автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Моделирование и алгоритмизация процесса диагностики, лечения симптоматической эпилепсии с применением статистических данных и медицинских компьютерных технологий

На правах рукописи □□34 7632 7

0 3 СЕН

ПЕТРОВА Анна Александровна

МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ДИАГНОСТИКИ, ЛЕЧЕНИЯ СИМПТОМАТИЧЕСКОЙ ЭПИЛЕПСИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ И МЕДИЦИНСКИХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление

и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Воронеж-2009

003476327

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор медицинских наук,

доцент

Постникова Ирина Валерьевна

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор медицинских наук, профессор

Ролдугин Геннадий Николаевич;

кандидат медицинских наук Бакалова Марина Анатольевна

ГОУ ВПО «Воронежская государственная медицинская академия им. H.H. Бурденко»

Защита состоится «11» сентября 2009 г. в 1630 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан «-^»августа 2009 г. //

Ученый секретарь

диссертационного совета ' ФедорковЕ. Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Эпилепсия является одним из самых распространенных неврологических расстройств головного мозга. В структуре нервных болезней эпилепсия занимает третье место, в структуре психических заболеваний - четвертое место. Частота заболевания «эпилепсия» в настоящее время составляет приблизительно 5-7 случаев на 1000 населения, по данным С. А. Громова (2004 г.). По данным международной статистики, от 7 до 10 % всего населения хотя бы раз в жизни переносят эпилептический приступ, около 20 % людей хотя бы один раз в жизни имели приступ, требующий дифференциальной диагностики с эпилепсией. От 1 до 5 % населения в какой-либо период жизни болели эпилепсией.

Несмотря на заметный прогресс в изучении патогенеза, диагностики и лечения эпилепсии, до 30 % пациентов в наиболее высокоразвитых странах мира и до 90 % в России относятся к случаям, в которых не удается добиться полного контроля за приступами и адекватной социальной адаптации. Все это ставит эпилепсию в ряд заболеваний, без исследования возможностей управления которыми невозможен прогресс неврологии. В таком разделе медицины, как эпилептология для своевременной диагностики заболевания и назначения адекватной терапии необходимо иметь большое количество информации об анамнезе заболевания, жалобах, данных объективного исследования в динамике, лабораторных и функциональных методов исследования. Эти данные должны быть обязательно документально зарегистрированы в амбулаторной карте в условиях медицинского страхования. Таким образом, на рабочем столе врача - эпилептолога возникает проблема «человеко - бумажных систем», что значительно сокращает возможность быстрого и качественного доступа к необходимой информации об определенном пациенте или их группе, затрудняет статистическую обработку. Ускорение диагностики в неясных случаях, сопоставление большого количества медицинских данных и документальной информации достигается путем применения диагностических алгоритмов. Очевидно, что необходимо правильное решение врача-диагноста при выборе определенного алгоритма из нескольких имеющихся альтернатив

(что прямо зависит от опыта и знаний специалиста), а также возможность быстрого и качественного доступа к архиву с обновлением информации. Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью ускорения и повышения качества диагностики и лечения эпилепсии на основе современных медицинских и компьютерных технологий.

Работа выполнена в соответствии с основными научными направлениями ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской работы ГБ 2007.27 «Интеллектуализация принятия управленческих решений в медицинских системах при диагностике и лечении».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов, позволяющих повысить оперативность и эффективность диагностики, выбрать оптимальную тактику лечения и прогнозирования заболеваемости эпилепсией. Для достижения поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

проанализировать статистическую базу Областного эпилептологического центра (ОЭЦ) для динамической оценки состояния больного, выделить определяющие признаки;

провести анализ и выбор методов диагностики и лечения симптоматической эпилепсии для объединения и минимизации исходных данных;

разработать методики предварительной обработки архивной информации для классификации, диагностики и моделирования с целью исключения незначимых показателей клинико-диагностического обследования;

разработать алгоритм диагностики и выбора тактики лечения симптоматических эпилепсий;

сформировать прогностическую модель процесса лечения симптоматической эпилепсии с целью определения интенсивности нагрузки и назначения оптимального противосудорожного лечения;

разработать практические рекомендации для врачей-эпилептологов для проведения алгоритмизации и моделирования.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы математической статистики,

математического моделирования, теория управления медицинскими системами, нейро-нечеткого моделирования.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

методика интеллектуальной поддержки принимаемых решений в диагностике и лечении симптоматической эпилепсии с применением информационно-программного обеспечения рабочего места эпилептолога;

модель дифференцирования пароксизмальных состояний, включающая алгоритмизацию, консультации узких специалистов и дополнительные методы исследования;

методика обработки составляющих клинико-диагностического процесса больных эпилепсией, позволяющая выделить и сформировать совокупность признаков, значимых для оптимизации ежемесячной нагрузки;

комплекс прогностических моделей системы динамического наблюдения за больными эпилепсией и индивидуальный прогноз состояния конкретного больного с применением программно-алгоритмического комплекса, позволяющего оценить различные средства медикаментозной терапии;

функциональная структура и программа интеллектуальной компьютерной поддержки принятия решения врача с применением алгоритмических схем выбора лечения эпилепсии.

Практическая значимость и результаты внедрения. В результате проведенного исследования предложена методология анализа данных клинико-диагностического обследования больных эпилепсией, основанная на классификационно-прогностическом моделировании.

Разработаны формализованные классификационные модели, позволяющие осуществить дифференциальную диагностику пароксизмальных состояний и определить степень тяжести заболевания с целью выбора адекватной противосудорожной терапии.

Разработана автоматизированная система (информационно-программное обеспечение рабочего места врача-эпилептолога), которая применима в практической работе эпилептологов с целью ускорения и улучшения качества принимаемых решений, снижения

риска появления врачебных ошибок, обеспечения сохранности архивной информации с возможностью ее дополнения и обновления.

Материалы диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ, управление в медицинских системах» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», в клиническую практику ОЭЦ ГУЗ «Воронежская областная клиническая больница № 1».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Региональной конференции по вопросам эпилепсии у детей (Воронеж, 2004); научно-практической конференции «Эпилепсия у детей» (Москва, 2005); IV конференции центра неврологии и эпилепсии «Диагностика и лечение симптоматических фокальных форм эпилепсии» (Москва, 2007); научно- практической конференции "Актуальные вопросы психиатрии, наркологии и медицинской психологии" (Воронеж, 2008); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2008, 2009); научно-тематических семинарах «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007-2009); научно-методических семинарах кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2007-2009); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008, 2009).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, выдано свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 11609. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1,8]-проведен статистический анализ диагностических признаков с применением метода К - средних; [2,3] - представлен альтернативный вариант принятия решений врачом; [4] - проведена статистическая оценка антиконвульсантов, применяемых для лечения посттравматической эпилепсии; [5,6] - проведен системный анализ диагностических признаков и антиконвульсантов; [7] - рассмотрен вопрос эпилепсии у беременных женщин; [9] - разработана модель информационно-программного обеспечения рабочего места врача-эпилептолога.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и списка литературы из 123 наименований. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 62 рисунка, 12 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту; определена их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

Первая глава посвящена анализу повышения эффективности диагностики и лечения симптоматической эпилепсии. Проанализирован современный взгляд на эпилепсию, отмечена частота в популяции и факторы риска ее развития, заболеваемость и распространенность. Проанализированы этиологические факторы симптоматических форм и представлены причины развития эпилепсии после первого афебрильного приступа. Выделен механизм эпилептогенеза и факторы фармакорезистентности. Доказано, что эпилепсия - распространенное заболевание, требующее полноценной системы мониторинга. Необходима организация на базе новых компьютерных технологий иерархичной системы сбора, обработки, хранения и предоставления информации о здоровье обследуемого пациента и населения в целом, поскольку традиционная обработка и хранение информации все чаще и чаще являются малоэффективными в силу огромных объемов информации, повышенного требования к технологической наглядности и оперативности комплекса лечения симптоматической эпилепсии.

На основании проведенного анализа определены цели и задачи исследования.

• Вторая глава посвящена статистическому анализу совокупности и объективности данных архива ОЭЦ с выделением необходимого диагностического минимума, применимого к дальнейшему исследованию.

Для решения поставленных задач использовалась база данных архивной информации. В качестве базового материала статистической экспертизы использовались истории болезни

больных эпилепсией, наблюдающихся в ОЭЦ с 2000 по 2005 гг., отобранные методом случайной выборки. Клинические обследования были проведены амбулаторно, комплексное обследование проводилось в ОЭЦ ВОКБ № 1. Всего проанализировано 1123 истории болезни, из них 713 - мужских и 410- женских, проведено распределение по формам эпилепсии: 1023 -симптоматическая, 72 - идиопатическая, 28 - криптогенная. Рассмотрен этиологический фактор и проведен отбор исходной информации. Отобраны 35 основных признаков, разделенных на 5 подгрупп единого массива. Проведено кодирование симптомов по клинической значимости и статистическому признаку.

Учитывая огромный массив данных, регистрируемых при обращении пациента в медицинское учреждение, создается необходимость минимизации исходного описания. При принятии оптимального решения лечащим врачом о лечении пациента возникает проблема отсутствия конкретного алгоритма исследований и обработки информации. С этой целью мы предлагаем использовать метод кластерного анализа K-средних. С помощью этого метода возможно объединение и минимизация исходных данных, необходимых для ввода в матрицу.

Для статистической обработки результатов исследования нами был использован пакет прикладных программ STATISTICA 6.0 фирмы StatSoft Ins для персонального компьютера в системе Windows. Обработка данных проводилась статистическим методом кластерного анализа К - средних. Выделены 35 признаков, включающие: паспортную часть, данные истории болезни, консультации специалистов и специальные методы исследования, лечения, показатели исхода были разделены на 3 кластера, наиболее информативным среди которых оказался кластер 3 (таблица).

Кластер 3

Номер признака Признак Расстояние от центра

1 Этиология (причина) 1.81

Продолжение таблицы

2 Окулист (глазное дно) 1.1

3 Невролог 0.96

4 Нейрохирург 1.4

5 ЭЭГ 0.91

6 М-эхо 1.36

7 РЭГ 1.59

8 Нейровизуализация 1.64

9 Частота эпиприступов 1.09

10 Динамика течения заболевания 0.99

Были рассмотрены признаки третьего кластера с точки зрения медицинской значимости для прогнозирования и алгоритмизации дальнейшей тактики лечения больного и признана его состоятельность. Помимо этого были рассмотрены признаки с точки зрения их математической состоятельности с помощью методов описательной статистики, т. е. проверки нормальности (гауссового) распределения.

В результате был выделен необходимый минимум показателей, определяющих динамику общего состояния пациента с верифицированным диагнозом «симптоматическая эпилепсия».

В третьей главе проводится описание рабочего места врача -невролога ОЭЦ, диагностика пароксизмального состояния с применением анкетирования больного и очевидцев приступа на доврачебном этапе.

После анкетирования больного и очевидцев, а затем опроса и осмотра больного врач принимает решение о постановке предварительного диагноза.

После этого выполняется определенный объем обязательных диагностических исследований, соответствующих ряду признаков 3-го кластера: осмотр невролога, окулиста, нейрохирурга, МРТ ГМ, ЭЭГ, с учетом частоты приступов для определения этиологии заболевания.

Предложено несколько алгоритмов диагностики пароксизмальных состояний и фармакотерапии, которые внесены в

систему информационно - программного обеспечения (ИПО) рабочего места невролога ОЭЦ и в справочно-информационную подсистему (рис. 1).

Жалобы, данные

анамнеза, лабораторные и функциональные методы исследований, паспортные данные больного

Рис. 1. Алгоритмическая схема диагностики и лечения

В результате нами была предложена модель диагностических алгоритмов, имеющих следующие возможности:

1.Этапность построения модели на различных уровнях.

2. Справочно-информационная подсистема.

3.Фактические данные о конкретном пациенте.

4. Установление логических связей на различных этапах.

5.Выбор конкретного решения, зависящий от множества факторов и их сочетаний.

Нами проведено ИПО врача- невролога ОЭЦ (рис. 2).

Пациент

Эпилептолог

I

Сбор анамнеза

I

Направление к другому узкому специалисту

Объективные исследования

Комплекс математических

моделей назначения Ак

Классификация

т

Диф. диагностика

иГ

Справочно-информационная подсистема

Дополнительные

методы исследования и консультации

узких специалистов

-в"

РЭ эпилепсия

Рис. 2. Модель информационно - программного обеспечения врача-невролога ОЭЦ Учитывая потоки, не поддающиеся непосредственному управлению (частоту пароксизмов, ухудшение состояния и т. п.), предусмотрен помесячный контроль посещений: дополнительных обследований специалистов (ДОС), что необходимо для оптимизации ежемесячной нагрузки. Можно предположить сезонные колебания посещаемости и интенсивность нагрузки. Например, снижение посещаемости летом и повышение с ноября по апрель. Следовательно, можно предположить интенсивность нагрузки ДОС. Исходя из этого предположения, нами была проведена оптимизация нагрузок с целью ее приближения к нормативной.

Например, т комбинаций ДОС и п-общее количество типов ДОС. Все комбинации или маршруты представлены в виде матрицы, строки которой соответствуют отдельным маршрутам, на пересечении ¡-й строки и ]-го столбца ставится 1, если прохождение

^го ДОС требуется для ¡-й комбинации, и 0 в противном случае. Обозначим через Ау элементы полученной матрицы. Тогда

планируемая ежемесячная нагрузка по каждому ДОС определяется по формуле

т _

(1)

;=1

Необходимо, чтобы сумма случайного и планируемого потока по каждому ДОС была близка к норме. Нормативная нагрузка (С>) -разность между реальной и случайной. Тогда желательно, чтобы

(2)

ы

по каждому ДОС.

Исходя из этого желательно стремиться максимизировать общее количество пациентов, запланированных на определенный месяц (3)

т

£х, -» шах. (3)

/=1

Для решения поставленных задач прогнозирования применялась программа ЫеигоРго 0.25, которая является свободно распространяемой бета-версией разрабатываемого программного продукта, многослойного персептрона.

Для прогнозирования и контроля посещаемости невролога, других специалистов и проведения необходимых обследований использовалась искусственная нейронная сеть, состоящая из 3-х слоев, каждый из которых содержит по 20 нейронов. Примененная нейронная сеть имела слоистую архитектуру и производила расчет линейности по сигмоиде (4). Обучение производилось путем оптимизации по сопряженным градиентам. Граничные условия обучения: 10000 циклов обучения, средняя ошибка МВЕ равна 1,36; 1,40; 1,44; 1,46; 1,52.

Использовались сигмоидные нейроны с нелинейной функцией

^А)=А/(|А|+с). (4)

Крутизна сигмоиды задавалась отдельно для каждого слоя нейронов. Работа с количественными ' (непрерывными) и качественными (дискретнозначными, от 2 до 20 дискретных состояний для признака) входными признаками.

На рис. 3. показано, что наибольшую значимость для планируемой ежемесячной нагрузки имеет показатель месяца года и количество консультаций невролога ОЭЦ.

Значимость входов

NEUROSURGE —! • l i . -

М-ЕНО • ■ i

REG • i ■ ' 1 .

i

EEG > '

•.............i

OCULIST • ! .

t

NEUROLOGIS ,

WORK DAYS ' t , > .

• i-

MONTH

-,-1 - • 1- •-f- —1

О 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Рис. 3. Значимость вводимых показателей

В результате были получены прогностические данные по ДОС и определилась четкая сезонность посещаемости.

В четвертой главе представлено ИПО рабочего места врача-невролога ОЭЦ. Разработана подсистема регистрации и обработки медицинских данных с предложением альтернативных вариантов

диагностики и лечения больных с пароксизмальными расстройствами сознания.

Программное средство позволяет на основе опроса пациента, результатов анализов и других данных рекомендовать лечащему врачу наиболее вероятный диагноз, сохранять и распечатывать текущие документы по каждому пациенту, контролировать действия врача вышестоящим специалистом, учитывать результаты лечения и вносить коррективы в лечебный процесс.

Особенностью данного ИПО является настраиваемый алгоритм постановки диагноза. Настройку системы может производить лечащий врач как на основании личного опыта работы, так и учитывая последние достижения науки. Таким образом, система способна поддерживать актуальность данных неограниченно долгое время. Главным объектом ИПО является пациент. Система позволяет вести пациента от специалиста к специалисту, формировать диагноз, вырабатывать схему лечения и сохранять полную историю болезни.

При проектировании ИПО применяется принцип расширяемости, что включает в себя, в частности, возможность подключения, импорт данных, в том числе и через Интернет, для обеспечения поддержки конечного пользователя. Область применения ИПО - здравоохранение. Пользователи программы -врачи-неврологи ОЭЦ.

Программа состоит из окон документов, справочников и обработок данных, а также печатных форм. Предусмотрен помощник для ускорения освоения программы.

При запуске базы данных происходит активация основного окна работы с программой, а также автоматическая настройка меню и панели инструментов для каждого пользователя или групп пользователей.

Создана автоматизированная система сортировки и регистрации медицинских данных. Предлагаемая система имеет возможность периодического обновления и добавления информации, статистической оценки данных с прогнозированием заболеваемости, сохраняет и распечатывает медицинские документы, экономя время врача, а также позволяет контролировать действия врача.

Предлагаемое ИПО предназначено для автоматизации процесса анализа исходных данных и текущей информационной

поддержки практикующего врача-невролога при постановке диагноза и последующем лечении больных эпилепсией (рис. 4).

ОБОЗНАНЕНИЯ

.................... . " .III.-' I*

у СОБЫТИЕ !щ ДОКУМЕНТ ^ СПРАВОЧНИК ^ ОБРАБОТКА

ПРИЕМ ВРАЧА

} НАПРАВЛЕНИЕ НА | . ОБСЛЕДОВАНИЕ

1 Г

с' РЕЗУЛЬТАТЫ ОБСЛЕДОВАНИЯ

к

ПОСТАНОВКА ДИАГНОЗА

г

5 ОПРОС .,„______________„г. ,1.

ДИАГНОЗ

-а_,,..., >_

'г*. НАЗНАЧЕНИЕ -.ТЕРАПИИ

г

РЕЗУЛЬТАТТЕРАПИИ • '.........

к.

НАЗНАЧЕНИЕ ПРЕПАРАТОВ

1

Ы РЕЗУЛЬТА ПРЕПА Т ПРИЕМА РАТОВ .

ВИЗИТ ПАЦИЕНТА ВОПРОСЫ -

1

в' НАПРАВЛЕНИЕ К . ВРАЧУ г : — ОСМОТР

Рис. 4. Базовый алгоритм функционирования объектных модулей

Таким образом, создано И ПО рабочего места невролога ОЭЦ, печатная форма которого представлена в документе «Прием врача-невролога ОЭЦ» (рис. 5)._

Печать Прием врача №0ЭЦ-234 от 0840438

п~

Прием врача Невролог-эпилептолог - ОЭЦ, Поликлиника №34

Врач: Петрова А. А.

Номер: ОЭЦ-234 Дата 08 .'(0.08 Пациент: Власов В.Н.

П»реичное посещение

Цель посещения: Лечение

Жалобы:________________

Жалобы.

На приступы, протекающее с потерей сознания, судорогами.

Приступы ежедневные, серийные. Количество приступов в серии от 1 до 4. Количество серим в день от 1 до 2.

Приступы только во время бодрствования.

На рецидив приступов на фоне противоэпилептической терапии.

На повышение мышечного тонуса в конечностях.

На нарушение концентрации внимания

На двоение в глазах

На снижение веса

На боли в злигастрии

Диагно? №0000000001 от 08.10.08 (предварительный)

±1..

№ Показатель Знамение | 1:д. Описание

1 аносмия . „Л?

2 динамическая атаксия слева _ И

3 торсионная установка левой кисти ........... да ___

4 алкоголиза^я да

5 депривация сна

6 Дыхание везикулярное, хрипов нет.

7 Оценка по шкале Апгар. 34 балл

Локализованная (фокальная) (парциальная) симптоматическая эпилепсия с редкими простыми и комплексными парциальными приступами по анамнезу.

Церебральные кальиификаты и другие повреждения, связанные с токсоплазмозом, вирусами герпеса, ЦМВи Герпетический энцефалит Асгосайога! синдром Нейроаксональная дистрофия

Я ■

А ■.

Рис. 5. Диалоговое окно документа «Прием врача»

В заключении рассмотрены основные результаты работы.

В приложении приведены, таблицы, иллюстрирующие первичный материал и акты внедрения.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен кластерный анализ методом К-средних архива ОЭЦ с выделением определяющих признаков больных симптоматической эпилепсией.

2. Выделены 10 признаков, соответствующих третьему кластеру, имеющих наибольшую практическую значимость и

клиническую информативность с помощью компьютерной программы STATISTIC А 6.0.

3. Выделенные признаки включены в обязательный объем обследования, на основании чего создана модель компьютерной системы: информационно-программное обеспечение врача-невролога Областного эпилептологического центра. В программу включено назначение методов дополнительного исследования, обязательно включающих: МРТ ГМ, РЭГ, М-ЭХО, ЭЭГ, консультации невролога, нейрохирурга, окулиста, соответствующих признакам третьего кластера; рабочий диагноз устанавливается самостоятельно эпилептологом с возможностью выбора вариантов из МКБ-10 и других справочников; назначение препаратов, дозировок и режима приема осуществляется с возможностью применения диагностических и лечебных алгоритмов.

4. Разработаны алгоритмы процесса диагностики и лечения симптоматической эпилепсии, которые внесены в систему ИПО и справочно-информационную подсистему, а также практические рекомендации для врачей-эпилептологов для проведения алгоритмизации и моделирования

5. Сформирована прогностическая модель процесса лечения симптоматической эпилепсии с целью определения интенсивности нагрузки и назначения оптимального противосудорожного лечения.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих

работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Система поддержки принятия решений врача-эпилептолога с применением диагностических алгоритмов// Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. № 4. С.869-872.

2. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Альтернативный вариант диагностики в поддержку принятия решений врача-эпилептолога// Системный анализ и управление в биомедицинских системах: журнал практической и теоретической биологии и медицины. М., 2008. Т.7. №4. С.996 -999.

Статьи и материалы конференций

3. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Алгоритмизация лечения посттравматических эпилепсий// Управление процессами

диагностики и лечения: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2006.

4. Петрова A.A., Федорков Е.Д. Функциональная схема дифференциальной диагностики эпилепсии// Управление процессами диагностики и лечения: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2006. С. 51-57.

5. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Сравнительный анализ действия антиконвульсантов // Управление процессами диагностики и лечения: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2006. С. 115-119

6. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Женщина и эпилепсия, беременность и роды // Управление процессами диагностики и лечения: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2006. С. 171-174.

7. Постникова И.В., Петрова A.A. Статистический анализ совокупности архивных данных Областного эпилептологического центра // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2009. С. 233-234.

8. Постникова И.В., Петрова A.A. Информационно-программное обеспечение рабочего места врача-эпилептолога // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2009. С. 245-248.

9. Федорков Е.Д., Петрова A.A. Выделение объективной совокупности диагностических признаков эпилепсии с применением метода K-средних // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2007. Т. 3. № 2. С.14-17.

Подписано в печать 01.07.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 85 экз. Заказ № Ж

ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

С.10-14.

Введение.

Глава 1.Повышение эффективности диагностики и лечения эпилепсии.

1.1. Этиопатогенетические и патофизиологические аспекты эпилептогенеза.

1.2. Современные принципы диагностики и лечения эпилепсии.

1.3. Цель и задачи исследования.

Глава 2. Анализ совокупности и объективности архивных данных Областного Эпилептологического Центра.

2.1. Создание статистической базы.

2.2.Отбор исходной информации.

2.3. Кластерный анализ лечебно-диагностических признаков эпилепсии.

Глава 3. Рабочее место врача - невролога Областного Эпилептологического

Центра.

3.1. Прием невролога.

3.2. Моделирование диагностических алгоритмов.

3.3. Алгоритмизация процесса лечения симптоматической эпилепсии и прогнозирование посещаемости.

Глава 4. Информационно-программное обеспечение рабочего места врача-невролога Областного Эпилептологического Центра.

4.1. Базовый алгоритм функционирования объектных модулей.

4.2. Подсистема регистрации и обработки медицинских данных.

4.3. Альтернативные варианты диагностики и лечения больных с пароксизмальными расстройствами сознания.

Актуальность темы.

Эпилепсия является одним из самых распространенных неврологических расстройств головного мозга. В структуре нервных болезней эпилепсия занимает третье место, в структуре психических заболеваний - четвертое место. Частота заболевания «эпилепсия» в настоящее время составляет приблизительно 57 случаев на 1000 населения, по данным С. А. Громова (2004 г.). По данным международной статистики, от 7 до 10% всего населения хотя бы. раз в жизни переносят эпилептический приступ, около 20% людей хотя бы один раз в жизни имели приступ, требующий дифференциальной диагностики с эпилепсией. От 1 до 5% населения.в какой-либо период жизни болели эпилепсией.

Несмотря на заметный прогресс в изучении патогенеза, диагностики и лечения эпилепсии, до 30% пациентов в наиболее высокоразвитых странах мира и до 90% в России относятся к случаям, в которых не удается добиться полного контроля за приступами и адекватной социальной адаптации. Все это* ставит эпилепсию в ряд заболеваний, без исследования возможностей управления которыми невозможен прогресс неврологии. В таком разделе медицины, как эпилептология, для своевременной диагностики заболевания и назначения адекватной терапии необходимо иметь большое количество информации об анамнезе заболевания, жалобах, данных объективного исследования в динамике, лабораторных и функциональных методов исследования. Эти данные должны быть обязательно документально зарегистрированы в амбулаторной карте в условиях медицинского страхования. Т. о., на рабочем столе врача -эпилептолога возникает проблема «человеке - бумажных систем», что значительно сокращает возможность быстрого и качественного'доступа к необходимой информации об определенном пациенте или их группе, затрудняет статистическую обработку. Ускорение диагностики в неясных случаях, сопоставление большого количества медицинских данных и документальной информации достигается путем применения диагностических алгоритмов. Очевидно, что необходимо правильное решение врача- диагноста при выборе определенного алгоритма из нескольких имеющихся альтернатив (что прямо зависит от опыта и знаний специалиста), а также возможность быстрого и качественного доступа к архиву с обновлением информации. Таким образом, актуальность темы определяется необходимостью ускорения, и повышения качества диагностики и лечения эпилепсии на основе современных медицинских компьютерных технологий.

Работа выполнена в соответствии с основными научными направлениями ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Биокибернетика И' компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении научно-исследовательской- работы ГБ 2007.27 «Интеллектуализация принятия управленческих решений в медицинских системах при диагностике и лечении».

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной, работы является разработка моделей и алгоритмов, позволяющих повысить скорость и эффективность диагностики, выбрать оптимальную тактику лечения и прогнозирования заболеваемости эпилепсией. '

Задачи исследования:

1. Проанализировать статистическую базу Областного Эпилептологического Центра (ОЭЦ) для динамической оценки состояния больного, выделить определяющие признаки.

2. Провести анализ и выбор методов диагностики и лечения симптоматической эпилепсии для объединения и минимизации исходных данных.

3. Разработать методики предварительной обработки, архивной информации для классификации, диагностики и< моделированиям целью.исключения незначимых показателей клинико-диагностического обследования.

4. Разработать алгоритм диагностики и выбора тактики лечения симптоматических эпилепсий.

5. Сформировать прогностическую модель процесса лечения симптоматической эпилепсии с целью определения интенсивности нагрузки и назначения оптимального противосудорожного лечения.

6. Разработать практические рекомендации для врачей-эпилептологов для проведения алгоритмизации и моделирования.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использовались методы математической статистики, математического моделирования, теория управления медицинскими системами, нейро - нечеткого моделирования.

Научная новизна результатов исследования.

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: методика интеллектуальной поддержки принимаемых решений в диагно-' стике и лечении симптоматической эпилепсии с применением информационно-программного обеспечения рабочего места эпилептолога; модель дифференцирования пароксизмальных состояний, включающая алгоритмизацию, консультации узких специалистов и дополнительные методы исследования; методика обработки составляющих клинико-диагностического процесса больных эпилепсией, позволяющая выделить и сформировать совокупность признаков, значимых для оптимизации ежемесячной нагрузки; комплекс прогностических моделей системы динамического наблюдения за больными эпилепсией и индивидуальный прогноз состояния конкретного больного, с применением программно-алгоритмического комплекса, позволяющего оценить различные средства медикаментозной терапии; функциональная структура и программа интеллектуальной компьютерной поддержки принятия решения врача с применением алгоритмических схем выбора лечения эпилепсии.

Практическая значимость и результаты внедрения.

В результате проведенного исследования предложена методология анализа данных клинико-диагностического обследования больных эпилепсией, основанная на классификационно-прогностическом моделировании.

Разработаны формализованные классификационные модели, позволяющие осуществить дифференциальную диагностику пароксизмальных состояний и определить степень тяжести заболевания с целью выбора адекватной проти-восудорожной терапии.

Разработана автоматизированная система (информационно-программное обеспечение рабочего места врача-эпилептолога), которая применима в практической работе эпилептологов с целью ускорения и улучшения качества принимаемых решений, снижения риска появления врачебных ошибок, обеспечения сохранности архивной информации с возможностью ее дополнения и обновления.

Материалы диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры « Системный анализ, управление в медицинских и педагогических системах» Воронежского государственного технического университета, в клиническую практику ОЭЦ ГУЗ «Воронежская Областная клиническая больница № < 1».

I i i

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: региональной конференции по вопросам эпилепсии у детей (Воронеж, 2004); научно-практической конференции «Эпилепсия у детей» (Москва, 2005); 4-ой конференции центра неврологии и эпилепсии «Диагностика и лечение симптоматических фокальных форм эпилепсии» (Москва, 2007); научно- практической конференции "Актуальные вопросы психиатрии, наркологии и медицинской психологии" (Воронеж, 2008); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и< экономических системах» (Воронеж, 2008, 2009); научно-тематических семинарах «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2007-2009); научно-методических семинарах кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ (Воронеж, 2007-2009); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008, 2009).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, выдано свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 11609. В работах, опубликованных в соавторстве, приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [1,8]-проведен статистический анализ диагностических признаков с применением метода К — средних; [2,3] - представлен альтернативный вариант принятия решений врачом; [4] - проведена статистическая оценка антиконвульсантов, применяемых для лечения посттравматической эпилепсии; [5,6] - проведен системный анализ диагностических признаков и антиконвульсантов; [7] - рассмотрен вопрос эпилепсии у беременных женщин; [9]' - разработана модель информационно-программного обеспечения рабочего места врача-эпилептолога.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, приложения и списка литературы из 123 наименований. Основная часть работы изложена на 133 страницах, содержит 62 рисунка, 12 таблиц.

Основные результаты работы : !

1. Проведен кластерный анализ методом К-средних архива ОЭЦ с выделеt нием определяющих признаков больных симптоматической эпилепсией.

I I

2. Выделены 10 признаков, соответствующих третьему кластеру, имеющих наибольшую практическую значимость и клиническую информативность I с помощью компьютерной программы STATISTICA 6.0. ; j

3. Выделенные признаки включены в обязательный объем обследования, на i основании чего создана модель компьютерной системы: информационноi программное обеспечение врача-невролога Областного Эпилептологического Центра. В программу включено назначение методов дополнительного исследования, обязательно включающих: МРТ ГМ, РЭГ, М-ЭХО,

ЭЭГ, консультации невролога, нейрохирурга, окулиста, соответствующих признакам третьего кластера; рабочий диагноз устанавливается самостоятельно эпилептологом с возможностью выбора вариантов из МКБ-10 и других справочников; назначение препаратов, дозировок и режима приема осуществляется с возможностью применения диагностических и лечебных алгоритмов. 1

4. Разработаны алгоритмы процесса диагностики и лечения симптоматической эпилепсии, которые внесены в систему ИПО и справочноt информационную подсистему, а также практические рекомендации для i * врачей - эпилептологов для проведения алгоритмизации и моделирования

5. Сформирована прогностическая модель процесса лечения симптоматической эпилепсии с целью определения интенсивности нагрузки и назначения оптимального противосудорожного лечения.

1. Аверьянов Ю.Н., Зенков Л.Р., Торопима Г.Г. Синдром беспокойных ног и движущихся пальцев стопы. Клинико-нейрофизиологический анализ // Журнал невропатологии и психиатрии. 1993. - Т. 93. - С. 57-59. | iI

2. Александрова Н.Ш. Детские афазии и синдром Ландау-Клеффнера в свете пластичности мозга // Журнал неврологии Hf психиатрии им. С.С. Корсакова. — 2004. — Т. 104. №6. - С. 54-58.

3. Алексеев А.А. ,Ларионова И. С., Дудина Н. А. Системная медицина М.: "Эдиториал УРСС", 2000. - 530 с.I

4. Бабкин А. П., Минаков Э. В., Львович Я. Е. АлгоритмизацияIвыбора оптимальной тактики лечения сосудистых поражений Воронеж, 2002.-С. 138-143.

5. Белоусова Е.Д., Гапонова О.В. Идиопатическая затылочная эпилепсия с ранним началом (синдром Панайотопулоса) // Журнал «Трудный пациент».- 2006.- №2.- С. 130-133 . 1

6. Благосклонова Н.К., Мастюкова Е.М Судорожный синдром "в1сочетании с сенсомоторной афазией и алалией (синдром Ландау-Клеффнера) // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. — 1994. — Т. 94. — № з. с. 46-51.

7. Боровиков. В. STATISTIKA искусство анализа данных на компьютере для профессионалов. - Санкт-Петербург, 2001.- 405 с.

8. Броун Т., Холмс Г. Эпилепсия. Клиническое руководство -М.: «Издательство БИНОМ», 2006.- 288 с.

9. Воробьева О.В., Кудрявцева Е.П. Роль париетального тета-ритма при терапии карбамазепином эпилепсии у детей // Журнал неврологии и психиатрии. — 2001. — Т. 101.-С. 61-65.

10. Воронкова К.В., Пылаева О.В., Левадная А.В. Эволюция эпилепсии: причины и следствия // Вестник эпилептологии.— 2004. — №2, —С. 11-14.

11. Генкин А.А. О последовательной стратегии Байеса и механизме принятия решений в интеллектуальной системе ОМИС// Клиническая лабораторная диагностика.-1998.- № 4.-С. 42-49.

12. Головко А. И. Нейросетевое моделирование. М.: 1 Мир,1999 - 117 с.

13. Громов С. А. Контролируемая эпилепсия. Клиника, диагностика, лечение.- СПб.: «ИИЦ Балтика», 2004. 302 с.

14. Груле Г. Клиническая психиатрия.— М.: Медицина, 1967.-230 с .

15. Дюк В., Самойленко А. Теория выбора и принятия решений //СПб: Питер,2001.- 368 с.

16. Жирмунская Е.А., Майорчик В.Е., Иваницкий A.M. Терминологический справочник (словарь терминов, используемых в электроэнцефалографии) // Физиол. человека. М., Мир, 1978. - Т. 4. -С. 936-954.

17. Зенков JI. Р. Вальпроевая кислота в ретроспективе и перспективе // Неврологический журнал. 2005. - Т. 10. - №6. - С. 2834.

18. Зенков JI.Р. Долгосрочные бессудорожные эпилептические статусы. В кн.: «Эпилепсия и клиническая нейрофизиология»,

19. Крым, Ялта-Гурзуф, 1999. — С. 85-87.

20. Зенков JI.P. Клиническое значение изменений электро1энцефалограммы при лечении эпилепсии вальпроатом (Дёпакин хро-но) // Журнал невропатологии и психиатрии. — 2002.-Т. 102.-С. 20-26.

21. Зенков JI. Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). — М.: Медиресс, 2004.- 278 с. '

22. Зенков JI.P. Клиническая эпилептология (руководство для врачей). — М.: Медицинское информационное издательство, 2002.-207 с. !I

23. Зенков JI. Р. Лекарственное взаимодействие при лечении эпилепсии (лекция) // Неврологический журнал.-1999.-Т. 4.-Ci 412.i ' '

24. Зенков Л.Р. Лечение эпилепсии. — М.: Ремедиум, 2001.68 с. ,

25. Зенков Л. Р. Некоторые аспекты семиотической структуры и функциональной организации «правополушарного» мышления. . В: Бессознательное. Природа, функции, методы исследования. -Тбилиси: Метцниереба, 1978. — Т.1. — С.740-750.-

26. Зенков Л.Р. Нелекарственные методы лечения эпилептических припадков (лекция) // Неврологический журнал. — 1998. — Т.З.—N 1. —С. 5-13.;Iстройства: Руководство для врачей. М.: МЕДпресс-информ, 2007. —с. 139-151. ' ,: '

27. Зенков Л.Р. Патогенез и мультипараметрическая диагIностика эпилептических и неэпилептических припадков и принятиерешения о противоэпилептическом лечении. Часть 1 //Terra medica. t1997. -N4.-С. 14-18.

28. Зенков JI.P. Патогенез и мультипараметрическая диагностика эпилептических и неэпилептических припадков. Часть 2I

29. Terra medica. — 1998. — N4. — С. 44-46.1.!

30. Зенков JI.P., Айвазян CO., Осипова К.В. Длительныебессудорожные эпилептические состояния и их лечение //Материалы3.й Восточно-Европейской конференции «Эпилепсия и клиническая нейрофизиология».- Ялта-Гурзуф, 1-6 октября 2001. — С. 92-94.'

31. Зенков JI.P., Карлов В.А., Ронкин М.А. Возможностидиагностики и оценки риска эпилепсии по данным спектрального анализа ЭЭГ у детей и подростков // Журнал невропатологии и психиатрии — 1989. — Т. 89. — В. 8. — С. 20-22.

32. Зенков JI. Р., Притыко А.Г. Фармакорезистентные эпиIлепсии — М.: Медпресс. — 2003.- 195 с.

33. Зенков JI.P., Руденская Г.Е., Айвазян С!0. Хронический статус атипичных абсансов при синдроме Энгельмана // Неврологический журнал. — 2001. — Т.6. — С. 28-34.1 1

34. Зенков JI.P., Шевельчинский С.И., Константинов П.А. Бессудорожные эпилептические энцефалопатии, аутизм и 1другие расстройства психического развития //Аутизм и нарушения развития. —I2004. —№1. —С. 2-19.

35. Карлов В. А. Неврология: Руководство для врачей / 2-е \ изд., перераб. и доп.- М.: Медицинское информационное агентство,2002.-С. 238-267. . ;i

36. Компьютеризация в медицине // Межвузовский сборник 'iнаучных трудов.-Воронеж: ВГТУ, 2002. 127 с. ' j1.«строение и анализ— М.: МЦНМО, 1999. — 960 с. j

37. Коровин Е.Н., Родионов О.В., Федорков Е.Д. Алгорит- jIмизация информационной поддержки принятия управленческих реше- j ний на основе многовариантного моделирования и прогнозирования в социальной сфере региона / Воронеж: ВГТУ, 2002.- С.36-57 j1 i

38. Макаров И. М., Виноградская Т. М., Рубчинский А. А ; Теория выбора и принятия решений М: Наука, 1982.- 328 с. ,5

39. Корсакова— 1989. —Т. 89.—Вып. 6. —С. 53-56. ( j 'j t

40. Мельничук П.В., Зенков Л.Р., Морозов А.А. Нейрофи- tзиологические механизмы афазии при эпилепсии // Журнал невроло- ;1.' ггии и психиатрии им. С.С. Корсакова — 1990. — Т. 90. — С. 34-40.i

41. Мухин К.Ю. Идиопатические генерализованныеформы эпилепсии: диагностика и терапия: автореф. дис. д-раfмед.наук/ РГМУ—М., 1998.-44с. : . ;

42. Мухин К.Ю., Петрухин А.С, Глухова Л.Ю. Эпилепсия.1

43. Атлас электроэнцефалографической диагностики — Mi: Альваресi

44. Паблишинг, 2004.-243 с. J :

45. Мухин К.Ю., Петрухин А.С, Рогова Е.Ю. Диагностические критерии синдрома атипичной доброкачественной парциальной эпилепсии детского возраста // Журнал неврол. и психиатр. — 2001.— Т. 101. —№ 1. —С. 13-21.i

46. Мухин К.Ю., Холин А.А., Петрухин А.С. Электроклиническая характеристика синдрома Ландау-Клеффнера // Журнал неврологии и психиатрии. — 2004. — Т. 104. — В. 10.- С. 48-56. . iI

47. Немов Н. В. Нейронные сети.- М.: Вест, 2003.- С. 61-79.

48. Никанорова М.Ю. Доброкачественная эпилепсия детского возраста с затылочными пароксизмами // Диагностика и лечениеfэпилепсии у детей. — М.: Можайск-Терра, 1997. — С. 206-210. •

49. Ноговицын В.Ю., Нестеровский Ю.Е., Осипова Г.Н. Полиморфизм электроэнцефалографического паттерна доброкачественных эпилептиформных нарушений в детстве// Журнал неврологии и психиатрии. — 2004. — Т. 104-В. 10.-С. 48-56.i 1

50. Обухова А.В. Синдром беспокойных ног // Русский медицинский журнал «Болезнь Паркинсона». — 2001. — С. 16-19.

51. Островский С. А. Нейронные сети для обработки информации.— М.: Можайск-Терра, 2004. С. 69-107.1.1

52. Петрухин А.С. Нейропсихиатрические проблемы эпилепсии // Неврологический журнал. 1999. - Т. 4. - С. 4-10. . . ,• { ;

53. Петрухин A.C. Эпилептология детского возраста: Руко;водство для врачей. — М.: Медицина, 2000. — 624 с. ! ;; !i ; • j ;

54. Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвузовский сборник научных трудов.- Воронеж: ВГТУ,2001.|- 205 с.

55. Стентон Г. Медико-биологическая статистика.-; М.: Практика, 1999.-464с. ! ' И'■ г> ■ s. , I '

56. Темин П.А., Никанорова М.Ю. Диагностика и лечениеi 'эпилепсии у детей М.: Медицина, 1997.-345 с. | : :' j

57. Темин П.А., Никанорова М.Ю. Эпилепсия ;и судорожные синдромы у детей.- М.: Медицина, 1999.- 469 с. I | ; !

58. Усачева E.JI. Клинико-нейрофизиологическое исследование психосоциальной дезадаптации детей при эпилепсии: диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук 1998.- С.67-92.1. М.

59. Федорков Е. Д. Моделирование и оптимизация; дуальi. ':::-■ | .ных динамических объектов в медицине.-Воронеж: ВГТУ, 1997^- 78с.

60. Фернандес Р., Самуэльс М. Неврология: Пер. с англ.1.•' L j' :

61. М., Практика, 1997. 640 с. I ! ; ;1. Г; :

62. Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения.- М.: МГПУ, 2000.-С.240-294. j 7 j;

63. Шевандрин Н.И. Психодиагностика, коррекция й развитие личности.— М.: Владос, 1998.-С.46-76. > •

64. Шевельчинский С. И., Ганыч А.А., Шевельчинская С.А.i

65. Улучшение психопатологических и электроэнцефалографических показателей при лечении Депакином хроно эпилептических энцефалопатий с расстройствами поведения // Материалы XII Международного семинара «Медицина XXI века».- М.:- 2004. — С. 16-78.

66. Шевельчинский С.И., Мишин Н.А., Ганыч» А.А. Опыт применения вальпроатов у детей с расстройствами поведения // Жур- , нал «Неврология и психиатрия». М.: Медио-сфера.- 2004.- № 12- С.2- i 30.

67. Aicardi J. Epilepsy in children.— New York: Raven Press, 1994.-P. 19-47.i

68. Barraclough B. The suicide rate of epilepsy//Acta Psychiatr. Scand.— 1987.— Vol.76.—P.339-345.

69. Beghi E., Tognoni G. Prognosis of epilepsy in newly referred patients: a multicenter prospective study. Collaborative Group for the Study of Epilepsy//Epilepsia.— 1988,—Vol.29.— P.136-143. i

70. Bharucha N., Bharucha E. Prevalence of epilepsy in the Parsy community of Bombay//Epilepsia.- 1988.-Vol.29.- P. 111-115.

71. Bird A., Heinz H., Klintwork S. Convulsive disorders in Bahn mine workers/ZEpilepsia —1962.-Vol.3.- P. 175-187.

72. Blom S., Heijbel J., Begfors P. Incidence of epilepsy in children//Epilepsia.— 1978. —Vol.19.- P.343-350. i

73. Callaghan N., Carrett A., Goggin T. Withdrawal of ariticoni : 'vulsant drugs in patients free of seizures! for; .- th!reeyears//New.Engl.J.Med.- 1988,-Vol.318.-P.942-946. ;

74. Camfield P., Cornfield C. The Prognosis of Childhood Epilepsy//Seminars in Pediatric Neurology.- 1994.-Vol.1.-P.102-110./ ;!; •i : ( : ? • • ; , i - j ■

75. Camfield P., Camfield C, Dooley J. Epilepsy! after' a first unprovoked seizure in childhood//Neurology.- 1985.— Vol.35.- P. 1657-— 1660. ' j ;; \j i

76. Cavazzutti G. Epidemiology of different types of epilepsy in1. Г ' ' • ischool age children of Modena, Italy//Epilepsy.- 1980.-Vol.21.- P.57-62.j,

77. Cleland P., Mosquera L, Steward W. Prognosis of isolated seizure in adults life//Brit.Med.J.- 1981.-Vol.283.- P.1364.

78. Cockerell 0., Sander J., Hart J. The mortality ofjepilepsy:^results from the National. General Practice Study of Epileps//Lancet:.— 1994,—Vol.341.—P.918—921.

79. Collaborative Group for the Study of Epilepsy. Prognosis of epilepsy in newly referred patients: a multicenter prospective jstudy^of.the effects of monotherapy on the long-term course of epilepsy//Epilepsia.— 1992.—Vol.33P.45—51.

80. Costeff H. Convulsions in childhood: their natural: historyi 1 * iand indications for treatment//New.Engl. J.Med.- 1965.-ybl.273.-P.1410—1413. I N" i

81. Elwes R., Johnson A., Shorvon S. The prognosis of seizure I control in newly diagnosed epilepsy//New.Engl.J.Med.- 1984.- Vol.311.1.•:; i* i■ •'1. P.944-947. ; : I1. . ;!;:: '.

82. Goodridge D., Shorvon S. Epileptic seizures in;a population: -- Vof 6000. 2. Treatment and prognosis//Brit.Med.J.- 1983.-Vol.287.-;,P.6^51.: 1647. I . I

83. Gowers W. Epilepsy and other chronic disorders: their ;causes, symptoms, and treatment-London: William Wood & Co, 1995. !i ii ' ilepsy in the district of States population//Epilepsia.— 1986 — Vol.27.—p.66—75. :1.i

84. Hart Y., Sander J., Johnson A. National General Practice ;

85. Study of Epilepsy: reccurence after a first seizure//Lancet.— 1990'.—.;

86. Vol.336.—P.1271 —1274. j ,

87. Hauser W., Annegers J., Kurland L. Prevalence of epilepsy ^in Rochester, Minnesota: 1940-1980//Epilepsia.- 1991.- Vol.32.;- P .429-445. <i i ' i 1

88. Hauser W., Annegers J., Kurland L. Risk of reccurence after''i ' 'an initial unprovoked seizure//Epilepsia.- 1986.— Vol.27.- P.43—50.

89. Hauser W., Rich S., Annegers J. Seizure reccurence after a first unprovoked seizure: an extended follow-up//Neurology.r \ 1990.

90. Vol.40.-P.l 163-1170. ) ' ;i

91. Jay G, Leestma J. Sudden death in epilepsy. A comprehen- »!t ,sive review of the literature and proposed mechanisms//Acta Neu-1 ( rol.Scand.—1981,—Vol.82.—Supp.L—P.l—66. , .? * гt « 5

92. Juul-Jensen P., Foldspang A. Natural history! of .epileptic j seizures//Epilepsia.—. 1983.— Vol.24.— P.297-312. ' ■I

93. Klenerman P., Sander J., Shorvon S. Mortality in patientsс iwith epilepsy: a study of patients in long term ? residential ':кcare//J.Neurol.Neurosurg.Psychiatry.— 1993.— Vol.56.— P.И9-152. , '1.;: • , |

94. Li S., Schoenberg В., Bolis C. Epidemiology of epilepsy in ;.; • ' 11urban regions of the Peoples Republic of China//Epilepsia.- 1985.- Vol.26.- j t1 ' 1 11. P.391-394.

95. Massey E., Schoenberg B. Mortality from epilepsy International patterns and changes over time//Neuroepidemiology.—! 1985.-—

96. Vol.4.—P.65—70. i M ' '■.■■• ! ' j : '.

97. Medical Research Council Antiepileptic Drug! Withdrawal ; Study Group. Randomized study of antiepileptic drug withdrawal in pa-;;! tients inremission/ZLancet.—1991.—Vol.337.— P. 1175-1180. | jr ;;

98. Okita Т., Kamashiro H. Natural history and prognosis' of . epilepsy: report of a multi-institutional study in Japan .//Epilepsia.-— J 1981.—Vol.22.—P.35—53. ! I ; !

99. Osuntokun В., Adeuja A., Nottidge V. Prevalence; of epi- , ; lepsy in Nigerian Africans: a community-based study//Epilepsia.J 1987.

100. Vol.28.- P.272-283. | . Г h I: .'.,'. i \ ;; I *

101. Overweg J., Binnie C, Costing J. Clinical and EEG^predic-tion of seizure rec-curence following antiepileptic drug: with- jdrawal//Epilepsy Res.— 1987.—Vol.1.-P.272-283. ' j . ; .\' !! J;■ * : ' i :

102. Plaencia M., Paredes V., Cascante S. Epileptic seizures in ; an Andean region of Ecuador: prevalence and Incidence and national varia- j? tion//Brain.— 1992.- Vol. 115.- P.783-794. I' :j Г Jl1' 'h : I ■ : I

103. Ramsau R., Wilder В., BergerJ! A double-blind study com- ; jIparing carbamazepine with phenytoin as initial seizure therapy1 in .: adults//Neurology.— 1983.—Vol.33.—P. 904-910. ; j j.

104. Sato S. The epidemiological and clinico-statisticalj study of !;4 I ' Пepilepsy in Nigata City// Clin.Neurol.(Tokyo).- 1964.-Vol.4.- P1313-424.; j j• ' ' '! ! ■ i1' ! : :i: ! t .:. j ' Г 1 i• 1 j i ■ , , ii » « !132 !t

105. Shafer S., Hauser W., Annegers J. EEG and other predictors of epilepsy remission: a community study//Epilepsia.— 1988.— Vol.29.-P.590—600.i