386,46 — 4341 244,63 — 4341 244,63 — 4341 244,63
Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3
Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб (режим) Масштаб (режим) λ ) смоделировано
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.292 (0,007) 0,255 (0,007) 0,277 (0,007)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,074 (0,007) — 0,045 (0,007) — 0,058 (0,007)
70–79 — 0,148 (0,007) — 0,077 (0,007) — 0,106 (0.007)
80+ — 0,206 (0,008) — 0,064 (0,010) — 0,101 (0,010)
LRT P <0,0001 900.000 P <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 2
2 2009 (0,007) — 0,008 (0,008) — 0,010 (0,008)
3 — 0,015 (0,007) — 0,007 (0,008) — 0,011 (0,008)
— 0,012 (0,007) 0,001 (0,008) — 0,006 (0,008)
5 (лишено) — 0,025 (0,008) — 0,009 (0,009) — 0,021 (0,009)
LRT P = 0.030 P = 0,69 P = 0,19
Параметр шкалы ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 44 386,46 — 4341 244,63 — 4341 244,63
γ ) постоянная 007 (0,006) 50539
Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделированная
Отвержденная фракция
Intercept 0.383 (0,008) 0,309 (0,011) 0,359 (0,010)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,026 (0,007) — 0,006 (0,010) — 0,033 (0,010)
70–79 — 0,067 (0,007) 0,042 (0,010) — 0,018 (0.010)
80+ — 0,189 (0,007) 0,071 (0,011) 0,016 (0,011)
LRT P <0,0001 900,00013 P <0,0001 900.00013 P <0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,011) — 0,006 (0,011)
3 — 0,029 (0,006) — 0,012 (0,010) — 0,020 (0,011)
— 0,031 (0,006) 0,016 (0,010) — 0,000 (0,011)
5 (лишено) — 0,050 (0,007) 0,003 (0,011) — 0,019 (0,012)
LRT P <0.0001 P = 0,090 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 76 270.90 — 75 642,17 — 75 642,17
007 (0,006) 50539 75 642,17
Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб Масштаб ( λ ) смоделировано
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.383 (0,008) 0,309 (0,011) 0,359 (0,010)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,026 (0,007) — 0,006 (0,010) — 0,033 (0,010)
70–79 — 0,067 (0,007) 0,042 (0,010) — 0,018 (0.010)
80+ — 0,189 (0,007) 0,071 (0,011) 0,016 (0,011)
LRT P <0,0001 900,00013 P <0,0001 900.00013 P <0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,011) — 0,006 (0,011)
3 — 0,029 (0,006) — 0,012 (0,010) — 0,020 (0,011)
— 0,031 (0,006) 0,016 (0,010) — 0,000 (0,011)
5 (лишено) — 0,050 (0,007) 0,003 (0,011) — 0,019 (0,012)
LRT P <0.0001 P = 0,090 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 76 270,90 — 75 642,17 Таблица .

Оценка параметров (стандартные ошибки) для моделей несмешанного лечения рака толстой кишки (мужчины)

90 539 007 (0,006) 50539
Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Форма ( γ ) постоянная

) постоянная Форма ( γ ) смоделированная
Отвержденная фракция
Перехват 0.383 (0,008) 0,309 (0,011) 0,359 (0,010)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,026 (0,007) — 0,006 (0,010) — 0,033 (0,010)
70–79 — 0,067 (0,007) 0,042 (0,010) — 0,018 (0.010)
80+ — 0,189 (0,007) 0,071 (0,011) 0,016 (0,011)
LRT P <0,0001 900,00013 P <0,0001 900.00013 P <0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,011) — 0,006 (0,011)
3 — 0,029 (0,006) — 0,012 (0,010) — 0,020 (0,011)
— 0,031 (0,006) 0,016 (0,010) — 0,000 (0,011)
5 (лишено) — 0,050 (0,007) 0,003 (0,011) — 0,019 (0,012)
LRT P <0.0001 P = 0,090 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 76 270.90 — 75 642,17 — 75 642,17
007 (0,006) 50545
Параметр Несмешанная модель
Модель NMIX1 Модель NMIX2 Модель NMIX3
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб Масштаб ( λ ) смоделировано
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.383 (0,008) 0,309 (0,011) 0,359 (0,010)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,026 (0,007) — 0,006 (0,010) — 0,033 (0,010)
70–79 — 0,067 (0,007) 0,042 (0,010) — 0,018 (0.010)
80+ — 0,189 (0,007) 0,071 (0,011) 0,016 (0,011)
LRT P <0,0001 900,00013 P <0,0001 900.00013 P <0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,011) — 0,006 (0,011)
3 — 0,029 (0,006) — 0,012 (0,010) — 0,020 (0,011)
— 0,031 (0,006) 0,016 (0,010) — 0,000 (0,011)
5 (лишено) — 0,050 (0,007) 0,003 (0,011) — 0,019 (0,012)
LRT P <0.0001 P = 0,090 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 76 270.90 — 75 642,17 — 75 642,17 — 75 642,17 Таблица 5. Оценки параметров

(стандартные ошибки) для моделей комбинированного лечения рака толстой кишки (мужчины)

Модель MIX3 006 (0,008) LRT P 006 (0,008) LRT P .

Оценка параметров (стандартные ошибки) для моделей комбинированного лечения рака толстой кишки (мужчины)

Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель
Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделированная
Отвержденная фракция
Intercept 0.375 (0,008) 0,325 (0,010) 0,366 (0,009)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,016 (0,008) — 0,004 (0,011) — 0,028 (0,009)
70–79 — 0,038 (0,008) 0,048 (0,011) — 0,014 (0.009)
80+ — 0,151 (0,009) 0,078 (0,012) 0,021 (0,011)
LRT P <0,0001 900.00013 P 0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,009) — 0,006 (0,010)
3 — 0,028 (0,008) 0,036 (0,009) — 0,018 (0,010)
4 — 0,022 (0,008) 0,073 (0,010) — 0,003 (0,010)
5 (лишено) — 0,041 (0,009) 0,001 (0,010) — 0,019 (0,011)
P <0.0001 P = 0,16 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (депривационная группа) P <0,0001
Логарифмическая вероятность — 76 597,82 — 7541,95 — 7541,95
Параметр Модель смеси
Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3
Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб (режим) Масштаб (режим) λ ) смоделировано
Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
Фракция отверждения
Перехват 0.375 (0,008) 0,325 (0,010) 0,366 (0,009)
Возрастная группа
50–59 69 — 0,016 (0,008) — 0,004 (0,011) — 0,028 (0,009)
70–79 — 0,038 (0,008) 0,048 (0,011) — 0,014 (0.009)
80+ — 0,151 (0,009) 0,078 (0,012) 0,021 (0,011)
LRT P <0,0001 900.00013 P 0 <0,0001
Группа депривации
1 (приток)
2 — 0,006 (0,009) — 0,006 (0,010)
3 — 0,028 (0,008) 0,036 (0,009) — 0,018 (0,010)
4 — 0,022 (0,008) 0,073 (0,010) — 0,003 (0,010)
5 (лишено) — 0,041 (0,009) 0,001 (0,010) — 0,019 (0,011)
P <0.0001 P = 0,16 P = 0,18
Параметр масштаба ( λ )
LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
Параметр формы (40 )
LRT (возрастная группа) P <0.0001
LRT (группа депривации) P <0,0001
Логарифм правдоподобия — 76 597,82 — 7541,95
90 539 006 (0,008) LRT P 006 (0,008) LRT P как рак яичника, так и рак толстой кишки, существует существенная разница в оценках параметра фракции выздоровления между 3 несмешанными моделями. Например, расчетная доля излечения (и стандартная ошибка) для контрольной группы (возрастная группа 50–59 лет, богатая группа) рака яичника равна 0.303 (0,006) для модели NMIX1, 0,243 (0,008) для модели NMIX2 и 0,268 (0,008) для модели NMIX3. Точно так же расчетная разница в доле излечения рака яичников между самой молодой и самой старшей возрастными группами значительно варьируется между 3 моделями: — 0,246 (0,005) в модели NMIX1, — 0,072 (0,010) в модели NMIX2 и — 0,106 в модели NMIX2. модель NMIX3. Подобные различия в возрастных эффектах можно увидеть при раке толстой кишки. Эффект депривации также изменяется с очень значимым эффектом депривации в модели NMIX1 и незначительным эффектом в моделях NMIX2 и NMIX3 как для рака толстой кишки, так и для рака яичников.Таким образом, разные модели могут привести к разным выводам. Важно отметить, что как для рака яичников, так и для рака толстой кишки влияние возраста и депривации очень значимо ( P <0,0001) как для масштабов, так и для параметров формы, оцененных с помощью теста отношения правдоподобия.

Смешанные модели для обеих локализаций рака показывают очень схожую модель с тремя несмешанными моделями с убедительными доказательствами того, что как масштаб, так и параметры формы распределения Вейбулла варьируются как в зависимости от депривации, так и в зависимости от возрастной группы.Существует довольно хорошее согласие для оценок фракции отверждения между моделями отверждения без смешивания и соответствующими моделями отверждения при смешивании.

Различные оценки параметров для различных моделей приведут к различным оценкам доли излечения в каждой подгруппе. На рисунке 3 показаны оценочные доли излечения для модели без смеси для каждой подгруппы возраста и депривации, оцененные по отдельной модели для каждой подгруппы, а также для моделей NMIX1, NMIX2 и NMIX3. На рисунке 4 показаны аналогичные результаты для модели отверждения смеси.Эти графики ясно демонстрируют различия в оценках фракции выздоровления из различных моделей. Для большинства подгрупп, как правило, существует довольно хорошее согласие между оценкой фракции выздоровления по отдельной модели и моделями NMIX3 и MIX3, которые являются моделями, в которых моделируются оба параметра в распределении Вейбулла. Одногрупповые модели имеют более широкий 95% доверительный интервал, поскольку нет «заимствования силы» между подгруппами.

Рис.3.

Расчетная фракция излечения с 95% -ным доверительным интервалом по депривации и возрастной группе для женщин с раком яичника, полученная с помощью отдельной модели фракции излечения без смешивания для каждой подгруппы и из моделей NMIX1, NMIX2 и NMIX3.

Рис. 3.

Расчетная фракция излечения с 95% доверительными интервалами по депривации и возрастной группе для женщин с раком яичника, полученная с помощью отдельной модели фракции несмешанного излечения для каждой подгруппы и из NMIX1, NMIX2 и NMIX3 модели.

Рис. 4.

Расчетная фракция излечения по депривации и возрастной группе для женщин с раком яичника, полученная с помощью отдельной модели фракции излечения для каждой подгруппы и из моделей MIX1, MIX2 и MIX3.

Рис. 4.

Расчетная доля излечения по депривации и возрастной группе для женщин с раком яичника, полученная с помощью отдельной модели смешанной фракции излечения для каждой подгруппы и из моделей MIX1, MIX2 и MIX3.

5 ОБСУЖДЕНИЕ

Оценка доли излечения в популяционных онкологических исследованиях важна для предоставления информации пациентам и мониторинга тенденций выживаемости при раке с течением времени.Мы расширили стандартную модель фракции излечения без смешивания, чтобы включить фоновую смертность для использования с популяционными данными по раку, и сравнили их со смешанными моделями, предложенными De Angelis и другими (1999).

Хотя оба типа моделей имеют «биологическое» определение того, почему может существовать асимптота, маловероятно, что биологическое определение для любой модели может быть оправдано в популяционных исследованиях рака. Это не отменяет их использование, поскольку модели фракции отверждения как смеси, так и несмешанной можно рассматривать как полезные математические функции для моделирования относительной выживаемости, когда считается, что фракция отверждения существует.Даже когда неразумно предполагать долю излечения, например, при раке груди, модели все равно могут хорошо соответствовать данным для наблюдаемого периода последующего наблюдения. Однако оценка фракции выздоровления в этих ситуациях может быть неподходящей, поскольку она будет основана на экстраполяции параметрического распределения за пределы диапазона данных.

И для несмешанных, и для смешанных моделей мы использовали распределение Вейбулла. Распределение Вейбулла может обеспечить довольно гибкие функции относительного выживания или избыточного риска.Однако может быть желательно подогнать под более общие распределения, поскольку, когда распределение Вейбулла недостаточно гибкое, например, как для рака яичников, так и для рака толстой кишки, оказалось, что распределение Вейбулла завышает долю выздоровления для старшего возраста. группа. Одним из возможных решений является расширенное обобщенное гамма-распределение (Prentice, 1974). Преимущество этого распределения заключается в его гибкости, поскольку в качестве особых случаев оно имеет стандартное гамма-распределение, логнормальное распределение, распределение Вейбулла и экспоненциальное распределение.Однако первоначальное исследование этой модели показало, что в некоторых ситуациях эти модели не могут сходиться с параметрами, «уходящими в бесконечность». Это было особой проблемой, когда в первые несколько недель наблюдался очень высокий уровень избыточной опасности, что является обычным явлением для популяционных данных по раку, особенно в старших возрастных группах. Логнормальное распределение использовалось как для несмешанных, так и для смешанных моделей отверждения (Koti, 2001; Sposto 2002). Однако мы обнаружили, что очень высокий уровень избыточной опасности, который обычно наблюдается в первые несколько недель после постановки диагноза в популяционных исследованиях рака, заставляет логнормальное распределение иметь длинный хвост и, таким образом, недооценивать долю излечения.Это проиллюстрировано на рисунке 5, на котором показаны расчетные кривые относительной выживаемости для моделей Вейбулла и логнормальных несмешанных моделей для женщин в возрасте 70–79 лет с раком яичников. Расчетная доля отверждения составляет 0,059 для логнормальной модели без смеси и 0,151 для модели без смеси Вейбулла. Также показаны оценки относительной выживаемости в таблице смертности с использованием метода Хакулинена. Визуально распределение Вейбулла дает более точную оценку фракции отверждения. Однако этот пример иллюстрирует очень важный аспект сравнения моделей, поскольку логнормальная модель имеет гораздо более низкий информационный критерий акаике (AIC).Это связано с тем, что в течение последующего периода исследования логнормальная модель лучше соответствует наблюдаемым данным. Однако доля выздоровления основана на оценке асимптоты, и поскольку логнормальное распределение имеет длинный хвост, кривая относительной выживаемости не приблизится к асимптоте до тех пор, пока не пройдет длительный период наблюдения. Кривые относительной выживаемости были экстраполированы на 15 лет, и можно видеть, что логнормальная модель предсказывает избыточную смертность, заметно превышающую ноль даже в этот момент времени.Этот пример демонстрирует, что использование таких показателей, как AIC, для выбора модели может быть опасным, если интерес заключается в оценке фракции лечения. Наблюдалась аналогичная разница между моделями фракции отверждения смеси Вейбулла и логнормальной смеси.

Рис. 5.

Расчетная относительная выживаемость и доли излечения для моделей Вейбулла и логнормальных несмешанных моделей для женщин в возрасте 70–79 лет с раком яичника, диагностированным между 1981 и 1990 годами. Также показаны оценки Хакулинена относительной выживаемости с 95 % доверительных интервалов.

Рис. 5.

Расчетная относительная выживаемость и доли излечения для моделей Вейбулла и логнормальных несмешанных моделей для женщин в возрасте 70–79 лет с раком яичника, диагностированным между 1981 и 1990 годами. 95% доверительные интервалы.

Некоторые из этих проблем возникают, поскольку доля отверждения является асимптотой, а время отверждения фактически не наступает до бесконечности, что может привести к тому, что оценка доли отверждения будет чувствительна к хвосту параметрического распределения.Если избыточная смертность все еще заметно больше нуля, то оценка доли излечения будет основана на экстраполяции за пределы диапазона наблюдаемого последующего наблюдения. Оценка доли излечения может быть нестабильной, если к концу периода наблюдения существует небольшое число пациентов, подвергающихся риску, но в популяционных онкологических исследованиях размеры выборки обычно достаточно велики, чтобы это не было проблемой. Полупараметрические модели были разработаны для моделей, не учитывающих фоновую смертность, но следует понимать, что проблемы, касающиеся хвоста распределения, не исчезают для этих моделей, поскольку они требуют искусственного ограничения, такого как предположение, что излечение наступает в последнем событии. время.Кроме того, пропорциональные избыточные опасности часто не подходят для популяционных онкологических исследований, и может быть более подходящим моделировать непропорциональность параметрически, как это сделано в моделях, описанных здесь. Оценка времени отверждения в этих моделях невозможна, поскольку асимптота возникает на бесконечности времени. Однако доступны аналогичные клинически полезные показатели, такие как время, когда распределение выживаемости для неизлеченных пациентов достигает определенного значения, например 90% или 95%. Непараметрический метод оценки нижней границы времени излечения был предложен Rabinowitz и Ryan (1993), но не дает оценки фракции излечения и не подходит в рамках моделирования, применяемого к отдельным группам.

При моделировании фракции выздоровления, включающей ковариаты для эффекта возраста и группы депривации, решающее значение имела возможность варьирования параметров масштаба и формы распределения Вейбулла, и отсутствие ковариатных эффектов для обоих могло привести к различным выводам модели. De Angelis и другие (1999) не рассматривали моделирование параметра формы в моделях отверждения смеси, но в моделях, показанных здесь, как для моделей смешанного, так и для несмешанного типа, это может привести к неверным выводам модели.Например, для рака яичника ковариантные эффекты для возрастной группы заметно различаются между MIX2 и MIX3, а также между NMIX2 и NMIX3.

Выбор функции связи важен, поскольку он приводит к различным предположениям относительно совместного действия ковариат. Когда нет взаимодействий, то использование идентифицирующей связи делает предположение об аддитивных ковариантных эффектах, в то время как использование логистической связи делает предположение о мультипликативных ковариантных эффектах. Обычно мы предпочитаем использовать идентификационную ссылку, если предположения правдоподобны, поскольку ковариантные эффекты находятся на шкале долей излечения и их легче интерпретировать.Однако могут возникнуть проблемы на границе с низкими (или высокими) фракциями отверждения.

Представленные здесь модели могут быть расширены несколькими способами. Во-первых, как обсуждалось выше, можно рассмотреть альтернативные параметрические распределения, которые обеспечивают большую гибкость в форме функций избыточной смертности / относительной выживаемости, в то же время обеспечивая надежные оценки доли излечения. Во-вторых, была бы полезна некоторая мера соответствия модели, когда основным интересующим результатом является фракция излечения.В-третьих, использование «периодического анализа» для получения последних оценок относительной выживаемости стало популярным в последние несколько лет (Brenner and Gefeller, 1997). Периодический анализ может быть включен путем искусственного обрезания слева времени выживания в установленный срок и подбора моделей отложенного входа (Smith и др. , 2004).

Часть этой работы была проведена во время учебного отпуска из Университета Лестера с посещением отделения медицинской эпидемиологии и биостатистики Каролинского института, Стокгольм, Швеция, визит частично финансировался Шведским онкологическим обществом (Cancerfonden). Конфликт интересов: Не объявлен.

Список литературы

,.

Атрибуция смертей после лечения рака

,

Журнал Национального института рака

,

2002

, vol.

94

(стр.

1044

1045

),.

Кривая выживаемости онкологических больных после лечения

,

Журнал Американской статистической ассоциации

,

1952

, vol.

47

(стр.

501

515

),,,,,,,.

Оценка ковариантных взаимодействий по времени в моделях относительной выживаемости с использованием ограничительных кубических сплайн-функций

,

Журнал эпидемиологии и профилактики рака

,

2002

, vol.

7

(стр.

113

122

),.

Получение более современных оценок долгосрочной выживаемости пациентов

,

Journal of Clinical Epidemiology

,

1997

, vol.

50

(стр.

211

216

),,,,,,,,,.

и другие

,

Тенденции выживания рака в Англии и Уэльсе, 1971–1995: депривация и регион NHS

,

1999

Лондон

Управление национальной статистики

,,,,. ,

Тенденции выживаемости рака в Англии и Уэльсе, 1971–1995: Депривация и регион NHS (CDROM)

,

1999

Лондон

Управление национальной статистики

,.

Разделение популяции пациентов по различным моделям смертности

,

Журнал Американской статистической ассоциации

,

1963

, vol.

58

(стр.

701

712

),.

Корректировка показателей долгосрочной выживаемости из-за интеркуррентного заболевания

,

Journal of Chronic Diseases

,

1969

, vol.

22

(стр.

485

495

),,,,.

Модели смесей для анализа выживаемости при раке: применение к популяционным данным с ковариатами

,

Статистика в медицине

,

1999

, vol.

18

(стр.

441

454

),,,.

Регрессионные модели относительной выживаемости

,

Статистика в медицине

,

2004

, vol.

23

(стр.

41

64

),,.

Относительная выживаемость: статистическая методология

,

Монография Национального института рака

,

1961

, vol.

6

(стр.

101

121

),,,.

Относительная выживаемость и оценка чистой выживаемости: элементы для дальнейшего обсуждения

,

Статистика в медицине

,

1990

, vol.

9

(стр.

529

538

),,,.

Параметрические модели лечения относительной и причинно-специфической выживаемости для сгруппированных времен выживания

,

Компьютерные методы и программы в биомедицине

,

2000

, vol.

61

(стр.

99

110

),,,,,,.

Модель регрессии относительной выживаемости с использованием B-сплайновых функций для моделирования непропорциональных опасностей

,

Статистика в медицине

,

2003

, vol.

22

(стр.

2767

2784

),,. ,

Оценка максимального правдоподобия с помощью Stata

,

2003

Texas, TX

Stata Press

.

Выживаемость рака с поправкой на неоднородность выбытия пациента

,

Biometrics

,

1982

, vol.

38

(стр.

933

942

),.

Регрессионный анализ относительной выживаемости

,

Прикладная статистика

,

1987

, т.

36

(стр.

309

317

).

Двухпараметрическая модель кривой выживаемости пролеченных онкологических больных

,

Журнал Американской статистической ассоциации

,

1965

, vol.

60

(стр.

16

26

),.

Прогнозирование бремени рака легких: учет отбора пациентов по общей смертности населения

,

Статистика в медицине

,

2006

, vol.

25

(стр.

2967

2980

),,. ,

Bayesian Survival Analysis

,

2001

New York

Springer

.

Модели смеси времени отказа: еще один способ определения эффективности

,

Drug Information Journal

,

2001

, vol.

35

(стр.

1253

1260

),,,.

Аддитивные и мультипликативные модели ковариантной регрессии для относительной выживаемости, включающие дробные полиномы для зависимых от времени эффектов

,

Статистика в медицине

,

2005

, vol.

24

(стр.

3871

3885

),,.

Оценка распространенности рака с использованием смешанных моделей выживаемости при раке

,

Статистика в медицине

,

2002

, vol.

21

(стр.

1257

1270

).

Логарифмическая гамма-модель и оценка ее максимального правдоподобия

,

Biometrika

,

1974

, vol.

61

(стр.

539

544

),.

Нижний доверительный интервал времени до излечения

,

Биометрика

,

1993

, т.

80

(стр.

681

687

).

Пропорционально превышающие опасности

,

Биометрика

,

1996

, т.

83

(стр.

127

141

),,,.

Обеспечение более современных оценок выживаемости пациентов: сравнение стандартного анализа выживаемости с анализом периода с использованием методов таблицы смертности и моделей пропорциональных рисков

,

Journal of Clinical Epidemiology

,

2004

, vol.

57

(стр.

14

20

).

Анализ модели лечения рака: приложение к данным Детской онкологической группы

,

Статистика в медицине

,

2002

, vol.

21

(стр.

293

312

),.

Оценка в модели лечения пропорциональных рисков Кокса

,

Biometrics

,

2000

, vol.

56

(стр.

227

236

).

Полупараметрическая оценка в моделях смеси времени отказа

,

Биометрия

,

1995

, т.

51

(стр.

899

907

).

Полупараметрические модели долгосрочной и краткосрочной выживаемости: приложение к анализу выживаемости при раке груди в Юте по возрасту и стадии

,

Статистика в медицине

,

2002

, vol.

21

(стр.

895

920

),,.

Оценка эффективности излечения на основе данных о выживаемости: альтернатива моделям двухкомпонентных смесей

,

Журнал Американской статистической ассоциации

,

2003

, vol.

98

(стр.

1063

1078

),,.

Оценка и прогнозы распространенности рака на основе данных онкологического регистра

,

Статистика в медицине

,

2002

, vol.

21

(стр.

3511

3526

),,,.

Оценка фракции излечения на основе моделей смешанного излечения для сгруппированных данных о выживаемости

,

Статистика в медицине

,

2004

, vol.

23

(стр.

1733

1747

),,,,.

CANSURV: программа для Windows для популяционного анализа выживаемости при раке

,

Компьютерные методы и программы в биомедицине

,

2005

, vol.

80

(стр.

195

203

)

© Автор, 2006. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

Улучшенная фракция лечения рака пищевода в городе Линьчжоу | BMC Cancer

  • 1.

    Ферлей Дж., Сурджоматарам И., Дикшит Р., Эзер С., Мазерс С., Ребело М., Паркин Д. М., Форман Д., Брей Ф. Заболеваемость и смертность от рака во всем мире: источники, методы и основные закономерности в GLOBOCAN 2012. Int J Cancer. 2015; 136 (5): E359–86.

    CAS Статья Google Scholar

  • 2.

    Чен В., Чжэн Р., Чжан С., Цзэн Х, Ся К., Цзо Т., Ян З., Цзоу Х, Хе Дж. Заболеваемость и смертность от рака в Китае, 2013. Cancer Lett. 2017; 401: 63–71.

    CAS Статья Google Scholar

  • 3.

    Chen W, Zheng R, Zhang S, Zeng H, Zuo T., Xia C, Yang Z, He J. Заболеваемость и смертность от рака в Китае в 2013 г .: анализ, основанный на уровне урбанизации. Chin J Cancer Res. 2017; 29 (1): 1–10.

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Ma YT, Lian SY, Liu ZC, Cheng LP, Li BY, Quan PL, Lu JB, Sun XB. Анализ выживаемости при раке пищевода в городе Линьчжоу провинции Хэнань. Чжунхуа Ю Фан И Сюэ За Чжи. 2009. 43 (12): 1100–4.

    PubMed Google Scholar

  • 5.

    Лю SZ, Yu L, Chen Q, Quan PL, Cao XQ, Sun XB. Заболеваемость и выживаемость рака пищевода с различными гистологическими типами в Линьчжоу в период с 2003 по 2012 год. Чжунхуа Ю Фанг И Сюэ За Чжи. 2017; 51 (5): 393–7.

    CAS PubMed Google Scholar

  • 6.

    Цзэн Х, Чжэн Р., Го И, Чжан С., Цзоу Х, Ван Н., Чжан Л., Тан Дж, Чен Дж, Вэй К. и др.Выживаемость рака в Китае, 2003–2005 годы: популяционное исследование. Int J Cancer. 2015; 136 (8): 1921–30.

    CAS Статья Google Scholar

  • 7.

    Дикман П.В., Адами Х.О. Интерпретация тенденций в выживаемости онкологических больных. J Intern Med. 2006. 260 (2): 103–17.

    CAS Статья Google Scholar

  • 8.

    Дикман П.В., Слоггетт А., Хиллс М., Хакулинен Т. Модели регрессии для относительной выживаемости.Stat Med. 2004. 23 (1): 51–64.

    Артикул Google Scholar

  • 9.

    Verdecchia A, De Angelis R, Capocaccia R, Sant M, Micheli A, Gatta G, Berrino F. Лекарство от рака толстой кишки: результаты исследования EUROCARE. Int J Cancer. 1998. 77 (3): 322–9.

    CAS Статья Google Scholar

  • 10.

    Andersson TM, Dickman PW, Eloranta S, Lambert PC. Оценка и моделирование излечения в популяционных исследованиях рака в рамках гибких параметрических моделей выживаемости.BMC Med Res Methodol. 2011; 11: 96.

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Royston P, Parmar MK. Гибкие параметрические модели пропорциональных рисков и пропорциональных шансов для цензурированных данных о выживаемости с применением для прогностического моделирования и оценки эффектов лечения. Stat Med. 2002. 21 (15): 2175–97.

    Артикул Google Scholar

  • 12.

    Lambert PC, Thompson JR, Weston CL, Dickman PW.Оценка и моделирование доли излечения в популяционном анализе выживаемости при раке. Биостатистика. 2007. 8 (3): 576–94.

    Артикул Google Scholar

  • 13.

    Нельсон С.П., Ламберт П.С., Сквайр И.Б., Джонс ДР. Гибкие параметрические модели относительной выживаемости с применением при ишемической болезни сердца. Stat Med. 2007. 26 (30): 5486–98.

    Артикул Google Scholar

  • 14.

    Де Анжелис Р., Капокачча Р., Хакулинен Т., Содерман Б., Вердеккья А. Модели смесей для анализа выживаемости при раке: применение к популяционным данным с ковариатами. Stat Med. 1999. 18 (4): 441–54.

    CAS Статья Google Scholar

  • 15.

    Даррлеман С., Саймон Р. Гибкие регрессионные модели с кубическими сплайнами. Stat Med. 1989. 8 (5): 551–61.

    CAS Статья Google Scholar

  • 16.

    Эдерер Ф., Хейзе Х. Инструкции для программистов IBM 650 по обработке вычислений выживаемости: методическая записка № 10. Bethesda: Национальный институт рака; 1959.

    Google Scholar

  • 17.

    Andersson TML, Lambert PC. Подбор и моделирование лечения в популяционных исследованиях рака в рамках гибких параметрических моделей выживаемости. Стата Дж. 2012; 12 (4): 623–38.

    Google Scholar

  • 18.

    Lambert PC, Dickman PW, Osterlund P, Andersson T., Sankila R, Glimelius B. Временные тенденции в доле вылеченных от рака толстой и прямой кишки: популяционное исследование с использованием данных Финского онкологического реестра. Int J Cancer. 2007. 121 (9): 2052–9.

    CAS Статья Google Scholar

  • 19.

    liu ZC, Lian SY, Li BY. Анализ поражений желудка и сердца / пищевода, диагностированных эндоскопическим исследованием в зоне высокого риска рака пищевода в Линьчжоу.Китайский рак. 2014; 23 (2): 124–7.

    Google Scholar

  • 20.

    Гуань CT, Сонг GH, Ли BY, Гонг YW, Hao CQ, Xue LY, Chen WQ, Wei WQ. Влияние скрининга эндоскопии на распределение стадий рака пищевода: кластерное рандомизированное когортное исследование в Китае. Cancer Sci. 2018; 109 (6): 1995–2002.

    CAS Статья Google Scholar

  • 21.

    Лю SZ, Yu L, Li BY, Hao CQ, Wang JW, Cao XQ, Sun XB.Анализ выживаемости скрининговых и не проходящих скрининг пациентов с раком пищевода в городе Линьчжоу. Чжунхуа Ю Фан И Сюэ За Чжи. 2018; 52 (3): 238–42.

    CAS PubMed Google Scholar

  • 22.

    Lambert PC, Dickman PW, Weston CL, Thompson JR. Оценка доли излечения в популяционных исследованиях рака с использованием моделей конечной смеси. J R Stat Soc: Ser C: Appl Stat. 2010. 59 (1): 35–55.

    Артикул Google Scholar

  • Применение модели фракций излечения смеси, основанной на обобщенном модифицированном распределении Вейбулла, для анализа выживаемости пациентов с раком молочной железы | Международный журнал по лечению рака

  • 1.

    Гарсия-Лаэнсина П.Дж., Абреу PH, Абреу М.Х., Афоносо Н. Расчет недостающих данных о 5-летнем прогнозе выживаемости пациентов с раком груди с неизвестными дискретными значениями. Компьютер Биол Мед . 2015; 59 : 125-33. DOI: 10.1016 / j.compbiomed.2015.02.006. [PubMed: 25725446].

  • 2.

    Грау А.М., Ата А., Фостер Л., Ахмед Н.Ю., Горман Д.Р., Шир Й. и др. Влияние расы на долгосрочную выживаемость пациентов с раком груди: трансинституциональный анализ городской больницы и университетского медицинского центра. Am Surg . 2005; 71 (2): 164-70. [PubMed: 16022018].

  • 3.

    Фу С.С., Су Д, Чонг С.К., Чнг Х.С., Тай К.Х., Лоу СК и др. Рак груди у молодых азиатских женщин: исследование на выживаемость. ANZ J Surg . 2005; 75 (7): 566-72. DOI: 10.1111 / j.1445-2197.2005.03431.x. [PubMed: 15

    9].

  • 4.

    Baghestani А.Р., Могхаддаст С.С., Мажды HA, Акберите М, Nafissi Н, Гохари К. Применение смеси Non-отверждения Скорость модель для анализа выживаемости пациентов с раком молочной железы. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2015; 16 (16): 7359-63. [PubMed: 26514537].

  • 5.

    Моменян С., Багестани А.Р., Моменян Н., Насери П. и др. Прогнозирование выживаемости пациентов с раком груди: сравнение дерева решений и логистического регрессионного анализа. Int J Cancer Manag . 2018. Скоро. e9176.

  • 6.

    Хагшенас М.Р., Мусави Т., Мусазаде М., Афшари М. Вирус папилломы человека и рак груди в Иране: метаанализ. Иран Дж. Базовая медицина . 2016; 19 (3): 231-7. [PubMed: 27114791]. [PubMed Central: PMC4834111].

  • 7.

    Bundred NJ. Прогностические и прогностические факторы рака груди. Лечение рака Ред. . 2001; 27 (3): 137-42. DOI: 10.1053 / ctrv.2000.0207. [PubMed: 11417963].

  • 8.

    Туре М., Токатли Ф., Курт И. Использование анализа Каплана-Мейера вместе с методами дерева решений (C&RT, CHAID, QUEST, C4.5 и ID3) для определения безрецидивной выживаемости пациентов с раком молочной железы. Приложение «Экспертные системы» . 2009; 36 (2): 2017-26. DOI: 10.1016 / j.eswa.2007.12.002.

  • 9.

    Давуди С.Х., Малек-Шахаби Т., Малекшахи-Могхадам А., Шахбази Р., Эсмаили С. Ожирение как важный фактор риска для определенных типов рака. Иран J Cancer Предыдущий . 2013; 6 (4): 186-94. [PubMed: 25250133]. [PubMed Central: PMC4142931].

  • 10.

    Делен Д., Уокер Г., Кадам А. Прогнозирование выживаемости при раке молочной железы: сравнение трех методов интеллектуального анализа данных. Артиф Интелл Мед . 2005; 34 (2): 113-27. DOI: 10.1016 / j.artmed.2004.07.002. [PubMed: 158].

  • 11.

    Ламберт ПК. Моделирование фракции выздоровления в исследованиях выживаемости. Stata J . 2007; 7 (3): 351.

  • 12.

    Ламберт ПК, Томпсон-младший, Уэстон К.Л., Дикман П.В.Оценка и моделирование доли излечения в популяционном анализе выживаемости при раке. Биостатистика . 2007; 8 (3): 576-94. DOI: 10.1093 / биостатистика / kxl030. [PubMed: 17021277].

  • 13,

    Гу И, Синха Д., Банерджи С. Анализ данных о выживаемости излечения по модели пропорциональных шансов. Анализ данных за весь срок службы . 2011; 17 (1): 123-34. DOI: 10.1007 / s10985-010-9171-z. [PubMed: 20521166]. [PubMed Central: PMC2

  • ].

  • 22,

    Кокс PR. Таблицы долговечности . Интернет-библиотека Wiley; 1972 г.

  • 23.

    Kuk AYC, Chen CH. Смешанная модель, сочетающая логистическую регрессию с регрессией пропорциональных рисков. Биометрика . 1992; 79 (3): 531-41.

  • 24.

    Sy JP, Taylor JM. Оценка в модели лечения пропорциональных рисков Кокса. Биометрия . 2000; 56 (1): 227-36. [PubMed: 10783800].

  • 25,

    Лу В. Оценка максимального правдоподобия в модели лечения пропорциональных опасностей. Энн Институт Статистики Математики . 2007; 60 (3): 545-74. DOI: 10.1007 / s10463-007-0120-х.

  • 26.

    Рама Р., Сваминатан Р., Венкатесан П. Модели лечения для оценки выживаемости при раке груди в больницах. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий .2010; 11 (2): 387-91. [PubMed: 20843121].

  • 27.

    Ачкар Дж. А., Коэльо-Баррос Е. А., Мазучели Дж. Модели фракций отверждения с использованием моделей смеси и несмешивания. Татры Математика Публикация . 2012; 51 (1): 1-9. DOI: 10.2478 / v10127-012-0001-4.

  • 28.

    Отус М., Барлоги Б., Леблан М.Л., Кроули Дж. Дж. Модели лечения как полезный статистический инструмент для анализа выживаемости. Clin Cancer Res .2012; 18 (14): 3731-6. DOI: 10.1158 / 1078-0432.CCR-11-2859. [PubMed: 22675175]. [PubMed Central: PMC3744099].

  • 29.

    Ахлаги А.А., Наджафи И., Махмуди М., Шоджаи А., Юсефифард М., Хоссейни М. Анализ выживаемости иранских пациентов, проходящих непрерывный амбулаторный перитонеальный диализ, с использованием модели лечения. J Res Health Sci . 2013; 13 (1): 32-6. [PubMed: 23772014].

  • 30.

    Ю. XQ, Де Ангелис Р., Андерссон TM, Ламберт ПК, О’Коннелл Д.Л., Дикман П.В.Определение доли излечившихся от рака: несколько практических советов для пользователей. Эпидемиология рака . 2013; 37 (6): 836-42. DOI: 10.1016 / j.canep.2013.08.014. [PubMed: 24042025].

  • 31.

    Рахимзаде М., Багестани А.Р., Гохари М.Р., Поурхосингхоли М.А. Оценка эффективности лечения больных раком груди в Иране. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2014; 15 (12): 4839-42. [PubMed: 24998549].

  • 32.

    Туре М, Токатли Ф., Курт Омурлу И.Сравнение прогностических индексов с использованием методов интеллектуального анализа данных и регрессионного анализа Кокса в данных по раку груди. Экспертные системы Аппликат . 2009; 36 (4): 8247-54. DOI: 10.1016 / j.eswa.2008.10.014.

  • 33.

    Абади А., Явари П., Дехгани-Арани М., Алави-Маджд Х., Гасеми Е., Аманпур Ф. и др. Кокс моделирует анализ выживаемости на основе лечения рака груди. Иран J Cancer Предыдущий . 2014; 7 (3): 124-9. [PubMed: 25250162].[PubMed Central: PMC4171826].

  • 34.

    Резайанзаде А., Пикок Дж., Рейдпат Д., Талей А., Хоссейни С.В., Мехрабани Д. Анализ выживаемости 1148 женщин с диагнозом рака груди в Южном Иране. BMC Рак . 2009; 9 : 168. DOI: 10.1186 / 1471-2407-9-168. [PubMed: 1

  • 31]. [PubMed Central: PMC2699348].

  • 35.

    Куру Б., Камлибель М., Гульчелик М.А., Алагол Х. Прогностические факторы, влияющие на выживаемость и выживаемость без болезней при карциномах молочной железы с отрицательными лимфатическими узлами. J Surg Oncol . 2003; 83 (3): 167-72. DOI: 10.1002 / jso.10264. [PubMed: 12827686].

  • 36.

    Арпино Г., Барду В.Дж., Кларк Г.М., Элледж Р.М. Инфильтрирующая лобулярная карцинома молочной железы: характеристики опухоли и клинический исход. Рак молочной железы Res . 2004; 6 (3): R149-56. DOI: 10.1186 / bcr767. [PubMed: 15084238]. [PubMed Central: PMC400666].

  • 37.

    Зиаи Дж. Э., Санаат З., Асвади И., Дастгири С., Пурзанд А., Ваез Дж.Анализ выживаемости больных раком груди на северо-западе Ирана. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2013; 14 (1): 39-42. [PubMed: 23534759].

  • 38.

    Вахданиния М., Монтазери А. Рак груди в Иране: анализ выживаемости. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2004; 5 (2): 223-5. [PubMed: 15244529].

  • 39.

    Акбари А., Раззаги З., Хомаи Ф., Хайямзаде М., Мовахеди М., Акбари М.Э. Равенство и грудное вскармливание являются профилактическими мерами против рака груди у иранских женщин. Рак молочной железы . 2011; 18 (1): 51-5. DOI: 10.1007 / s12282-010-0203-z. [PubMed: 20217489].

  • 40.

    Акбари М.Э., Хайямзаде М., Хошневис С.Дж., Нафиси Н., Акбари А. Пяти- и десятилетняя выживаемость при мастэктомиях у больных раком груди по сравнению с операциями по сохранению груди. Личный опыт. Иран Дж. Профилактика рака . 2008; 1 (2): 53-6.

  • 41.

    Фарадмал Дж., Талеби А., Резаянзаде А., Махджуб Х.Анализ выживаемости пациентов с раком груди с использованием моделей Кокса и слабости. J Res Health Sci . 2012; 12 (2): 127-30. [PubMed: 23241526].

  • 42.

    Нафисси Н, Сагхафиния М, Мотамеди МХ, Акбари МЭ. Обзор знаний и отношения к раку груди у иранских женщин. Дж Рак Рес Тер . 2012; 8 (1): 46-9. DOI: 10.4103 / 0973-1482.. [PubMed: 22531513].

  • 43.

    Мовахеди М., Хагигхат С., Хайямзаде М., Моради А., Ганбари-Мотлаг А., Мирзаи Х. и др.Уровень выживаемости при раке груди на основе географических данных в Иране, национальное исследование. Медицинский центр Красного Полумесяца Ирана J . 2012; 14 (12): 798-804. DOI: 10.5812 / ircmj.3631. [PubMed: 23483369]. [PubMed Central: PMC3587870].

  • 44.

    Джафари-Кошки Т., Мансуриан М., Мокарян Ф. Изучение факторов, связанных с выживаемостью без метастазов у ​​пациентов с раком груди, с использованием байесовских моделей лечения. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2014; 15 (22): 9673-8.[PubMed: 25520087].

  • 45.

    Моменян С., Садегифар М., Сарви Ф., Ходадост М., Мосави-Джаррахи А., Гаффари М.Э. и др. Связь между урбанизацией и заболеваемостью раком в Иране с использованием квантильной регрессии. Азиатский Pac J Cancer Предыдущий . 2016; 17 (S3): 113-7. [PubMed: 27165247].

  • 46.

    Пэн Y, Уважаемый KB, Denham JW. Обобщенная модель смеси F для оценки скорости излечения. Stat Med . 1998; 17 (8): 813-30.[PubMed: 95].

  • 47.

    Ямагути К. Модели ускоренной регрессии на время отказа с регрессионной моделью выжившей фракции: приложение к анализу «постоянной занятости» в Японии. Ассоциация статистики J Am . 1992; 87 (418): 284. DOI: 10.2307 / 22.

  • Симптомы и лечение низкой фракции выброса

    Что такое низкая фракция выброса сердца?

    Низкая фракция выброса (или низкий ФВ) обычно составляет 45 или меньше и может свидетельствовать о сердечной недостаточности или кардиомиопатии (заболевании сердечной мышцы).Фракция выброса сердца (ФВ) относится к количеству (или проценту) крови, перекачиваемой (или выбрасываемой) из левого желудочка сердца при каждом сокращении. КВ — важный показатель, который врачи используют для определения того, насколько хорошо ваше сердце откачивает кровь, а также для диагностики или отслеживания сердечной недостаточности.

    Нормальный диапазон фракции выброса сердца может составлять от 50 до 70.

    Baptist Health известен передовыми, превосходными услугами по уходу за пациентами с проблемами сердца, а также диагностикой, лечением и контролем низкой фракции выброса.Вы по достоинству оцените своевременные встречи и профессиональную дружелюбную атмосферу, в которой мы найдем время, чтобы выслушать ваши опасения. В Baptist Health у вас есть доступ к самой обширной, многопрофильной команде специалистов в регионе и к инновационным методам лечения, в том числе к многим, доступным только в рамках специализированных клинических испытаний. Мы делаем все возможное, чтобы продемонстрировать максимальную заботу о тех, кто доверяет нам свое здоровье.

    Что произойдет, если у вас низкая фракция выброса?

    Если ваша фракция выброса низкая, ниже 50%, ваше сердце больше не перекачивает кровь для удовлетворения потребностей вашего организма.

    Признаки и симптомы

    Более одного из следующих симптомов низкого EF, особенно при наличии известного сердечного заболевания, должны побуждать к визиту к врачу:

    • Непереносимость физических упражнений
    • Усталость и слабость
    • Чувство вздутия или полноты
    • Учащенное сердцебиение
    • Потеря аппетита
    • спутанность сознания
    • Тошнота
    • Учащенное, сильное или нерегулярное сердцебиение
    • Одышка
    • Отеки, особенно стопы и голени

    Диагностика

    Если у вас есть сердечное заболевание, измерение фракции выброса может помочь вам и вашему врачу отслеживать его тяжесть, определять лучший курс лечения и проверять эффективность лечения.Диагностические тесты для низкого EF включают:

    • Эхокардиограмма: В этом ультразвуковом исследовании используются звуковые волны для получения движущихся изображений камер и клапанов сердца.
    • Магнитно-резонансная томография (МРТ): Большой магнит, радиоволны и компьютер используются для получения изображений сердца и кровеносных сосудов.
    • Ядерное сканирование сердца: Это безопасное сканирование показывает, насколько эффективно кровь течет через ваше сердце. Небольшое количество радиоактивного материала вводится в вену и попадает в сердце.Он высвобождает энергию, которая позволяет специальным камерам делать снимки коронарных артерий и сердечной деятельности.

    Причины
    У снижения фракции выброса не так много предотвратимых причин. Однако это может быть вызвано сердечным приступом, ишемической болезнью сердца, диабетом и / или неконтролируемым высоким кровяным давлением, которое может быть вызвано или усугублено:

    • Злоупотребление алкоголем или наркотиками
    • Нездоровая диета с высоким содержанием насыщенных жиров, сахара и соли
    • Отсутствие физических упражнений
    • Отказ от приема прописанных лекарств для контроля существующих состояний
    • Ожирение
    • Курение

    Факторы риска

    Факторы риска, которые могут способствовать низкой фракции выброса, включают:

    • Врожденное или семейное заболевание сердечного клапана или кардиомиопатия : Некоторые люди рождаются или развивают наследственные формы, уродливые или дисфункциональные сердечные клапаны или ослабление сердечной мышцы.
    • Сердечный приступ: Сердечный приступ может нарушить способность сердца эффективно перекачивать кровь.
    • Сердечная недостаточность: Если вам поставили диагноз сердечной недостаточности, неспособности сердца эффективно перекачивать кровь, возможно, у вас низкий EF.

    Профилактика

    Хотя большинство случаев низкого EF нельзя предотвратить напрямую, есть способы снизить ваши шансы на развитие сердечного заболевания, которое к нему приводит. Следуйте этим советам по профилактике, чтобы снизить риск развития низкого EF:

    .
    • Сохраняйте здоровье сердца : Следите за тем, что вы едите, занимайтесь спортом (в соответствии с рекомендациями врача) и избегайте курения, злоупотребления алкоголем и наркотиками.
    • Принимайте лекарства в соответствии с предписаниями : Если у вас высокое кровяное давление, высокий уровень холестерина или диабет, обязательно принимайте прописанные вам лекарства в соответствии с указаниями.
    • Проходите регулярные осмотры : аномалии сердца могут быть обнаружены при регулярном приеме, и у вас будет возможность обсудить любые симптомы со своим врачом. Если у вас низкий ФВ, чем раньше вам поставят диагноз и начнут лечение, тем лучше.

    Прогноз

    Низкая фракция выброса может быть эффективно вылечена при лечении сердечного заболевания.

    Обработка фракции с низким выбросом

    Если у вас низкая фракция выброса, ваш врач может порекомендовать следующие варианты лечения, которые помогут улучшить низкий EF:

    Бивентрикулярный кардиостимулятор

    Этот специальный имплантированный кардиостимулятор может помочь нижним камерам сердечной мышцы работать вместе и улучшить сердечную функцию, что приведет к увеличению сердечной EF.

    Изменения в здоровом образе жизни

    Выполнение надлежащего количества и интенсивности упражнений, похудание, отказ от курения, сокращение потребления соли или избытка жидкости и более здоровая диета — вот некоторые из рекомендаций для улучшения низкого EF.

    Пересадка сердца

    Хотя редко, но когда лекарства, изменения образа жизни или устройства не могут помочь людям с опасно низкой фракцией выброса и серьезными проблемами с сердцем, пересадка сердца может быть вариантом. Это серьезная операция по лечению низкого EF с многочисленными рисками и длительным периодом восстановления.

    Имплантируемый дефибриллятор сердца (ИКД)

    Это устройство, имплантированное в грудную клетку, посылает в сердце небольшие электрические импульсы, чтобы восстановить здоровый ритм и управлять низким EF.

    Лекарства

    Лекарства, такие как бета-блокаторы или диуретики, могут помочь улучшить работу сердца и контролировать симптомы низкой фракции выброса.

    Поговорите со своим врачом, если вы хотите узнать больше о том, как улучшить низкую фракцию выброса.

    Осложнения

    Низкое число EF — серьезная проблема, значительно повышающая риск внезапной остановки сердца.

    Типы, симптомы, причины и методы лечения

    Обзор

    2015 Медицинские инновации: новый препарат от сердечной недостаточности.

    Что такое сердечная недостаточность?

    Термин «сердечная недостаточность» может пугать. Это не значит, что сердце «отказало» или перестало работать. Это означает, что сердце работает не так хорошо, как должно.

    Сердечная недостаточность — серьезная проблема со здоровьем в Соединенных Штатах, от которой страдают около 5,7 миллиона американцев. Ежегодно происходит около 550 000 новых случаев сердечной недостаточности. Это основная причина госпитализации людей старше 65 лет.

    Если у вас сердечная недостаточность, ваше здоровье и качество жизни улучшатся, если вы будете заботиться о себе и сохранять равновесие.Важно узнать о сердечной недостаточности, о том, как поддерживать равновесие и когда вызывать врача.

    Насколько распространена сердечная недостаточность?

    Почти 6 миллионов американцев страдают сердечной недостаточностью, и более чем у 870 000 человек ежегодно диагностируется сердечная недостаточность. Это состояние является основной причиной госпитализации людей старше 65 лет.

    Сердечная недостаточность и старение

    Хотя риск сердечной недостаточности не меняется с возрастом, у вас больше шансов получить сердечную недостаточность, когда вы станете старше.

    Женщины и сердечная недостаточность

    У женщин такая же вероятность развития сердечной недостаточности, как и у мужчин, но есть некоторые различия:

    • У женщин сердечная недостаточность чаще развивается в более позднем возрасте, чем у мужчин.
    • Женщины, как правило, страдают сердечной недостаточностью, вызванной высоким кровяным давлением, и имеют нормальную фракцию выброса (фракция выброса; см. Ниже).
    • У женщин может быть более выраженная одышка, чем у мужчин. Нет различий в лечении мужчин и женщин с сердечной недостаточностью.

    Какие типы сердечной недостаточности?

    Существует множество причин сердечной недостаточности, но обычно это состояние делится на два типа:

    Сердечная недостаточность со сниженной функцией левого желудочка (HF-rEF)
    Нижняя левая камера сердца (левый желудочек) становится больше (увеличивается) и не может сжиматься (сокращаться) достаточно сильно, чтобы перекачивать нужное количество богатой кислородом крови к остальной части тела.

    Сердечная недостаточность с сохраненной функцией левого желудочка (HF-pEF)
    Сердце сокращается и качает кровь нормально, но нижние камеры сердца (желудочки) толще и жестче, чем обычно.Из-за этого желудочки не могут расслабиться должным образом и полностью заполниться. Поскольку в желудочках меньше крови, меньше крови перекачивается в остальную часть тела при сокращении сердца.

    Что такое фракция выброса?

    Фракция выброса (ФВ) указывает на то, насколько хорошо ваш левый желудочек (или правый желудочек) перекачивает кровь при каждом ударе сердца. В большинстве случаев EF относится к количеству крови, откачиваемой из левого желудочка при каждом его сокращении. Левый желудочек — это основная насосная камера сердца.

    Ваш EF выражается в процентах. ФВ ниже нормы может быть признаком сердечной недостаточности. Если у вас сердечная недостаточность и ФВ ниже нормы (пониженный), ваш ФВ помогает врачу узнать, насколько серьезно ваше состояние.

    Как измеряется EF?

    Фракцию выброса можно измерить с помощью:

    Почему так важно знать свой EF

    Если у вас сердечное заболевание, вам и вашему врачу важно знать ваш ФВ. Ваш EF может помочь вашему врачу определить лучший курс лечения для вас.Измерение вашего EF также помогает вашей медицинской бригаде проверить, насколько хорошо работает наше лечение.

    Спросите своего врача, как часто вам следует проверять EF. Как правило, вам следует измерять EF при первом диагнозе сердечного заболевания и по мере необходимости при изменении вашего состояния.

    Что означают цифры?

    Фракция выброса (EF) от 55% до 70%

    • Насосная способность сердца: нормальная.
    • Уровень сердечной недостаточности / влияние на накачивание: сердечная функция может быть нормальной или у вас может быть сердечная недостаточность с сохраненной EF (HF-pEF).

    Фракция выброса (EF) от 40% до 54% ​​

    • Прокачивающая способность сердца: немного ниже нормы.
    • Уровень сердечной недостаточности / влияние на откачивание крови: доступно меньше крови, поэтому меньше крови выбрасывается из желудочков. Для остальной части тела доступно меньшее, чем обычно, количество богатой кислородом крови. У вас может не быть симптомов.

    Фракция выброса (EF) от 35% до 39%

    • Насосная способность сердца: Умеренно ниже нормы.
    • Уровень сердечной недостаточности / влияние на откачивание: легкая сердечная недостаточность со сниженным EF (HF-rEF).

    Фракция выброса (EF) Менее 35%

    • Насосная способность сердца: значительно ниже нормы.
    • Уровень сердечной недостаточности / влияние на откачивание: от умеренного до тяжелого HF-rEF. Тяжелая HF-rEF увеличивает риск опасных для жизни сердечных сокращений и сердечной диссинхронии / десинхронизации (правый и левый желудочки не работают одновременно).

    Нормальное сердце. Нормальная фракция выброса левого желудочка (ФВЛЖ) колеблется от 55% до 70%. Например, LVEF 65% означает, что 65% от общего количества крови в левом желудочке откачивается с каждым ударом сердца. Ваш EF может повышаться и понижаться в зависимости от состояния вашего сердца и эффективности вашего лечения.

    HF-pEF. Если у вас HF-pEF, ваш EF находится в пределах нормы, потому что ваш левый желудочек все еще работает правильно. Ваш врач измерит ваш EF и может проверить сердечные клапаны и жесткость мышц, чтобы определить, насколько серьезна ваша сердечная недостаточность.

    HF-REF. Если у вас ФВ менее 35%, у вас повышается риск опасных для жизни нерегулярных сердечных сокращений, которые могут вызвать внезапную остановку сердца / смерть. Если ваш EF ниже 35%, ваш врач может поговорить с вами о лечении с помощью имплантируемого кардиовертера-дефибриллятора (ICD) или сердечной ресинхронизирующей терапии (CRT). Ваш врач может также порекомендовать определенные лекарства или другие методы лечения, в зависимости от степени сердечной недостаточности. Менее распространенные варианты лечения включают трансплантацию сердца или вспомогательное устройство желудочков (VAD).Если качество вашей жизни очень низкое или ваш врач сказал вам, что ваше состояние очень тяжелое, спросите о других возможных методах лечения.

    У некоторых пациентов есть HF-rEF (и EF ниже 40%) и признаки HF-pEF, такие как жесткий (но не всегда увеличенный) левый желудочек.

    Симптомы и причины

    Каковы симптомы сердечной недостаточности?

    Бывают случаи, когда ваши симптомы незначительны или могут не проявляться вообще.Это не значит, что у вас больше нет сердечной недостаточности. Симптомы сердечной недостаточности могут варьироваться от легких до тяжелых и могут появляться и исчезать.

    В целом сердечная недостаточность со временем ухудшается. По мере ухудшения у вас может появиться больше или других признаков или симптомов. Важно сообщить своему врачу, если у вас появятся новые симптомы или если они ухудшатся.

    Общие признаки и симптомы сердечной недостаточности

    • Одышка или затрудненное дыхание.У вас могут возникнуть проблемы с дыханием во время физических упражнений, отдыха или лежа в постели. Одышка возникает, когда жидкость попадает в легкие (застой) или когда ваше тело не получает достаточно богатой кислородом крови. Если вы внезапно просыпаетесь ночью, чтобы сесть и отдышаться, проблема серьезна и вам требуется медицинская помощь.
    • Чувство усталости (утомляемости) и слабости в ногах, когда вы активны. Когда ваше сердце не перекачивает достаточно богатой кислородом крови к основным органам и мышцам, вы устаете и ваши ноги могут чувствовать слабость.
    • Отек лодыжек, ног и живота; увеличение веса. Когда ваши почки не фильтруют достаточно крови, ваше тело удерживает лишнюю жидкость и воду. Избыток жидкости в теле вызывает отек и прибавку в весе .
    • Потребность в мочеиспускании во время сна. Гравитация увеличивает приток крови к почкам, когда вы лежите. Итак, ваши почки производят больше мочи, и у вас есть потребность в мочеиспускании.
    • Головокружение , спутанность сознания, трудности с концентрацией внимания, обморок . У вас могут быть эти симптомы, потому что ваше сердце не перекачивает в мозг достаточно богатой кислородом крови.
    • Быстрое или нерегулярное сердцебиение ( сердцебиение ): Когда сердечная мышца не качает кровь с достаточной силой, ваше сердце может биться быстрее, чтобы попытаться получить достаточно богатой кислородом крови к основным органам и мышцам. У вас также может быть нерегулярное сердцебиение, если ваше сердце больше обычного (после сердечного приступа или из-за аномального уровня калия в крови).
    • Сухой отрывистый кашель. Кашель, вызванный сердечной недостаточностью, чаще возникает, когда вы лежите ровно и в легких имеется лишняя жидкость.
    • Полный ( раздутый ) или твердый желудок, потеря аппетита или расстройство желудка ( тошнота ).

    Для вас очень важно управлять другими заболеваниями, такими как диабет, заболевание почек, анемия, высокое кровяное давление, заболевание щитовидной железы, астма или хроническое заболевание легких.Некоторые состояния имеют признаки и симптомы, похожие на сердечную недостаточность. Если у вас появились новые или ухудшающиеся несрочные симптомы, сообщите об этом своему врачу.

    Что вызывает сердечную недостаточность?

    Сердечная недостаточность может быть вызвана множеством заболеваний, повреждающих сердечную мышцу. Общие условия:

    • Ишемическая болезнь сердца (также называемая коронарным атеросклерозом или «затвердеванием артерий») поражает артерии, которые переносят кровь и кислород к сердцу (коронарные артерии).Нормальная оболочка внутри артерий разрушается, стенки артерий становятся толстыми, а отложения жира и налета частично блокируют кровоток. Со временем артерии становятся очень узкими или полностью закупоренными, что вызывает сердечный приступ. Блокировка мешает сердцу перекачивать кровь, достаточную для поддержания здоровья ваших органов и тканей (включая сердце). Когда артерии заблокированы, у вас может быть боль в груди (стенокардия) и другие симптомы сердечных заболеваний.
    • Сердечный приступ .Сердечный приступ происходит, когда коронарная артерия внезапно блокируется, и кровь не может поступать ко всем областям сердечной мышцы. Сердечная мышца становится необратимо поврежденной, и мышечные клетки могут погибнуть. Нормальные клетки сердечной мышцы могут работать тяжелее. Сердце может стать больше (HF-rEF) или жестким (HF-pEF).
    • Кардиомиопатия . Кардиомиопатия — это термин, который описывает повреждение и увеличение сердечной мышцы, не вызванное проблемами с коронарными артериями или кровотоком. Кардиомиопатия может возникать по многим причинам, включая вирусы, злоупотребление алкоголем или наркотиками, курение, генетику и беременность (послеродовая кардиомиопатия).
    • Пороки сердца при рождении (врожденный порок сердца).
    • Диабет .
    • Высокое кровяное давление (гипертония). Артериальное давление — это сила давления крови на стенки кровеносных сосудов (артерий). Если у вас высокое кровяное давление, это означает, что давление в артериях выше нормы. Когда артериальное давление высокое, вашему сердцу приходится сильнее перекачивать кровь, чтобы переместить кровь в тело. Это может привести к утолщению или жесткости левого желудочка, и у вас может развиться HF-pEF.Высокое кровяное давление также может вызвать сужение коронарных артерий и привести к ишемической болезни сердца.
    • Аритмия (нарушение сердечного ритма, включая мерцательную аритмию).
    • Болезнь почек .
    • Ожирение (избыточный вес).
    • Табак и употребление запрещенных наркотиков.
    • Лекарства . Некоторые препараты, используемые для борьбы с раком (химиотерапия), могут привести к сердечной недостаточности.

    Диагностика и тесты

    Отведения на теле для ЭКГ

    Диагностика сердечной недостаточности

    Чтобы определить, есть ли у вас сердечная недостаточность, вашему врачу необходимо знать ваши симптомы и историю болезни.Ваш врач спросит вас о таких вещах, как:

    Вам также предстоит пройти медицинский осмотр. Врач будет искать признаки сердечной недостаточности и заболеваний, которые могли стать причиной ослабления или жесткости сердечной мышцы.

    Какие типы тестов используются для диагностики сердечной недостаточности?

    У вас будут анализы, чтобы узнать, насколько серьезна ваша сердечная недостаточность и чем она вызвана. Общие тесты включают:

    • Анализы крови помогают нам понять, насколько хорошо работают ваши почки и щитовидная железа.Мы проверим ваш уровень холестерина и эритроцитов на предмет высокого уровня холестерина и анемии. Анемия означает, что уровень гемоглобина в крови ниже нормы. Гемоглобин — это часть красных кровяных телец, которая позволяет крови переносить кислород по телу. Низкий уровень гемоглобина вызывает у вас усталость и другие симптомы, похожие на симптомы сердечной недостаточности.
    • NT-pro ** Анализ крови на натрийуретический пептид (BNP) типа B **. BNP — это гормон, который выделяется в кровь нижними камерами сердца (желудочками) у людей с сердечной недостаточностью.NT-pro BNP — это неактивная молекула, которая высвобождается в кровь вместе с BNP. Уровень меняется в зависимости от того, насколько серьезна ваша сердечная недостаточность. Более высокие уровни NT-pro BNP означают, что желудочки подвергаются большему стрессу. Низкий уровень означает, что сердечная недостаточность стабильна. Если у вас одышка, уровень NT-pro BNP в крови может помочь вашему врачу узнать, вызвана ли она сердечной недостаточностью. Уровень более 450 пг / мл для пациентов младше 50 лет или 900 пг / мл для пациентов 50 лет и старше может означать, что у вас сердечная недостаточность.
    • Катетеризация сердца . Если вам назначена катетеризация, ваш врач может проверить вашу EF во время процедуры. Катетеризация позволяет врачу проверить ваше сердце изнутри. Длинная тонкая трубка, называемая катетером, вводится в артерию руки или ноги. Врач использует специальный рентгеновский аппарат, чтобы направить катетер к сердцу. Катетеризация сердца бывает двух видов — левая и правая. Если у вас катетеризация левых отделов сердца, ваш врач может ввести краситель, чтобы записать видео о ваших сердечных клапанах, коронарных артериях и камерах сердца (предсердиях и желудочках).При катетеризации правых отделов сердца краситель не используется; это позволяет вашему врачу узнать, насколько хорошо ваше сердце перекачивает кровь.
    • Рентген грудной клетки показывает размер вашего сердца и любые скопления жидкости вокруг сердца и легких.
    • Эхокардиограмма (эхо) . Это ультразвуковое исследование, чтобы увидеть, насколько хорошо ваше сердце может перекачивать и расслабляться, чтобы проверить сердечные клапаны, измерить свое сердце и проверить кровоток. Изображения снимаются с помощью ультразвуковой палочки, которую перемещают по коже груди.Эхо часто делается с помощью допплеровского теста, чтобы врач мог увидеть изменения давления внутри ваших сердечных камер и то, как ваша кровь течет через сердечные клапаны. Это наиболее распространенный способ определения вашего EF.
    • Фракция выброса (EF ) . Ваш EF — это показатель крови, выкачиваемой из вашего сердца с каждым ударом. Ваш EF может быть измерен с помощью эхокардиограммы (эхо), сканирования с множественным сканированием (MUGA), ядерного стресс-теста, магнитно-резонансной томографии (МРТ) или во время катетеризации сердца.Фракция выброса указывается в процентах. Нормальный EF составляет от 55% до 70%. Ваш EF может улучшиться или ухудшиться в зависимости от того, насколько стабильна ваша сердечная недостаточность и насколько эффективно ваше лечение сердечной недостаточности. Вашему врачу важно знать ваш ФВ. Вам следует измерять EF, когда вам поставили диагноз сердечной недостаточности и так часто, как рекомендует ваш врач.
    • Электрокардиограмма (ЭКГ или ЭКГ) . Этот тест регистрирует электрическую активность вашего сердца с помощью электродов, соединенных проводами с монитором электрокардиографа.Электроды — это небольшие липкие пятна, которые размещаются на вашем теле. По проводам информация передается на монитор, и он создает график, показывающий электрическую активность.
    • Многострочное сканирование сбора данных (сканирование MUGA) . Этот тест показывает вашему врачу, насколько хорошо нижние камеры вашего сердца (желудочки) перекачивают кровь. В вену вводят небольшое количество радиоактивного красителя. Специальная камера (гамма-камера) используется для создания видеозаписи биения вашего сердца.
    • Стресс-тест . Этот тест показывает, как ваше сердце реагирует на стресс. Скорее всего, вы будете тренироваться на беговой дорожке или велотренажере с разными уровнями сложности, пока записываются ваш пульс, электрокардиограф и артериальное давление. Если вы не можете заниматься спортом, можно использовать лекарства, чтобы вызвать такой же эффект, как и упражнения на сердце (фармакологический стресс-тест).

    В зависимости от вашего состояния могут потребоваться другие тесты.

    Ведение и лечение

    Как лечить сердечную недостаточность?

    Ваше лечение будет зависеть от типа сердечной недостаточности и, частично, от ее причины.Лекарства и образ жизни являются частью плана лечения каждого пациента. Ваша медицинская бригада обсудит с вами лучший план лечения для вас. Узнайте больше о лечении сердечной недостаточности.

    Каковы стадии сердечной недостаточности?

    Сердечная недостаточность — хроническое длительное состояние, которое со временем ухудшается. Существует четыре стадии сердечной недостаточности (стадии A, B, C и D). Этапы варьируются от «высокого риска развития сердечной недостаточности» до «тяжелой сердечной недостаточности» и содержат планы лечения.Спросите своего лечащего врача, на какой стадии сердечной недостаточности вы находитесь. Эти стадии отличаются от клинических классификаций сердечной недостаточности Нью-Йоркской кардиологической ассоциации (NYHA) (классы I-II-III-IV), которые отражают тяжесть симптомов или функциональные ограничения. из-за сердечной недостаточности.

    По мере того, как состояние ухудшается, ваша сердечная мышца перекачивает меньше крови к вашим органам, и вы переходите к следующей стадии сердечной недостаточности. Вы не можете пройти через этапы назад. Например, если вы находитесь на стадии B, вы не можете снова оказаться на стадии A.Цель лечения — не дать вам продвинуться по этапам или замедлить прогрессирование.

    Лечение на каждой стадии сердечной недостаточности может включать изменение лекарств, образа жизни и сердечных устройств. Вы можете сравнить свой план лечения с планом лечения для каждой стадии сердечной недостаточности. Перечисленные методы лечения основаны на действующих рекомендациях по лечению. В таблице представлен базовый план медицинского обслуживания, который может относиться к вам. Если у вас есть какие-либо вопросы по какой-либо части вашего плана лечения, спросите члена вашей медицинской бригады.

    Этап А

    Стадия А считается пре-сердечной недостаточностью. Это означает, что вы подвержены высокому риску развития сердечной недостаточности, потому что у вас есть семейная история сердечной недостаточности или у вас есть одно из следующих заболеваний:

    • Гипертония.
    • Диабет.
    • Ишемическая болезнь сердца.
    • Метаболический синдром.
    • История злоупотребления алкоголем.
    • История ревматической лихорадки.
    • Семейный анамнез кардиомиопатии.
    • История приема лекарств, которые могут повредить сердечную мышцу, например, некоторых лекарств от рака.

    Стадия А

    Обычный план лечения пациентов с сердечной недостаточностью стадии А включает:

    • Регулярные упражнения, активный образ жизни, ходьба каждый день.
    • Бросить курить.
    • Лечение повышенного артериального давления (медикаменты, диета с низким содержанием натрия, активный образ жизни).
    • Лечение повышенного холестерина.
    • Не употреблять алкоголь и наркотики.
    • Лекарства:
      • Ингибитор ангиотензинпревращающего фермента (ACE-I) или блокатор рецепторов ангиотензина II (ARB), если у вас ишемическая болезнь сердца, диабет, высокое кровяное давление или другие сосудистые или сердечные заболевания.
      • Бета-адреноблокатор, если у вас высокое кровяное давление.

    Этап B

    Стадия B считается пре-сердечной недостаточностью. Это означает, что вам диагностировали систолическую дисфункцию левого желудочка, но никогда не было симптомов сердечной недостаточности.У большинства людей с сердечной недостаточностью стадии B эхокардиограмма (эхо) показывает фракцию выброса (ФВ) 40% или меньше. В эту категорию входят люди с сердечной недостаточностью и пониженной ФВ (HF rEF) по любой причине.

    Стадия Б

    Обычный план лечения пациентов с сердечной недостаточностью стадии B включает:

    • Процедуры, перечисленные в Стадии A.
    • Ингибитор ангиотензинпревращающего фермента (АПФ-I) или блокатор рецепторов ангиотензина II (БРА) (если вы не принимаете один из них в рамках плана лечения стадии А).
    • Бета-адреноблокатор, если у вас был сердечный приступ и ваш EF составляет 40% или ниже (если вы не принимаете его в рамках своего плана лечения на стадии A).
    • Антагонист альдостерона, если у вас был сердечный приступ или если у вас диабет и EF 35% или меньше (для снижения риска увеличения вашей сердечной мышцы и плохой перекачивания крови).
    • Возможна операция или вмешательство в качестве лечения закупорки коронарной артерии, сердечного приступа, болезни клапана (вам может потребоваться операция по восстановлению или замене клапана) или врожденного порока сердца.

    Этап C

    Пациентам с сердечной недостаточностью стадии C был поставлен диагноз сердечной недостаточности, и они имели (в настоящее время) или имели (ранее) признаки и симптомы этого состояния.

    Существует множество возможных симптомов сердечной недостаточности. Наиболее распространены:

    • Одышка.
    • Чувство усталости (утомляемость).
    • Менее способна заниматься спортом.
    • Слабые ноги.
    • Просыпание для мочеиспускания.
    • Опухание стоп, лодыжек, голеней и живота (отек).

    Стадия C

    Обычный план лечения пациентов с HF-rEF стадии C включает:

    • Процедуры, перечисленные на этапах A и B.
    • Бета-блокатор (если вы его не принимаете), чтобы помочь сердечной мышце работать сильнее.
    • Антагонист альдостерона (если вы его не принимаете), если сосудорасширяющее лекарство (комбинация ACE-I, ARB или рецептора ангиотензина / ингибитор неприлизина) и бета-блокатор не облегчают ваши симптомы.
    • Комбинация гидралазина / нитрата, если другие методы лечения не купируют ваши симптомы. Пациенты афроамериканского происхождения должны принимать это лекарство (даже если они принимают другие сосудорасширяющие препараты), если у них наблюдаются симптомы от умеренной до тяжелой.
    • Лекарства, замедляющие частоту сердечных сокращений, если ваша частота сердечных сокращений превышает 70 ударов в минуту, а симптомы не устраняются.
    • Если симптомы не исчезнут, можно прописать мочегонное средство («водные таблетки»).
    • Ограничьте потребление натрия (соли) в своем рационе.Спросите своего врача или медсестру, каков ваш дневной лимит.
    • Следите за своим весом каждый день. Сообщите своему врачу, если вы набираете или теряете более 4 фунтов из-за своего «сухого» веса.
    • Возможное ограничение жидкости. Узнайте у врача или медсестры, каков ваш дневной лимит жидкости.
    • Возможная сердечная ресинхронизирующая терапия (бивентрикулярный кардиостимулятор).
    • Возможна терапия имплантируемым сердечным дефибриллятором (ЖКД).

    Если лечение заставляет ваши симптомы улучшаться или прекращаться, вам все равно необходимо продолжить лечение, чтобы замедлить прогрессирование до стадии D.

    Stage D и уменьшенный E

    Пациенты со стадией D HF-rEF имеют запущенные симптомы, которые не проходят при лечении. Это последняя стадия сердечной недостаточности.

    Стадия D

    Обычный план лечения пациентов с сердечной недостаточностью стадии D включает:

    • Процедуры, перечисленные на этапах A, B и C.
    • Оценка для более сложных вариантов лечения, включая:
      • Пересадка сердца.
      • Вспомогательные устройства для желудочков.
      • Кардиохирургия.
      • Непрерывное введение инотропных препаратов внутривенно.
      • Паллиативная помощь или помощь в хосписе.
      • Исследовательские методы лечения.

    Этапы C и D с сохраненным EF

    Лечение пациентов с сердечной недостаточностью стадии C и стадии D и зарезервировано EF (HF-pEF) включает:

    • Процедуры, перечисленные на этапах A и B.
    • Лекарства для лечения заболеваний, которые могут вызвать сердечную недостаточность или ухудшить состояние, таких как фибрилляция предсердий, высокое кровяное давление, диабет, ожирение, ишемическая болезнь сердца, хроническое заболевание легких, высокий уровень холестерина и болезни почек.
    • Мочегонное средство («водные таблетки») для уменьшения или облегчения симптомов.

    ВЫ — САМАЯ ВАЖНАЯ ЧАСТЬ В ВАШЕМ ПЛАНЕ ЛЕЧЕНИЯ!

    Вы должны предпринять шаги, чтобы улучшить здоровье своего сердца. Принимайте лекарства в соответствии с инструкциями, соблюдайте диету с низким содержанием натрия, оставайтесь активными или становитесь физически активными, обращайте внимание на внезапные изменения веса, ведите здоровый образ жизни, записывайтесь на приемы и отслеживайте свои симптомы. Поговорите со своим лечащим врачом по поводу вопросов или опасений, которые у вас есть по поводу ваших лекарств, изменения образа жизни или любой другой части вашего плана лечения.

    Перспективы / Прогноз

    Каковы перспективы?

    При правильном уходе сердечная недостаточность не помешает вам заниматься любимыми делами. Ваш прогноз или перспективы на будущее будут зависеть от того, насколько хорошо работает ваша сердечная мышца, от ваших симптомов и от того, насколько хорошо вы реагируете на свой план лечения и соблюдаете его.

    Жить с

    Как сердечная недостаточность влияет на качество жизни и образ жизни?

    При правильном уходе и плане лечения сердечная недостаточность может ограничивать вашу активность, но многие взрослые по-прежнему наслаждаются жизнью. Насколько хорошо вы себя чувствуете, зависит от того, насколько хорошо работает ваша сердечная мышца, от ваших симптомов, а также от того, насколько хорошо вы реагируете на план лечения и соблюдаете его.Это включает в себя заботу о себе (прием лекарств, активный образ жизни, соблюдение диеты с низким содержанием натрия, отслеживание и сообщение вашему лечащему врачу о новых или ухудшающихся симптомах) и ведение здорового образа жизни (регулярные контрольные визиты к врачу провайдер, ежегодная прививка от гриппа).

    Поскольку сердечная недостаточность является хроническим долгосрочным заболеванием, поговорите со своим врачом и членами семьи о своих предпочтениях в отношении медицинской помощи. Вы можете заполнить предварительное распоряжение или завещание, чтобы все, кто ухаживает за вами, знали о ваших желаниях.В журнале «Живая жизнь» будет подробно рассказано, какое лечение вы делаете или не хотите продлевать. Хорошая идея — подготовить завещание к жизни, пока вы здоровы, на случай, если вы не сможете принять эти решения позже.

    Фракция выброса: понимание результатов

    Фракция выброса означает, сколько крови сердце откачивает во время сокращения. Аномальная фракция выброса может быть признаком сердечной недостаточности.

    Некоторым людям может потребоваться лечение для улучшения фракции выброса.

    В этой статье мы обсудим фракцию выброса более подробно, в том числе, что означают результаты и как улучшить это измерение.

    Фракция выброса — это показатель того, насколько хорошо сердце перекачивает кровь по телу. Когда бьется, сердце сжимается и расслабляется. Во время сокращения он выталкивает кровь из больших камер, называемых желудочками. Эти желудочки снова наполняются кровью, когда сердце расслабляется.

    Фракция выброса — это процент крови, которую сердце выталкивает во время сокращения.Процент обычно относится к фракции выброса левого желудочка, камеры сердца, которая перекачивает кровь к голове, рукам, туловищу, животу и ногам.

    Фракция выброса — важный показатель работы сердца. Например, низкая фракция выброса может указывать на сердечное заболевание.

    Врач может использовать эту цифру при принятии решения о лечении.

    Есть несколько способов измерить фракцию выброса.

    Один из распространенных методов — это эхокардиограмма.Эхокардиограмма — это вид ультразвукового сканирования, при котором используются высокочастотные звуковые волны для создания изображений внутренних органов.

    Чтобы выполнить эхокардиограмму, врач поместит небольшой зонд на грудь. Затем они будут перемещать зонд вокруг груди, чтобы создать живое изображение на мониторе.

    Другие возможные тесты включают:

    Катетеризация сердца

    Врач продет длинную тонкую трубку через кровеносный сосуд к сердцу. Они введут контрастный краситель и затем увидят, сколько его выходит из сердца через артерии с каждым ударом сердца.

    Радионуклидная вентрикулография

    Этот тест, который люди иногда называют сканированием MUGA, позволяет сфотографировать сердце с помощью специальной камеры и радиоактивного индикатора в крови.

    После того, как врач измерит фракцию выброса, он сравнит ее с типичными диапазонами. Это следующие:

    Нормальная фракция выброса

    По данным Американской кардиологической ассоциации, нормальная фракция выброса составляет от 50% до 70%. Нормальный результат означает, что сердце перекачивает достаточное количество крови при каждом сокращении.

    По-прежнему возможна сердечная недостаточность с нормальной фракцией выброса. Врачи называют это сердечной недостаточностью с сохраненной фракцией выброса (HFpEF) или диастолической сердечной недостаточностью.

    Это происходит, когда сердечная мышца слишком толстая или жесткая и не расслабляется достаточно, чтобы позволить нормальному объему крови заполнить желудочки. Сердце может откачивать кровь с нормальной скоростью, но количество крови может быть слишком низким.

    Сердечная мышца может утолщаться с возрастом. Утолщение сердца увеличивает риск фибрилляции предсердий у пожилых людей.

    Низкая фракция выброса

    Фракция выброса 40% или ниже низкая.

    Низкая фракция выброса — еще один признак сердечной недостаточности или кардиомиопатии, которая является заболеванием сердечной мышцы.

    У людей с низкой фракцией выброса сердце не может перекачивать кровь из сердца в количестве, достаточном для удовлетворения потребностей организма.

    Некоторые признаки низкой фракции выброса включают:

    Некоторые врачи считают фракцию выброса 41–49% погранично низкой.Это измерение может означать повреждение от сердечного приступа.

    Высокая фракция выброса

    Фракция выброса более 75% является высокой. Высокая фракция выброса также может указывать на сердечное заболевание.

    Например, высокая фракция выброса может быть признаком гипертрофической кардиомиопатии. Это состояние может затронуть людей любого возраста. Это вызывает утолщение сердечной мышцы и может привести к остановке сердца.

    Человеку, фракция выброса которого выходит за пределы нормы, может потребоваться лечение основного заболевания.

    Некоторые общие рекомендации для людей с сердечной недостаточностью включают:

    • ограничение потребления соли до менее 2300 миллиграммов в день
    • регулирование потребления жидкости
    • регулярные физические упражнения
    • поддержание умеренного веса
    • отказ от алкоголя, курения и употребления наркотиков
    • управление стрессом
    • выявление и лечение возможных причин сердечной недостаточности, таких как высокое кровяное давление

    Врачи могут назначать лекарства для лечения сердечной недостаточности.Некоторые препараты, например бета-адреноблокаторы, могут предотвратить ослабление сердечной мышцы. Водные таблетки или мочегонные средства могут уменьшить отек и одышку, которые сопровождают сердечную недостаточность.

    Если сердечная недостаточность вызвана высоким кровяным давлением или атеросклерозом, лечение этих состояний будет частью подхода.

    Другой вариант — двухжелудочковый кардиостимулятор. Это устройство определяет, когда пульс нерегулярный, слишком быстрый или слишком медленный. Чтобы увеличить выброс сердца, он использует электрический ток, который заставляет левый и правый желудочки работать вместе.

    Фракция выброса — важный показатель здоровья сердца. Фракция выброса за пределами нормы может быть признаком сердечной недостаточности.

    Лечение низкой фракции выброса, вызванной сердечной недостаточностью, включает изменение образа жизни, прием лекарств и, у некоторых людей, бивентрикулярный кардиостимулятор. Устранение основных причин сердечной недостаточности также имеет решающее значение.

    Статистические методы оценки доли излечения пациентов с COVID-19 в Индии

    Резюме

    С начала 2020 года человечество находится под угрозой пандемии COVID-19.Несмотря на то, что болезнь легко передается, значительная часть заболевших выздоравливает. Большинство выздоровевших пациентов не погибнут от COVID-19, даже если они наблюдались в течение длительного периода. Их можно рассматривать как выживших в долгосрочной перспективе (вылеченную популяцию) в контексте анализа данных за всю жизнь. В этой статье мы представляем некоторые статистические методы для оценки эффективности лечения пациентов с COVID-19 в Индии. Модель излечения смеси пропорциональных опасностей используется для оценки доли излечения и влияния ковариат пола и возраста на продолжительность жизни.В этом исследовании используются данные, доступные на веб-сайте https://api.cvoid19india.org. Мы видим, что процент излечения пациентов с COVID-19 в Индии составляет более 90%, что действительно является оптимистичной информацией.

    1. Введение

    Вспышка нового коронавирусного заболевания 2019 г. (COVID-19) вызвала глобальный кризис в области здравоохранения с января 2020 года. Первый случай COVID-19 был зарегистрирован в Ухане, провинция Хубэ, Китай, как случай пневмонии. неустановленной этиологии 31 декабря 2019 г.К 19 мая 2020 года вирус распространился по всему миру. Он затронул почти 50 лакхов (4

    7) человек и стал причиной более трех лакхов и двадцати тысяч (324554) смертей, в то время как более 19 лакхов (1

    Параметр Модель смеси
    Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3 Масштаб ( λ ) постоянный Масштаб ( λ ) смоделирован Масштаб ( λ ) смоделирован
    Константа формы ( γ ) Константа формы ( γ ) Форма ( γ ) моделированная
    Отвержденная фракция
    Перехват 0.375 (0,008) 0,325 (0,010) 0,366 (0,009)
    Возрастная группа
    50–59 69 — 0,016 (0,008) — 0,004 (0,011) — 0,028 (0,009)
    70–79 — 0,038 (0,008) 0,048 (0,011) — 0,014 (0.009)
    80+ — 0,151 (0,009) 0,078 (0,012) 0,021 (0,011)
    LRT P <0,0001 900.00013 P 0 <0,0001
    Группа депривации
    1 (приток)
    2 — 0,006 (0,009) — 0,006 (0,010)
    3 — 0,028 (0,008) 0,036 (0,009) — 0,018 (0,010)
    4 — 0,022 (0,008) 0,073 (0,010) — 0,003 (0,010)
    5 (лишено) — 0,041 (0,009) 0,001 (0,010) — 0,019 (0,011)
    P <0.0001 P = 0,16 P = 0,18
    Параметр масштаба ( λ )
    LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
    LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
    Параметр формы (40 )
    LRT (возрастная группа) P <0.0001
    LRT (депривационная группа) P <0,0001
    Логарифмическая вероятность — 76 597,82 — 7541,95 — 7541,95
    Параметр Модель смеси
    Модель MIX1 Модель MIX2 Модель MIX3
    Масштаб ( λ ) постоянная Масштаб (режим) Масштаб (режим) λ ) смоделировано
    Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) постоянная Форма ( γ ) смоделирована
    Фракция отверждения
    Перехват 0.375 (0,008) 0,325 (0,010) 0,366 (0,009)
    Возрастная группа
    50–59 69 — 0,016 (0,008) — 0,004 (0,011) — 0,028 (0,009)
    70–79 — 0,038 (0,008) 0,048 (0,011) — 0,014 (0.009)
    80+ — 0,151 (0,009) 0,078 (0,012) 0,021 (0,011)
    LRT P <0,0001 900.00013 P 0 <0,0001
    Группа депривации
    1 (приток)
    2 — 0,006 (0,009) — 0,006 (0,010)
    3 — 0,028 (0,008) 0,036 (0,009) — 0,018 (0,010)
    4 — 0,022 (0,008) 0,073 (0,010) — 0,003 (0,010)
    5 (лишено) — 0,041 (0,009) 0,001 (0,010) — 0,019 (0,011)
    P <0.0001 P = 0,16 P = 0,18
    Параметр масштаба ( λ )
    LRT (возрастная группа) — 0,0001 P <0,0001
    LRT (группа депривации) P <0,0001 P <0,0001
    Параметр формы (40 )
    LRT (возрастная группа) P <0.0001
    LRT (группа депривации) P <0,0001
    Логическая вероятность — 76 597,82 — 75 735,75 — 75 735,75 2].

  • 14.

    Арано И., Сугимото Т., Хамасаки Т., Оно Ю. Практическое применение модели лечебной смеси для долгосрочных цензурированных данных выживших из клинического исследования отмены пациентов с большим депрессивным расстройством. BMC Med Res Methodol . 2010; 10 : 33. DOI: 10.1186 / 1471-2288-10-33. [PubMed: 20412598]. [PubMed Central: PMC2880122].

  • 15.

    Пето Р., Ли П.Н., Пейдж В.С. Статистический анализ биотеста на непрерывные канцерогены. Бр. Дж. Рак .1972; 26 (4): 258-61. [PubMed: 5071187]. [PubMed Central: PMC2008655].

  • 16.

    Карраско JMF, Ортега EMM, Cordeiro GM. Обобщенное модифицированное распределение Вейбулла для моделирования срока службы. Анализ статистических данных вычислений . 2008; 53 (2): 450-62. DOI: 10.1016 / j.csda.2008.08.023.

  • 17,

    Ван Д. Маллер Р.А., Чжоу X. Анализ выживаемости с долгосрочными выжившими. Статистические методы Med Res .2000; 9 : 520.

  • 18.

    Абу Бакар MR, Салах К.А., Ибрагим Н.А. Фракция излечения, моделирование и оценка в популяционном анализе выживаемости при раке. Малайзийский J Math Sci . 2008; 2 : 113-34.

  • 19.

    Асано Дж., Хиракава А., Хамада С. Оценка точности прогноза излечения в модели лечения пропорциональных рисков Кокса: приложение к данным о раке груди. Фарм Стат. . 2014; 13 (6): 357-63.DOI: 10.1002 / pst.1630. [PubMed: 25044997].

  • 20.

    Ортега EMM, Barriga GDC, Hashimoto EM, Cancho VG, Cordeiro GM. Новый класс регрессионных моделей выживаемости с фракцией излечения. J Data Sci . 2014; 12 (1): 107-36.

  • 21.

    Брэдберн MJ, Кларк Т.Г., Лав С.Б., Альтман Д.Г. Анализ выживаемости, часть II: многомерный анализ данных — введение в концепции и методы. Бр. Дж. Рак . 2003; 89 (3): 431-6.DOI: 10.1038 / sj.bjc.6601119. [PubMed: 12888808]. [PubMed Central: PMC23

  • 6) человек выздоровели от болезни. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила вспышку нового коронавируса (COVID-19) глобальной пандемией 11 марта 2020 г. Однако в Индии первый случай COVID-19 был зарегистрирован в штате Керала 30 января 2020 г. студент-медик приехал из Китая.Сейчас все крупные города Индии находятся под угрозой COVID-19. К этому времени было зарегистрировано 106480 положительных случаев, а число погибших достигло 3301. Хорошая новость заключается в том, что большая группа людей, насчитывающая 42309 человек, выздоровела от болезни. Развитие медицинских учреждений и быстрые действия при лечении делают все возможное, чтобы львиная доля пациентов полностью излечилась от болезни.

    Популярными статистическими моделями при анализе эпидемиологических данных являются модель SIR (восприимчивые, инфицированные и вылеченные) и родственные ей другие компартментные модели.Сообщалось о многих исследованиях данных пациентов с COVID-19 с использованием моделей SIR и других популярных статистических методов (Nadia and Hazem, 2020 и Waquas et al, 2020). В настоящей статье наша цель — проанализировать данные о пациентах с COVID-19 из Индии с использованием моделей данных о продолжительности жизни, которые широко используются в эпидемиологических исследованиях и исследованиях общественного здравоохранения (Lee and Go, 1997 и Cole and Hudgens, 2010).

    При анализе данных за время жизни мы моделируем время до наступления интересующего события. В этом контексте мы можем определить смерть от COVID-19 как интересное событие.Время известно как время жизни. По разным причинам окончательное время наступления события недоступно для многих людей (пациентов). Эта ситуация приводит к явлению, известному как цензурирование. Для подвергнутых цензуре пациентов мы доступны только с частичной информацией о продолжительности жизни; это больше, чем конкретное время. Возможность цензуры отличает анализ данных за время жизни от всех других областей статистики. Обширный обзор анализа данных о продолжительности жизни дан в Lawless (2011). Для многих пациентов с COVID-19 в Индии доступны дата подтверждения заболевания и дата смерти / выздоровления в результате (от) болезни, а также информация о возрасте и поле.Данные находятся в свободном доступе на сайте «https://api.cvoid19india.org». Когда событие определяется как смерть из-за COVID-19, выздоровевшие и госпитализированные пациенты могут получить цензурированную продолжительность жизни, поскольку у нас нет информации о них после указанной даты (согласно записям).

    В исследованиях на протяжении всей жизни исследователи обычно предполагают, что все испытуемые испытают интересующее событие, если за ними следить достаточно долго (Maller and Zhao, 1996). Однако в некоторых ситуациях значительная часть людей может не испытать интересующее событие даже по прошествии длительного периода времени.Например, пациент с COVID-19, однажды выздоровевший от болезни, считается, что он / она приобрел иммунитет к заболеванию и не испытает его в будущем. К таким пациентам можно относиться как к выжившим или вылеченным пациентам. Модели лечения рассматриваются как эффективный статистический инструмент для анализа данных эпидемиологических исследований и клинических исследований рака (Othus et al., 2012 и Stolenberg et al., 2020).

    Соответственно, среди населения Индии, пострадавшего от COVID-19, есть много выживших в течение длительного периода времени, и оценка доли излечения указывает на оценку процента людей, которые выздоровеют.Отметим, что подвергнутые цензуре и вылеченные — абсолютно разные; где первый случай относится к человеку, который не переживает интересующее событие в данный момент (время цензуры), а второй случай относится к человеку, который не будет испытывать интересующее событие, даже если он наблюдал бесконечно долго. Мы можем использовать модели смешанного лечения, основную модель лечения, предложенную Боагом (1949) для анализа этих данных. Модель комбинированного лечения предполагает, что исследуемая популяция представляет собой смесь восприимчивых (неизлеченных) людей, которые могут испытать интересующее событие, и нечувствительных (вылеченных) людей, которые никогда не испытают это событие.Модель ЛГ Кокса (Cox, 1972) для данных об излечении используется для исследования связи между временем выживания и ковариатами.

    В данной статье мы анализируем данные о пациентах с COVID-19 в Индии (доступные по состоянию на 19 мая 2020 г.) с использованием статистических методов анализа данных о продолжительности жизни. Это, по-видимому, первое исследование данных пациентов с COVID-19 в этом направлении. Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе 2 мы описываем статистические модели и вычислительные процедуры, использованные в этом исследовании.Мы используем оценку функции выжившего по Каплану Мейеру, чтобы получить основную информацию о присутствии в популяции выживших в течение длительного периода времени. Влияние ковариат на продолжительность жизни анализируется с использованием модели пропорциональных опасностей, а доля выздоровления оценивается в присутствии ковариат. Здесь одновременно оцениваются параметры регрессии и доля отверждения. Для этой цели мы используем пакет «smcure» на языке R (Cai et al., 2012). В разделе 3 мы представляем результаты и анализируем их с подробным обсуждением.Наконец, в разделе 4 представлены заключительные замечания и возможные будущие работы.

    2. Модель и процедуры вывода

    2.1. Модель

    В общем, предположим, что у нас есть n пациентов. Определите T как время смерти пациента с COVID-19 с даты подтверждения заболевания. Следовательно, T будет считаться количеством дней в больнице. Количество дней госпитализации пациента, у которого наступила смерть, считается наблюдаемой продолжительностью жизни. Если пациент выздоровел, мы знаем только то, что в настоящее время событие с ним не произошло, поэтому количество дней госпитализации для этих пациентов считается цензурированной продолжительностью жизни.Информация о пациентах с текущим статусом «госпитализирована» также недоступна после указанной даты. Следовательно, эти жизни также рассматриваются как подвергшиеся цензуре жизни.

    Основными рамками анализа данных за срок службы являются функция выживаемости, функция степени опасности и функция распределения. Функция выживаемости, обозначенная S ( t ), дает вероятность выживания пациента после периода t и определяется как S ( t ) = P ( T> t) .В общем, функция выживаемости является невозрастающей функцией с lim t → ∞ S ( t ) = 0. Функция степени опасности, представленная как h (t) , указывает мгновенное вероятность отказа в момент времени t и дается выражением. Функция распределения, определяемая как дополнение функции выжившего, дает вероятность отказа до определенного момента времени t и определяется как F ( t ) = P ( T ≤ t ) = 1 — S ( т ).

    Для некоторых пациентов доступна информация о возрасте и поле. Ковариаты могут быть представлены с помощью вектора z , который частично или полностью отсутствует у некоторых пациентов. В общем, мы предполагаем, что вектор z имеет размерность p × 1. Теперь для каждого пациента мы наблюдаем продолжительность жизни T и индикаторную переменную δ , которая определяется как 0, если наблюдается смерть, и 1, если пациент выздоровел / госпитализирован. Теперь у каждого пациента есть пара наблюдений { T , δ }, наблюдаемое время жизни и индикаторная переменная, чтобы сообщить нам, является ли T временем события или временем цензуры, а также ковариатой p × 1. вектор z .Пусть S ( t | z ) будет функцией выживания T в присутствии вектора ковариации z , который может быть определен как

    Мы предполагаем, что у некоторых пациентов не будет смерти из-за COVID-19, даже если они будут наблюдаться бесконечно долго, и наша цель — оценить эту долю пациентов. В модели лечения мы можем определить скрытую переменную Y как индикаторное событие, которое принимает значение 1, если человек принадлежит к неизлеченной группе (если он переживает событие), и 0 в противном случае.Теперь время жизни T можно разложить как T = YT * + (1 — Y ) ∞, где T * — это время жизни уязвимых (неизлеченных) людей. Мы можем отметить, что переменная Y обозначает истинное состояние события, а переменная δ обозначает наблюдаемое состояние отказа и, по сути, { δ i = 1, i = 1, 2, .., n } ⊂ { Y i = 1, i = 1, 2, .., n }.

    Теперь функцию выживания, заданную в уравнении (1), можно записать как где S * ( t | z ) определяется как S * ( t | z ) = P ( T > t | z ), которая является собственно функцией выживания. Исследователи обычно оценивают π ( z ), моделируя его как логистическое распределение, данное (Farewell, 1982) где γ — набор векторов параметров.При наличии длительно оставшихся в живых функция выживания S ( t | z ) такова, что lim t S ( t | z )> 0, и это предельное значение, заданное как 1 — π ( z ), соответствует доле излеченных субъектов, известной как коэффициент излечения.

    Чтобы оценить влияние ковариантных значений z на функцию выживаемости у нелеченных людей, мы можем смоделировать функцию выживаемости S * ( t | z ).В этой статье мы используем модель Cox PH, которая является наиболее популярной регрессионной моделью, используемой в медицинских исследованиях, для моделирования функции выживаемости в присутствии ковариат. В модели Cox PH функция выживания S * ( t | z ) может быть записана как где — базовая функция выживаемости, общая для всех индивидов, а β — вектор параметров регрессии p × 1. Теперь уравнение. (4) можно использовать для моделирования уравнения. (2) и получившуюся модель можно назвать моделью отверждения смеси пропорциональных опасностей (PHMC).

    Чтобы получить основную информацию о наличии фракции выздоровления в наборе данных, мы можем использовать оценку Каплана Мейера (KM) (Kaplan and Meier, 1958) базовой функции выживаемости, которая не зависит от ковариантного вектора z . Оценка Каплана Мейера или предела продукта на момент т дается формулой где d i — количество событий, а n i — количество лиц, подверженных риску в момент времени t i .

    В идеальной ситуации, когда все люди имеют наблюдаемую продолжительность жизни, мы имеем S ( τ ) = 0, где τ — наибольшее наблюдаемое время жизни. Но когда в данных представлены вылеченные или длительно выжившие люди, очевидно, что S ( τ )> 0 и 1 — S ( τ ) дадут приблизительную оценку процента цензуры в наборе данных, который может также включать в себя отвержденную пропорцию. Следовательно, высокое значение S ( τ ) свидетельствует о наличии выживших в течение длительного периода времени (Maller and Zhao, 1996).

    2.2. Процедуры вывода

    Наша цель состоит в том, чтобы оценить базовую функцию выживаемости (отличную от оценки КМ), вектор параметров регрессии β и фракцию излечения π ( z ) одновременно на основе данных. Для оценки параметров в рамках модели PH Peng and Dear (2000) и Sy и Taylor (2000) предложили метод частичного правдоподобия, с помощью которого мы можем оценить β без указания базовой функции выживаемости.Пусть Φ = ( T , δ , z ) обозначают наблюдаемые данные.

    Алгоритм ожидания-максимизации (EM) может использоваться для оценки интересующих параметров в модели PHMC. Следуя обозначениям в разделе 2.1, учитывая, что y = ( y 1 , y 2 ,…, y n ) и Φ, полное правдоподобие можно записать как где h (.) — функция степени опасности, соответствующая S * (.). Логарифм полного правдоподобия l можно записать как l = l 1 + l 2 , где и

    Условное ожидание полного логарифмического правдоподобия относительно y i заданного Φ может быть вычислено с использованием шага E алгоритма EM вместе с оценками β и. Поскольку уравнение (7) и уравнение. (8) являются линейными функциями, нам нужно только условное ожидание y i для выполнения этого вычисления.Обозначим и как оценки β и полученные на k -й итерации. Теперь условное ожидание y i дано и может быть записано как

    .

    Мы видим, что если δ i = 1 и δ i = 0, это будет условной вероятностью того, что -й индивидуум останется неизлеченным. Поскольку и, ожидания уравнения. (7) и уравнение. (8) можно записать как и

    Шаг максимизации (M-шаг) в алгоритме EM может использоваться, чтобы максимизировать уравнение.(10) и уравнение. (11).

    Для оценки параметров модели PH мы можем использовать методы, приведенные в Peng and Dear (2000). Логарифмическая функция правдоподобия в модели PHMC может быть построена аналогично обычной модели PH с дополнительной переменной смещения. Теперь оценка функции выживаемости с использованием E-шага в алгоритме EM. Пусть t (1) , t (2) ,… t ( p ) обозначают отдельные периоды отказов без цензуры, обозначают количество событий и обозначают риск установлен в момент времени t ( j ) .Теперь оценка типа Бреслоу для дается выражением где — оценка β , полученная на предыдущем шаге. Теперь мы можем оценить вероятность излечения π ( z ), используя уравнение. (3) приведено в разделе 2.1.

    3. Данные и результаты

    В этом разделе мы анализируем данные о пациентах с COVID-19 в Индии, используя статистические методы, описанные в разделе 2. Поскольку переменная ответа — время (количество дней в больнице) в этом исследовании, для использования моделей данных о продолжительности жизни нам нужна информация о «дате поступления в больницу» и «дате изменения статуса».Доступная информация в файле «необработанные данные пациента» с сайта https://api.cvoid19india.org по состоянию на 19 мая 2020 года используется для проведения анализа. Из необработанных данных мы видим, что 10,83% продолжительности жизни — это фактически наблюдаемая продолжительность жизни (текущий статус пациента — смерть), а остальные 89,17% продолжительности жизни подвергаются цензуре (текущий статус пациента умер / госпитализирован).

    Мы строим кривую Каплана-Мейера, используя уравнение. (5) приведено в разделе 2.1, чтобы получить основную информацию о наличии в данных долгосрочных выживших.Минимальное оценочное значение вероятности выживания составляет 0,874 со стандартной ошибкой 0,0114. График кривой KM представлен на рисунке 1. Из графика видно, что большая часть пациентов будет долгосрочно выжившими в этой группе.

    Мы анализируем приведенные выше данные, чтобы оценить долю излечения при наличии ковариат пола и возраста. Для обеих ковариат проводится отдельный анализ, поскольку для некоторых пациентов информация о поле, а для некоторых — о возрасте отсутствует. Сначала мы оцениваем долю выздоровления с учетом ковариантного пола.По доступным данным, 24,6% составляют женщины, а остальные 73,4% — мужчины. В анализе мы обозначаем самок через 0, а самцов за 1. Параметр регрессии оценивается как 0,386. Поскольку значение параметра больше 0, это означает, что вероятность выживания у самок выше, чем у самцов.

    Рис. 1. График

    КМ пациентов с COVID-19 в Индии

    Доля излечения данных оценивается как 0,8840. Вероятность выживания, предсказанная с помощью этой модели, отображается отдельно для мужчин и женщин.То же самое показано на рисунке 2.

    На приведенном выше рисунке сплошная линия обозначает вероятность выживания самок, а пунктирная линия обозначает то же самое для самцов. Мы видим, что у женщин больше шансов выжить, чем у мужчин; факт, сообщенный и другими исследователями. Также можно отметить, что вероятность выживания самок к 8-му дню становится постоянной и составляет 0,88. У самцов постоянство вероятности выживания достигается к 7-м суткам и составляет 0,76.

    Рисунок 2.

    Прогнозируемая вероятность выживания мужчин и женщин

    Теперь рассмотрим ковариантный возраст для оценки доли излечения. Минимальный зарегистрированный возраст — 1, а максимальный — 96. Параметр регрессии оценивается как 0,2381, что означает, что отношение рисков будет больше 1. Следовательно, возраст можно рассматривать как «плохой прогностический фактор», который говорит нам, что по мере увеличения возраста опасность увеличится. Что касается возраста, доля излечения оценивается в 0,9313. Мы строим кривую вероятности выживания для пациентов, разделив их на две группы в зависимости от возраста; младше 60 лет и равняется 60 годам или старше.Значение 60 выбрано, чтобы определить, насколько отличается модель выживания для пожилых людей и других людей.

    На приведенном выше рисунке сплошная линия представляет вероятность выживания пациентов младше 60 лет, а пунктирная линия представляет вероятность выживания пациентов старше 60 лет. Мы видим, что существует значительная разница в вероятности выживания пожилых людей и других людей. Для пожилых людей вероятность выживания стала постоянной через 7 дней и составляет всего 0,5, в то время как для других вероятность выживания достигает стабильности к 7-му дню и равна 0.98. Это показывает, что почти все пациенты в возрасте до 60 лет выздоравливают от COVID-19, в то время как почти половина пожилых людей выживает.

    Рисунок 3.

    Прогнозируемая вероятность выживания пациентов старше и младше 60 лет

    4. Заключительные замечания

    Мы анализируем данные о пациентах с COVID-19 в Индии, используя статистические методы анализа данных о продолжительности жизни. Во всех опубликованных статистических исследованиях данных о COVID-19 из разных стран в эпидемиологии используются компартментные модели.Мы провели пояснительный анализ данных в новой перспективе и оценили долю выживших в долгосрочной перспективе в данных при наличии сопутствующих заболеваний по возрасту и полу. Показано, что пациенты женского пола имеют больше шансов на выживание, чем пациенты мужского пола. Когда у более молодого населения вероятность выживания превышает 0,95, для пожилого населения она составляет всего около 0,5.

    Пациент с COVID-19, участвующий в исследовании, может быть идентифицирован с заболеванием (или симптомами) в более раннее время, которое может быть неизвестным.Эта возможность частичной информации о времени жизни приводит к данным с левой цензурой. Исследование можно расширить, включив в него также лиц, подвергшихся цензуре слева. Сгруппированные модели данных, в которых время жизни сгруппировано в несколько неперекрывающихся групп, также могут быть выполнены в этом контексте. Об исследованиях в этих направлениях будет сообщено в другом месте. Также будет целесообразно проанализировать данные о пациентах с COVID-19 при наличии информации о текущем состоянии здоровья пациента, поскольку пациенты с сердечными проблемами и диабетом могут иметь более высокий уровень риска.

    Благодарности

    Сридеви Э. П. благодарит Государственный совет штата Керала по науке, технологиям и окружающей среде, Керала, Индия, за финансовую поддержку, предоставленную для проведения этой исследовательской работы.

    Ссылки

    1. [1] .↵
    2. [2] .↵
    3. [3].
    4. [4] .↵
    5. [5] .↵
    6. [6] .↵
    7. [7 ] .↵

      Лоулесс, JF (2011). Статистические методы и модели для данных за всю жизнь, Джон Вили и сыновья, Нью-Йорк.

    8. [8] .↵
    9. [9] .↵

      Маллер Р. и Чжао X. (1996). Анализ выживаемости с долгосрочными выжившими, Вили, Нью-Йорк.

    10. [10] .↵
    11. [11] .↵
    12. [12] .↵
    13. [13] .↵
    14. [14] .↵
    15. [15] .↵

      Waqas, M. , Фарук, М., Ахмад, Р. и Ахмад, А. (2020) Анализ и прогнозирование пандемии COVID-19 в Пакистане с использованием модели SIR, зависящей от времени. Препринт arXiv arXiv: 2005.02353.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2008 - 2021 | Охотники за сердцами