MULTIVARIABLE MODELING IN DIAGNOSIS OF LATENT FORMS OF CHRONIC DISEASES AMONG HEALTH CARE WORKERS

Full Text

В Российской Федерации в течение последнего десятилетия наблюдается неуклонный рост заболеваемости среди медицинских работников. По распространенности хронических заболеваний (заболеваний органов кровообращения, дыхания, пищеварения, костно-мышечной, нервной и мочеполовой систем) медицинские работники занимают пятое место, опережая работников различных вредных производств, включая химическую промышленность [5]. Заболеваемость медицинских работников, безусловно, связана с воздействием таких общеизвестных вредных производственных факторов, как рентгеновское, лазерное излучения, радиационное и ультразвуковое воздействие, а также психоэмоциональный стресс, ночные смены, внутрибольничные инфекции [1-4, 7-12]. Уровень смертности от воздействия вредных производственных факторов на медицинских работников в возрасте до 50 лет на 32 % выше, чем в среднем по стране, а у хирургов этот показатель доходит до 40 % [5, 6]. Цель исследования - выявление наиболее важных профессиональных факторов, оказывающих влияние на уровень иммунной защиты медицинских работников. 26 Экология человека 2019.05 Экология труда Методы Был изучен уровень заболеваемости медицинского персонала специализированного учреждения здравоохранения Архангельской области на основе данных биохимического, иммунологического исследований, данных, полученных в результате ежегодных периодических профилактических медицинских осмотров, а также в результате проведённого анкетирования. Основным объектом исследования был выбран Архангельский областной онкологический диспансер. Для выявления латентных форм хронических заболеваний было проведено поперечное эпидемиологическое медицинское обследование с изучением лабораторных показателей 96 человек из числа медицинских работников онкологического диспансера, признанных практически здоровыми по результатам профилактического медицинского осмотра. Для определения состояния здоровья и качества жизни среди врачей и среднего медицинского персонала был проведен социологический опрос по специально разработанной нами анкете на основе опросника SF 36 (The MOS 36-Item Short-Form Health Survey), опросника (Нильссен О. и соавт., 2003) и анкеты ВОЗ SAGE 2007. Анкета включала следующие блоки вопросов: стаж работы в отделении, условия работы, состояние здоровья, наличие хронических и профессиональных заболеваний, уровень медицинской активности. Анализ анкет был выполнен с помощью модификации классического варианта метода статистической обработки «Делфи». Для этих целей нaми былa создaнa и модифицировaнa компьютернaя прогрaммa, которaя позволила обработать анкетные данные. Для оценки степени напряженности регуляторных систем организма с целью выявления латентных форм хронических заболеваний у медицинских работников различных профессиональных групп были сформированы две группы численностью 48 человек каждая, одна из которых состояла из врачей и среднего медицинского персонала отдела лучевой диагностики онкологического диспансера, другая - из врачей и среднего медицинского персонала хирургических отделений онкологического диспансера. Были изучены показатели гематологического, биохимического и иммунологического статуса в сравнении с немедицинским персоналом, труд которого не связан с воздействием вредных производственных факторов в процессе трудовой деятельности в стенах одного медицинского учреждения. Было изучено содержание фенотипов Т- и В-лимфоцитов, активность фагоцитарной защиты. Субпопуляции лимфоцитов (CD3+, CD20+, CD4+, CD8+, CD16+, CD25+, CD71 +, HLA-DR+, CD95+) определялись методом непрямой иммуноперокси-дазной реакции с использованием моноклональных антител производства НЦП «МедБиоСпектр» (Российская Федерация). Иммунологические исследования проведены на базе Института физиологии природных адаптаций ФГБУН «Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени ака демика Н. П. Лаверова Российской академии наук» (ФИЦКИА РАН). В настоящее время в медико-биологических исследованиях стало широко использоваться математическое моделирование. Модельный подход во многом позволяет систематизировать направления научных исследований и прогнозировать воздействие на биологические показатели многих, в том числе и производственных, факторов [6]. С целью выявления наиболее важных факторов, оказывающих влияние на уровень иммунной защиты медицинских работников, нами был проведен анализ многомерных данных с использованием программы IBM SPSS Statistics 22. Статистическая обработка проводилась на IBM-Pentium с использованием пакета анализа данных Microsoft Excel 7,0 для среды Windows-2003 и пaкетa прикладных про^мм Stаtistica-6,0 Edition, Kernel re^se 5.5 А. Для выполнения статистического анализа был использован модуль Basic Statistics / Tables программы Statistica-6,0. Сравнивались результаты с использованием параметрических и непараметрических критериев. Различия вариационных рядов оценивали по критериям Фишера и Вилкоксона, отличия в характере распределения признаков определялись с помощью критерия х-квадрат Пирсона. Нулевая гипотезa отвергaлaсь при уровне вероятности менее 5 % (р < 0,05). Для интерпретации иммунологических показателей применялся метод кластерного анализа, при котором возможен выбор классов разделения объектов по заранее выбранным конкретным параметрам. При анализе групп медицинского персонала, работающего в разных отделениях, а также по возрасту, полу и стажу работы в отделениях наряду с описательной и сравнительной статистикой нами использован дискриминантный анализ, который позволил оценить качество и точность группирования изучаемых объектов, а также выделить информативные признаки их деления на группы. Было получено положительное заключение этического комитета ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России № 23/12 от 08.12.2010 г. об одобрении проведения научного исследования. Результаты Проведено медицинское обследование медицинских работников для выявления возможных латентно текущих хронических заболеваний, которые могли явиться причиной изменения иммунологических показателей. В исследовании использовалась комплексная оценка возможности развития заболеваний не только на основе качественных данных, напрямую связанных с гендерными признаками и профессиональной деятельностью (профессия, профиль отделения, работа с аппаратурой), но и количественных данных - возраста, стажа работы, иммунологических показателей, отражающих уровень иммунной защиты обследуемых. Были построены регрессионные модели: бинарная логит-модель и модель множественного выбора, по 27 Экология труда Экология человека 2019.05 зволяющая решить вопрос о вероятности возникновения конкретной группы заболеваний у медицинских работников [6]. Описание независимых категориальных переменных представлено в табл. 1 и 2. Таблица 1 Независимые категориальные факторы логит-модели Фактор Уровни факторов Х1 - отделение 1 - отделение лучевой диагностики; 0 - хирургические отделения Х2 - должность 1 - врачи; 0 - средний медицинский персонал Х3 - пол 1 - мужской; 0 - женский Х5 - работа с аппаратурой 1 - работает с аппаратурой; 0 - не работает с аппаратурой Таблица 2 Факторы, характеризуемые количественными данными Фак тор Показатель Фак тор Показатель Х4 Количество заболеваний X14 С025+, абс. х 109 кл./л Х6 Возраст X15 С071 +, абс. х 109 кл./л Х7 Стаж работы X16 ^A-DR+, абс. х 109 кл./л Х8 Лейкоциты, абс. х 109 кл./л X17 СD16+, абс. х 109 кл./л Лимфоциты, абс. х109 кл./л X18 СD95+, абс. х 109 кл./л X10 С03+, абс. х 109 кл./л Моноциты, абс. х 109 кл./л X11 С04+, абс. х 109 кл./л X20 Нейтрофильные лейкоциты, абс. х 109 кл./л С08+, абс. х 109 кл./л Фагоцитарное число X13 С010+, абс. х 109 кл./л Эозинофильные лейкоциты, % Примечание. Х10-Х22 - показатели, отражающие уровень иммунной защиты. В представленной логит-модели анализа число наблюдений примерно в 6 раз превышает число факторов (96/15 = 6,4), что служит хорошей предпосылкой улучшения ее качества. В табл. 3 представлены итоги работы статистической программы по анализу полученных показателей. В результате проведенного анализа у медицинских работников онкодиспансера были выявлены отклонения в иммунологических показателях, несмотря на признание их практически здоровыми по результатам ежегодных профилактических осмотров. Показатели фагоцитарной активности, грануло-моноцитарного звена и фагоцитарного числа были в норме в обеих группах с небольшим снижением средних показателей, что свидетельствует о сохранении резервных возможностей иммунной системы и отсутствии признаков интоксикации. Количество зрелых Т-лимфоцитов (CD3+) составило в среднем (1,420 ± 0,035) х 109 кл./л и (1,659 ± 0,071) х 109 кл./л, при этом их количество у медицинских работников было статистически значимо меньшим (р < 0,05), чем в контрольной группе. Таблица 3 Итоги работы программы SPSS по анализу данных (метод принудительного включения переменных в модель) J' Переменные В Вальд Ст. св. Exp(B) 1 Отделение (1) 4,079 4,151 1 59,060 2 Должность (1) 1,885 4,367 1 6,587 3 Пол (1) - 1,404 3,989 1 0,246 4 Количество заболеваний 3,727 20,558 1 41,570 5 Работа с аппаратурой (1) - 1,874 4,017 1 0,153 6 Стаж - 0,032 4,551 1 0,968 7 Лейкоциты - 1,390 4,517 1 0,249 8 Œ3+ 4,090 4,124 1 59,762 9 Œ8+ 1,099 4,127 1 3,002 10 Œ71 + 1,563 4,971 1 4,773 11 Œ95+ - 0,502 5,607 1 0,605 12 Моноциты 1,335 6,045 1 3,801 13 Нейтрофильные лейкоциты 0,761 8,837 1 2,141 14 Фагоцитарное число - 0,046 4,372 1 0,955 15 Эозинофильные лейкоциты 0,251 4,206 1 1,286 0 Константа - 3,877 6,489 1 0,021 Примечания: в столбце «Exp(B)» - величина в“, которая показывает, во сколько раз изменится шанс заболеть при изменении значения соответствующего фактора на единицу; в столбце «В» - коэффициенты aj уравнения регрессии, полученного с помощью (1) и (2), 1 = 0, 1, 2 ... 15; в столбце «Ст. св.» - число степеней свободы (для категориальных переменных оно равно числу категорий минус один, для количественных переменных равно единице); значения параметров модели значимо отличаются от нуля с 95 % доверительной вероятностью. У медицинских работников количество CD4+ было статистически значимо ниже, чем в контрольной группе (р < 0,05). Среднее содержание CD95+ (клетки с рецепторами готовности к апоптозу, программированной клеточной гибели) также превысило референтные значения у медицинских работников (р < 0,05). При анализе фенотипирования лимфоцитов выявлено снижение CD3+, CD4+, CD8+ и соотношения CD4+/ CD8+ при значимом повышении CD16+, HLA-DR+, CD95+, что, вероятно, отражает наличие латентно текущих воспалительных процессов и заболеваний. Были выявлены более выраженные изменения иммунологического статуса в организме работников отдела лучевой диагностики, возможно, в результате действия ионизирующего излучения или латентно персистирующих вирусных инфекций. У медицинских работников хирургических отделений, напротив, отмечалась тенденция к снижению лейкоцитов, а также к более низким уровням зрелых Т-клеток CD3+, CD4+. Одновременно с этим оказались более низкими показатели CD8+, CD 16+, CD95+, HLA-DR+. Данные реактивные изменения более характерны для токсических воздействий и хронического течения воспалительных заболеваний. По мере увеличения стажа работы выявлено усиление негативных изменений иммунного статуса, снижение резервных возможности иммунной системы у представителей обоих отделений, что на 28 Экология человека 2019.05 Экология труда Вероятность возникновения хронических заболеваний у медицинских работников онкодиспансера в зависимости от гендерных различий и профессиональной принадлежности определенном этапе может приводить к клинической манифестации латентно текущих воспалительных процессов и заболеваний. По результатам, полученным в SPSS, можно сделать вывод, что наиболее значимым параметром по критерию Вальда является а4 - коэффициент при факторе «количество заболеваний» (см. табл. 3). Определив параметры модели, получили, что работа в отделе лучевой диагностики повышает вероятность возникновения нового заболевания до 47,4 %, что в несколько раз больше, чем у сотрудников хирургического отделения (1,1 %) (рисунок). Необходимо отметить, что уже имеющиеся заболевания у медицинских работников отдела лучевой диагностики и у сотрудников хирургических отделений повышают вероятность приобретения новых заболеваний до 31,3 %, в то же время если человек практически здоров, то вероятность возникновения заболевания составляет 1,1 %. Если сотрудник работает врачом, вероятность возникновения заболевания у него увеличивается на 14,6 %, в то время как вероятность возникновения заболевания у среднего медицинского персонала в разы меньше и составляет 1,1 %. При этом вероятность возникновения нового заболевания у женщин (1,1 %), выше, чем у мужчин (0,4 %). В то же время не удалось выявить существенного влияния на вероятность возникновения заболеваний таких факторов, как возраст, стаж работы в отделении и «работа с аппаратурой». Так, согласно модели, вероятность получения заболевания повышается на 0,1 % при увеличении возраста на один год. Следует также отметить, что общий процент корректно полученных результатов по итогам работы программы оказался довольно высоким (97,9). Таким образом, наибольшее влияние на вероятность возникновения хронического соматического заболевания у медицинских работников (в убывающем порядке) оказывают следующие факторы: профиль-ность отделения, категория работника, пол и возраст. Набор производственных факторов, действующих на медицинских работников, безусловно, зависит от профессиональной принадлежности. Следовательно, и вероятность возникновения хронической патологии у медицинских работников, по полученным данным, тесно связана с воздействием производственных факторов. Обсуждение результатов Согласно данным различных авторов [1, 2, 4, 7, 10], труд медицинских работников связан с возможностью воздействия ионизирующего, электромагнитного, радиационного и лазерного излучений, а также ультразвука, совместное влияние которых, безусловно, может привести к развитию профессиональной патологии. Около 30 % врачей и 40 % медицинских сестер стационарных отделений сенсибилизированы к основным группам лекарственных препаратов. У женщин анестезиологов и хирургов, подвергающихся профессиональному воздействию анестетиков, встречается так называемая триада, состоящая из самопроизвольных абортов, аномалий новорожденных и бесплодия. Использование в медицинской практике лекарственных препаратов, особенно противоопухолевых антибиотиков, приводит не только к возникновению аллергических заболеваний, но также может вызывать мутагенный эффект и угнетающе действовать на иммунитет и гемопоэз, что сопряжено с ростом профессиональной заболеваемости [7]. Иммунологический риск у медицинских работников обусловлен истощением спектра компенсаторно-приспособительных реакций иммунного гомеостаза. Поэтому даже небольшое дополнительное воздействие любой природы приводит к развитию состояния декомпенсации, срыву адаптационных механизмов и развитию болезни. В этой связи предложенная нами математическая модель позволяет с высокой долей вероятности выявить на ранней стадии начальные изменения иммунных реакций, при которых в дальнейшем возможны функциональные расстройства. По нашему мнению, оценку состояния здоровья необходимо проводить не на стадии выявления уже клинически развившегося хронического заболевания, а на начальной стадии болезни. Такой подход целесообразен в связи с тем, что начальные расстройства обратимы, а комплекс 29 Экология труда Экология человека 2019.05 своевременно проведенных профилактических и лечебных мероприятий может предотвратить развитие хронического заболевания. Благодарность Выражаем признательность доктору медицинских наук, профессору, заслуженному деятелю науки РФ, директору Института физиологии природных адаптаций ФГБУН ФИЦКИА РАН Добродеевой Л. К. за оказанную помощь в проведении иммунологических исследований. Авторство Ермолина Т. А. внесла существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, получение, анализ и интерпретацию данных; Мартынова Н. А. подготовила первый вариант статьи; Кузьмин А. Г. участвовал в анализе данных, окончательно утвердил посланную в редакцию рукопись.

About the authors

T A Ermolina

Northern (Arctic) Federal University

Email: taniaermolina@yandex.ru
SPIN-code: 4172-0910

N A Martynova

Northern State Medical University

SPIN-code: 9263-8430

A G Kuzmin

Vologda State Technical University

SPIN-code: 8738-7230

References

Supplementary files