Балльная оценка факторов риска
При анализе данных для прогнозирования риска было отмечено, что различные факторы риска оказывают неодинаковое влияние на уровень перинатальной смертности и заболеваемости. Это влияние интегративно, т. е. их воздействие не является результатом простого суммирования. Поэтому возникла необходимость выявления и изучения комплексного сочетанного действия факторов риска, способствующих реализации наследственной предрасположенности. В совокупности неблагоприятных факторов было тяжело определить степень влияния одного фактора на другой, их совместное влияние, возможность синергизма или антагонизма факторов. Для решения этой проблемы применяли различные способы количественной оценки факторов с помощью математических систем расчета и с предоставлением высочайшей оценки на высочайший риск. Применение математических расчетов давало возможность оценить не только вероятность неблагоприятного исхода родов для плода при каждом факторе риска, но и получить суммарное выражение действия этих факторов. R. Nesbitt и R. Aubry применили арбитражную систему баллов, где каждый фактор шкалы оценивался определенным количеством баллов в зависимости от его влияния на перинатальный исход. Максимальная оценка равнялась 30 баллам, минимальная – 5. Степень перинатального риска определялась разностью из максимальной оценки – 100 очков минус сумма баллов, полученных пациенткой при скрининге. Чем меньше разность, тем выше степень риска. Таким образом, беременных разделили на 3 группы – высокой, средней и низкой степени риска. Пациентки с разностью 70 и менее относились к высокой, с разностью 70–84 – к средней, с разностью 85 и более – к низкой степени риска. Авторы предлагали обследовать беременных методом балльного скрининга на сроке до 12 недель беременности и повторно в 36 недель. При этом было отмечено, что группа беременных «высокого риска» увеличивается при указанных измерениях с 20 % в начале беременности до 30 % в конце ее. Эти данные о возрастании степени перинатального риска соответственно прогрессированию беременности впоследствии подтвердились исследованиями A. Zacutti.
По аналогичной системе Е. Papiernick и J. Centene, A. Zacutti, F. Coppello был разработан ряд модификаций оценки степени влияния факторов риска на исход родов для плода.
Методы определения балльной оценки факторов риска
Прогнозирование вероятности наступления патологических состояний – одна из областей медицинской кибернетики. Факторы риска определяются как факторы внешней и внутренней среды, влияющие на распространенность болезней. Для отнесения обследуемых к группе повышенного риска применяют скрининг, обеспечивающий гипердиагностику при выявлении контингентов с высокой степенью угрозы заболевания. Факторы риска можно трактовать и как факторы-условия, способствующие проявлению или формированию патологического состояния, борьба с которыми, направленная на снижение их выраженности или ликвидацию, может привести к уменьшению инцидента.
Один из широко распространенных подходов к определению угрозы возникновения осложнений основан на концепции относительного риска, которая рассматривает отношение между больными с определенным заболеванием и лицами, не болеющими им, в связи с определенными факторами риска формирования соответствующей патологии. Исходя из этого, эмпирическую оценку относительного риска возникновения заболевания можно представить следующей формулой:
где
r – эмпирическая оценка относительного риска; a1, a2 – количество случаев болезни в расчете на 10 в 3 степени – 10 в 5 степени; p1, p2 – вероятностные характеристики, оценивающие относительную частоту риска в основной и контрольных группах соответственно.
Существуют две концептуально различные модели, основанные на способе первичного разделения изучаемого контингента. В первой изучаемую группу подразделяют на две подгруппы: подверженных и не подверженных влиянию факторов риска. В каждой из подгрупп проверяют объективные действительные показатели изучаемой болезни, чтобы оценить, дает ли угрожаемая подгруппа более высокий показатель заболеваемости. Вторая модель предполагает разделение общей группы на подгруппы заболевших и не заболевших, каждая из которых проверяется на подверженность риску. На практике в основном используется вторая модель или их комбинация. Это позволяет получать хорошие статистические оценки, которые дают полезную информацию об относительном риске заболевания.