| dc.description.abstract | У дисертаційній роботі теоретично узагальнено і по-новому вирішено наукове завдання – покращити результати лікування хворих на гострий панкреатит шляхом застосування математичних кластерних систем та створення нейромережевої моделі прогнозування тяжкості клінічного перебігу та ускладнень, запровадження алгоритму диференційованого вибору лікувальної тактики.
Доповнено наукові дані щодо інформативності сучасних методів діагностики та особливостей клінічного перебігу гострого панкреатиту.
Застосовано метод кластерного аналізу для побудови нейромережевої моделі прогнозування перебігу гострого панкреатиту з метою попередження ймовірних ускладнень. Встановлено значимі клініко-лабораторні маркери гострого панкреатиту на підставі використаних загальноприйнятих методів статистичної обробки даних, а також кореляційного і кластерного аналізу. Створено нейромережеву модель прогнозування перебігу гострого панкреатиту, що покращила результати ведення хворого. Методом кластерного аналізу встановлено групу прогностичних показників (прокальцитонін >3,08 нг/мл, С-реактивний білок >0,5 мг/мл, глікемія >10 ммоль/л, абдомінальний компартмент синдром ІІІ ступеня), які в комплексі з клінічними критеріями тяжкості визначають підхід до лікування. Проаналізовано частоту коморбідної патології та її вплив на клінічний перебіг, прогноз, вибір лікувальної тактики гострого панкреатиту. Встановлено, що супутні цукровий діабет, ожиріння були у хворих із тяжким та критичним перебігом панкреатиту, а також це часто потребувало повторних оперативних втручань. Розроблено та апробовано диференційований підхід до вибору лікувальної тактики з урахуванням діагностичної цінності досліджуваних параметрів створеної нейромережевої моделі. | uk |
