Рационализация процессов детоксикации при остром коронарном синдроме на основе математического моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат медицинских наук Усков, Михаил Валентинович

• Усков, Михаил Валентинович
• кандидат медицинских наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат медицинских наук Усков, Михаил Валентинович

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Острый коронарный синдром. Современное состояние проблемы. Клинические аспекты.

1.1. Общая характеристика острого коронарного синдрома.

1.2. Синдром эндогенной интоксикации при остром коронарном синдроме.

1.3. Особенности процессов детоксикации при остром коронарном синдроме.

Глава 2. Анализ применения математических методов в процессах детоксикации при остром коронарном синдроме.

2.1 Особенности статистического моделирования процессов оптимизации лечения в медицине.

2.2. Многомерный статистический анализ.

2.3. Методы многомерного статистического анализа.

2.4. Способы организации многомерного исследования.

2.5. Выводы по второй главе.

Глава 3. Системный анализ и алгоритмизация оптимизации процессов детоксикации больных с острым коронарным синдромом без стойкого подъёма сегмента ST.

3.1. Клиническая характеристика больных.

3.2. Применение лимфосана у больных с острым коронарным синдромом.,

3.3. Применение поляризующей смеси у больных с острым коронарным синдромом.

3.4. Применение полифепана у больных с острым коронарным синдромом.

3.5. Выводы по третьей главе.:.

Глава 4. Рационализация процессов детоксикации в сравнительной оценке действия лимфосана, поляризующей смеси и полифепана при лечении больных ОКС без подъёма сегмента.

4.1. Сравнительная оценка процессов детоксикации больных ОКС без стойкого подъёма сегмента ST при назначении лимфосана, поляризующей смеси и полифепана.

4.2. Метод главных компонент.

4.3. Анализ с помощью дерева классификаций.

4.4. Выводы по четвёртой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Рационализация процессов детоксикации при остром коронарном синдроме на основе математического моделирования»

Актуальность проблемы. Сердечно-сосудистые заболевания, несмотря на значительные успехи, достигнутые в последние десятилетия в их лечении и профилактике, остаются основной причиной высокой смертности и инвалиди-зации населения во всём мире [1, 58, 120, 136,214, 238,271].

Первое место в структуре смертности от болезней системы кровообращения занимает ишемическая болезнь сердца (ИБС). Ежегодно в Российской Федерации регистрируется 166 ООО случаев инфаркта миокарда (ИМ) и острого коронарного синдрома (ОКС). Смертность достигает 39 %, при этом госпитальная летальность составляет от 12 до 15 % [55, 60, 84, 85, 108, 120, 168].

Частота инфаркта миокарда (ИМ) и ОКС, ранняя инвалидизация, доказанная тесная взаимосвязь между обширностью некроза и тяжестью течения заболевания, частотой возникновения осложнений и уровнем летальности обусловливают научную и практическую значимость поиска эффективных методов лечения при этом заболевании. В связи с организацией специализированных палат и отделений, введения принципа интенсивного контроля за состоянием больных ОКС, достигнуты значительные успехи в лечении этого заболевания. Однако проблемы, связанные с лечением, детоксикацией и профилактикой остаются нерешёнными. Поэтому вопросы раннего выявления, качественной разработки четких схем дифференциальной диагностики, комплексного лечения и профилактики острого коронарного синдрома стали актуальной медицинской и социальной задачей [157, 159, 185, 190, 209, 214].

Учитывая сложность патогенеза, индивидуальные особенности организма, а также меняющийся вклад каждого фактора риска в процессе про-грессирования и развития острого коронарного синдрома выбор рационального плана профилактики и дифференциальной диагностики представляет сложную задачу. Данное обстоятельство делает крайне затруднительным прогнозирование исхода заболевания и оптимизацию лечения пациента без привлечения математических методов.

Использование автоматизированной системы для поддержки принятия решения на основе алгоритмов, имитирующих «врачебную логику» или использующих формальные методы математического анализа медицинских данных, позволит в значительной степени освободить врача от рутинной деятельности по выбору адекватных клинико-диагностических схем ведения пациентов, что способствует повышению эффективности принимаемых решений [96, 97, 98, 120, 183, 188, 194, 195, 214].

Таким образом, актуальность данной работы определяется необходимостью формирования алгоритмических подходов к прогнозированию развития острого коронарного синдрома и его осложнений на основе методов многомерного статистического моделирования, а также исследования эффективности методов лечения на основе сравнительного анализа различных схем лечения больных с острым коронарным синдромом.

Работа выполнена в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является исследование эффективности различных схем детоксикации больных с ОКС и рационализация её тактики на основе разработки систем прогнозирования, алгоритмизации и моделирования процессов детоксикации с применением многомерного статистического и системного анализов.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи: проанализировать состояние заболеваемости и распространённость ОКС. Дать характеристику методам оценки качественных показателей этого осложнения; проанализировать особенности математического и информационного обеспечения прогнозирования течения ОКС и вопросы оптимизации схем детоксикации; сформировать информационное обеспечение автоматизированной подсистемы прогнозирования, классификации, диагностики и провести её техническую реализацию; дать обоснование выбора метода детоксикации на основе статистической сравнительной оценки эффективности; исследовать эффективность использования при лечении ОКС лимфосана, полифепана и поляризующей смеси; исследовать динамику развития ОКС при использовании в лечении лимфосана, полифепана и поляризующей смеси; на основе системного анализа провести оценку эффективности оптимизации схем лечения больных ОКС; реализовать разработанные алгоритмы и модели в рамках компьютерной системы поддержки принятия решений и провести апробацию в клинических условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовался широкий спектр клинических, лабораторных и инструментальных методов исследования, методы теории управления биологическими и медицинскими системами, методы математической статистики, системного анализа и многомерного статистического моделирования.

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся новизной: методика проведения исследования больных с острым коронарным синдромом и формирования информационной базы, позволившая формализовать различные клинико-лабораторные характеристики и сформировать оптимальное признаковое пространство для прогностического моделирования; методика оценки эффективности различных методов детоксикации острого коронарного синдрома, основанная на анализе комплекса клинико-лабораторных показателей с учетом динамики развития патологического процесса, позволившая дать обоснование использованию различных методов детоксикации; выбор тактики детоксикационных мероприятий, отличающейся использованием результатов прогностического моделирования и интегральных оценок при избирательном назначении комплексной терапии больным с острым коронарным синдромом; комплексная методика оценки исследований параметров центральной гемодинамики, сократительной способности миокарда, лабораторных данных позволяющая доказать благоприятное действие лимфосана и его наибольшую эффективность в лечении больных острым коронарным синдромом в сравнении с полифепаном и поляризующей смесью.

Практическая значимость работы Получена клиническая характеристика больных острым коронарным синдромом, включающая параметры центральной гемодинамики, сократительной способности миокарда, лабораторные данные, позволяющие доказать благоприятное действие лимфосана.

Предложена структура и программная реализация системы поддержки клинико-диагностических решений врача интегрирующая модели и алгоритмы прогнозирования осложнений и выбора тактики детоксикации на основе методов математической статистики, системного анализа и многомерного статистического моделирования.

Проведена клиническая апробация предложенного подхода, подтвердившая эффективность выбора тактики детоксикации острого коронарного синдрома на основе разработанных прогностических моделей.

Основные теоретические и практические результаты реализованы и внедрены в виде программного комплекса в клиническую практику кардиологических, общетерапевтического, анестезиологического, приёмного отделений, отделения реанимации и интенсивной терапии Воронежской городской клинической больницы скорой медицинской помощи № 1; кардиологического, анестезиологически-реанимационного отделений Воронежской городской клинической больницы № 10 "Электроника"; кардиологического и анестезиологического отделений Воронежской городской клинической больницы № 3; кардиологического отделения Воронежской областной клинической больницы; Воронежской городской станции скорой медицинской помощи, а также в учебный процесс на кафедре клинико-диагностических систем Воронежского государственного технического университета в Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко на кафедрах факультетской терапии, в учебном процессе со студентами лечебного, педиатрического и стоматологического факультетов; на факультете усовершенствования врачей на кафедрах терапии, анестезиологии и реаниматологии, скорой и неотложной медицинской помощи в учебном процессе с курсантами, интернами, клиническими ординаторами и аспирантами;

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на областной научно-практической конференции "Специализированная медицинская помощь" (Воронеж, 1999), Второй Международной научно-практической конференции "Прогрессивные технологии в медицине" (Пенза, 1999), Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 70-летию Московской области, 10-летию Московского областного кардиологического центра, 60-летию Жуковской городской больницы "Актуальные вопросы медицины" (Жуковский, 1999), Первом Всероссийском съезде аритмологов, НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН (Москва, 2005), Третьей Международной научно-практической конференции "Обеспечение экологической безопасности в ЧС" (Воронеж, 2007), Восьмом научно-практическом семинаре "Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы" Донецк-Таганрог, 2007, Юбилейной X Международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные техноло-ги-2007", Курск. 2007, Пятой Всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы профессионального образования: цели, задачи и перспективы развития" (Воронеж, 2007), Российском национальном конгрессе кардиологов (Москва, 2006, 2007, 2008), Международной конференции и Российской научной школе "Системные проблемы надёжности качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика-2008) Москва-2008", Областных съездах терапевтов, анестезиологов, Областных научных кардиологических обществах, Межбольничных и межкафедральных конференциях, проводимых на базе Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко и Воронежского государственного технического университета.

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 19 научных работах, в том числе 5 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. Оформлены 6 рационализаторских предложений. В работах, опубликованных в соавторстве и приведённых в конце автореферата соискателем приведён анализ состояния заболеваемости, распространённости, диагностики, лечения, профилактики осложнений ОКС [26, 51, 68, 69, 153, 164, 170, 171, 172, 173. 174, 179, 181]. Проанализированы вопросы прогнозирования исходов ОКС в зависимости от схем медикаментозной терапии [183, 184, 185, 188, 194, 195, 196, 201, 207, 214]. Показаны основные направления применения многомерного статистического и системного анализов и приведены данные их клинического применения [162, 169, 170, 188, 189, 191, 194, 213]. На основе методов системного анализа рассмотрена оценка эффективности оптимизации схем де-токсикации [169, 180, 183, 185, 195, 196, 199, 207, 208, 214].

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы из 270 наименований, приложения. Основная часть работы изложена на 179 страницах, содержит 51 рисунок, 60 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Усков, Михаил Валентинович

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Анализ общих диагностических признаков острого коронарного синдрома, позволяет выделить среди них достоверно-значимые, определить их качественную и количественную оценку, с целью сокращения многочисленных исследований, иногда сложных и даже небезопасных для больного.

2. Поиск рациональных путей решения задачи оптимизации схемы лечения больных с острым коронарным синдромом проведен в результате обзора методов интеллектуальной поддержки врача при принятии врачебных решений и анализе их недостатков.

3. Выбор многомерного математического моделирования является обоснованным для решения задачи оптимизации схемы лечения больных с острым коронарным синдромом с учётом характера признаков, подлежащих анализу.

4. Течение острого коронарного синдрома характеризуется интенсивными рецидивирующими болями.

Для оптимизации лечения осложнённо заживающего инфаркта миокарда в первую очередь необходимо тщательное обезболивание наркотическими анальгетиками, которое оказывает кардиопротективный эффект, и тем самым, благоприятно действует на ишемизированный миокард.

5. Применение лимфосана позволяет добиться более благоприятного течения осложнённого ИМ, о чём говорит уменьшение количества осложнений, включая фатальные: разрывы и надрывы миокарда.

6. Применение системного анализа в сравнительной оценке комплексного действия лимфосана показало его большую эффективность относительно поляризующей смеси и полифепана: происходило усиление обезболивающего эффекта анальгетиков, уменьшение количества осложнений; замедлялись процессы ремоделирования левого желудочка, а в некоторых случаях наблюдалось его обратное развитие.

7. Для оценки оптимизации лечебных и профилактических мероприятий проведен системный анализ показателей, характеризующих процесс лечения.

Для того чтобы визуализировать данные, с помощью которых возможно обнаружить некоторые группировки, свидетельствующие о сходстве или различии в развитии болезни у пациентов, получающих различные лекарственные препараты был применён метод главных компонент. С его помощью была выделена система показателей состояния больного, которые имели наибольшую информационную значимость в характеристике различий между группами больных, которые обусловлены, с одной стороны, различиями в тактике лечения, а с другой - динамикой течения болезни. Установлено, что в ходе болезни происходит реорганизация системных связей, сопряжённая с процессом адаптации организма к стрессовой ситуации.

8. На базе предложенных математических моделей и алгоритмов разработано программное и информационное обеспечение комплекса для прогнозирования течения острого коронарного синдрома.

Программный комплекс построен по модульному принципу и реализован в соответствии с современными требованиями технологии "клиент-сервер". Процесс проектирования выполнен при использовании CASE-средств, входящих в поставку среды разработчика, что способствует устойчивости системы к исключительным ситуациям, возможности интеграции с другими комплексами за счет использования стандартизированных механизмов OLE, реализованных на программной платформе Windows, возможности дальнейшего наращивания функциональности комплекса без внесения существенных изменений в структуру программного комплекса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Отмечаемый постоянный рост острых форм ишемической болезни сердца, к которым относится острый коронарный синдром, определяет необходимость оперативной оценки тяжести состояния больного, тактики транспортировки, медицинских манипуляций и терапии на всех этапах оказания врачебной помощи. Учитывая различные диагностические возможности и специализацию лечебных учреждений, актуальной является задача создания унифицированной схемы, позволяющей в максимально короткий срок в оптимальном объёме решить вопрос о тактике ведения больного.

Широкое внедрение средств вычислительной техники позволяет осуществить её эффективное использование, применяя методы системного анализа и многомерного статистического моделирования.

Инфаркт миокарда, как и всякая другая болезнь, имеет фазовое течение. Соответственно этим фазам существуют свои строго индивидуализированные нормы его развития.

В настоящее время клиническая фармакология даёт достаточно широкий набор различных групп лекарственных средств. Из возможного сочетания лекарственных препаратов можно отобрать комбинации, когда ожидаемый спектр медикаментозного влияния на организм больного, может быть достигнут при наименьшем из возможного числа лекарственных средств.

Основная задача оптимизационных мероприятий состоит в том, чтобы независимо от конкретных причинных механизмов привести поражённый миокард миокарда к условиям неосложнённого заживления.

Процедура оптимизации осуществляется путём динамической коррекции оптимизирующих мероприятий по результатам контроля за изменениями показателей, отражающих состояние процессов заживления. Так как основы неосложнённого и осложнённого течения острого коронарного синдрома закладывается в первые часы заболевания, оптимизирующие мероприятия эффективны лишь при условии, что они будут начаты в минимально короткое время от начала болезни. Чем позже начата оптимизация, тем ниже её эффективность. Рациональное сочетание средств терапии во многих отношениях может способствовать нормализации заживления сердечной мышцы без назначения дополнительных препаратов к базисным лекарственным средствам.

То, что летальность не уменьшается, а осложнения острого коронарного синдрома увеличиваются, то даже самая аккуратная оптимизация процессов заживления, подтверждает сложность в определении единственно верных методов в лечении больных.

В наших исследованиях для оптимизации заживления поражённого миокарда в первую очередь проводилось тщательное обезболивание наркотическими анальгетиками, которое купировало болевой синдром и, тем самым, благоприятно действовало на ишемизированный миокард.

Исследуя эффективность применения лимфосана больным с острым коронарным синдромом, нами было выявлено уменьшение частоты осложнений в клиническом течении инфаркта миокарда, облегчалось течение заболевания, уменьшалась частота клинических симптомов и синдромов, отяжеляющих течение заболевания. Снижалась летальность больных.

В наших исследованиях для оценки оптимизации лечебных и профилактических мероприятий был проведен системный анализ показателей, характеризующих процесс лечения.- Применён канонический корреляционный анализ, где определённый интерес представляли особенности группировки характеристик патологического процесса. Особое внимание было уделено оценке корреляционных связей между каждыми группами патологического процесса. Динамическое изучение канонических корреляций между каждой парой признаков позволяло доказать, что в ходе болезни происходит реорганизация системных связей, сопряжённая с процессом адаптации организма к стрессовой ситуации.

Для того чтобы визуализировать данные, с помощью которых возможно обнаружить некоторые группировки, свидетельствующие о сходстве или различии в .течении болезни у пациентов, получающих различные лекарственные препараты был применён ещё один метод системного анализа: метод главных компонент. Для содержательной интерпретации были проанализированы факторные нагрузки и даны интерпретации каждой из них. При использовании этого метода было доказано, что визуализация данных в плоскости данных компонент (двух обобщённых показателей) допускает содержательную интерпретацию с точки зрения динамики процесса лечения. Далее, для каждой из групп, в каждый из рассматриваемых дней госпитализации были найдены средние значения первой и второй главных компонент. С помощью анализа главных компонент выделена система показателей состояния больного, которые имеют наибольшую информационную значимость в характеристике различий между группами больных, которые обусловлены, с одной стороны, различиями в тактике лечения, а с другой - динамикой течения болезни.

Предложены алгоритмические схемы обработки медицинской информации, позволяющие выявить и исключить недостоверные сообщения, выбрать оптимальное признаковое пространство, характеризующееся минимальной размерностью при достаточной информативности. Разработаны алгоритмы получения многомерной статистической имитационной модели на основе базовых компонентов, отличающихся высокой адаптацией к особенностям задач прогнозирования и классификации образов и хранения информации. Разработано программное и информационное обеспечение моделей осложнений острого коронарного синдрома. Произведена верификация логической модели процесса прогнозирования и выбора лечения, которое показало полное соответствие диагнозам больных, полученной по экспертной информации.

Таким образом, достижение современной науки предоставляет большие возможности для своевременной диагностики, прогнозирования, рационального проведения интенсивной терапии и последующей профилактики осложнений у больных с острым коронарным синдромом.

Список литературы диссертационного исследования кандидат медицинских наук Усков, Михаил Валентинович, 2009 год

1. Агеев Ф.Т. Применение бета-блокаторов после инфаркта миокарда // Российский мед. журнал. - 1999. - Т.7.-№.15. - С. 733-736.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

3. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.

4. Анонченко В.Г. Прогнозирование течения и исходы острого инфаркта миокарда // Сов. Медицина.-1988.-№5.-С.З-6.

5. Анфилатов B.C. и др. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

6. Асатуров Б.И. Эндотоксикоз, неспецифическая резистентность и де-токсикация в хирургии / Б.И. Асатуров. — Одесса: Логос, 1994. — 146 с.

7. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. -М.: Мир. 1982. 488 с.

8. Аретинский В.Б., Хейнонен И.М., Семихатова О.Б. Влияние величины кассы некроза на насосную и сократительную функцию левого желудочка у больных острым инфарктом миокарда //Клиническая медицина.-1988.-№2.-С. 26-30.

9. Баев А.А., Грищенко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний.-Киев.-Наукова думка,-1993 .-246с.

10. Бала Ю.М., Гусев Ю.М., Руссман И.Б. О возможности прогнозирования инфаркта миокарда // Терапевт, архив.-1972.-№3.-С.6-9.

11. Банин В.В. Механизмы обмена внутренней среды. М., Изд-во РГМУ, -2000. 278 с.

12. Баранов П.В., Матвеева И.В., Михайлова М.Д., Чернышова М.А. Алгоритм группового ранжирования для оценки показателей прогнозирования.

13. Высокие технологии проектирования технических устройств и автоматизированных систем: Тез. докл. Всероссийского совещания-семинара.-Воронеж.-1993.-С.24-25.

14. Барташевич Б.И., Кутюрин Г.В., Усков В.М., Усков М.В. Некоторые клинические и диагностические аспекты разрыва миокарда и аневризмы сердца при инфаркте миокарда. Специализированная медицинская помощь. Воронеж, 1999. С. 240-243

15. Барташевич Б.И., Радушкевич В.Л., Караваев Ю.Н., Усков В.М. Кар-диопротекция при проведении анестезии больным ишемической болезнью сердца //Актуальные проблемы онкологии.-Воронеж-1997.-С160.

16. Барташевич Б.И., Радушкевич B.JL, Караваев Ю.Н., Усков В.М. Показания к проведению эпидуральной аналгезии у больных в остром периоде инфаркта миокарда // Актуальные проблемы медицины.-Воронеж.-1998.-С.350-351.

17. Барташевич Б.И., Радушкевич B.JL, Усков В.М. Люмбальная эпидуральная блокада в интенсивной терапии инфаркта миокарда // Методические рекомендации.-Воронеж-1997.- 16 с.

18. Барташевич Б.И., Усков В.М. Купирование рецидивирующего болевого синдрома при инфаркте миокарда // Российский кардиологический жур-нал.-|1997.-№6.- с.56.

19. Барташевич Б.И., Усков В.М., Караваев Ю.Н. Обезболивание больных с разрывами миокарда // Консилиум. -1999. -№10. С. 5-6.

20. Барцев СИ. Некоторые свойства адаптивных сетей (программная реализация) -Красноярск.-Институт физики СО АН СССР.-1987.-132с.

21. Беллман Р. Математические модели в медицине. М.: Мир, 1987.

22. Белов Ю.В. Современное состояние проблемы хирургического лечения постинфарктных аневризм сердца: Обзор// Кардиология.-1989.-т.29.-№12.- с.123-126.

23. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок.-М.: Статистика.-1980.-263с.

24. Биологическая и медицинская кибернетика: Справочник / Минцер О.Г., Угаров Б.Н., Попов А.А. и др. -Киев: Наукова думка.-1986.- 374с.

25. Бир С. Наука об управлении. -М.:Энергия, 1971. 112 с.

26. Болдинов И.А., Дмитриенко С.В.,Усков В.М., Усков М.В., Особенности течения эпидуральной анестезии у больных ишемической болезнью сердца//Кардиоваскулярная-терапия,и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 54.

27. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и обработка данные в среде Windows. М.: Информационно-издательский дом «Филин», 1997. - 608 с.

28. Брыпов Е.В.,, Мару санов В.Е., Ходырев А.С. Значение перидуральной анестезии при инфаркте миокарда //В сб.: Неотложная диагностика и интенсивная терапия в кардиологии JI.-1989. -С. 108-112. С. 44.

29. Буянов В.М., Алексеев А.А. Лимфология эндотоксикоза. М., Медицина; 1990. - 246 с.

30. Василенко В.Х. Врачебный прогноз.-Душанбе.-1982.-121с.

31. Васюк Ю.А., Копелева М.В., Хадзегова А.Б. и др. Роль бета-блокаторов в лечении хронической сердечной недостаточности // Клин.мед №1.-2001-С.5-8.

32. Васюта И.А., Сущенко И.Т., Антоненко С.А. Перидуральная анестезия в остром периоде инфаркта миокарда // 8 Европейский конгресс анестезиологов. Варшава.- 1990.- 5/7.2-2.

33. Венецкий И.Г. Вероятностные методы в демографии. -М.: Финансы и статистика.-1981 .-236с.

34. Витенбек И.А. Клинико-физиологическое обоснование некоторых положений в современной концепции о механизме действия перидуральрной анестезии //Вестнихк хирургии.- 1980.-Т.124.-№ 4.-С. 127-131.

35. Гасилин B.C., Карнута Г.Г., Чернышева Г.В., Гороховская Г.Н. // Подходы к применению бета-адреноблокаторов при хронической сердечной недостаточности Кардиология.-1999.-№11.-С.75-80.

36. Гасников В.К. Основы научного управления и информатизации в здравоохранении. Учеб пособ. / Под ред. Савельева В.Н., Мартыненко В.Ф. Ижевск: Изд-во "Вектор", 1997. 169 с.

37. Гафаров В.В. Инфаркт миокарда (вопросы эпидемиологии) // Терапевтический архив.-1993 .-№1.-С.31-37.

38. Гельфгат Е.Б., Рамазанов Д.М., Рустамов И.И. Оценка эффективности тромболитической терапии стрептодеказой у больных инфарктом миокарда // Кардиология.-1990.-№6.-С.96-98.

39. Генкин А.А. Новая информационная технология анализа медицинских данных (программный комплекс ОМИС). СПб.: Политехника, 1999. - 191 с.

40. Гланц С. Медико-биологическая статистика / Пер. с англ; Под ред. Н.Е. Бузинкашвили и Д.В. Самойлова. М.".Практика, 1999.

41. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. Учебное пособие. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. 264 с.

42. Голиков А.П. Боль и обезболивание в неотложной кардиологии //Терапевтический архив.-1994.-№10.-С.6-10.

43. Голиков А.П. Обезболивание в неотложной кардиологии // Вестник интенсивной терапии.-1992.-№ 1 .-С.62-65.

44. Голиков А.П., Чхиквадзе М.А., Шахина М.Ю. Диагностическое значение эхокардиографии у больных с повторным инфарктом миокарда // Клиническая медицина. -1991. -№6. -С. 35 -38.

45. Груздев А.К., Лысенко А.В., Перелыгина Г.А. Разрыв межжелудочковой перегородки // Кардиология.-1991.-№4.-С. 109-112.

46. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Д.: Медицина.-1978.-294с.

47. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педи-атрии.-JI. Медицина. -1978. -253с.

48. Дегтярев Ю.И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996. - 335 с.

49. Деревья классификации / Электронный учебник по статистике. Адрес в Интернет http://www.statsoft.rii/home/textbook/default.htm

50. Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. -М.: Мир, 1981.

51. Дмитриенко С.В., Болдинов И.А., Усков В.М., Усков М.В., Характер осложнений и побочных эффектов при проведении эпидуральной анестезии у больных ишемической болезнью сердца// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 118-119.

52. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

53. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1. -М.: Финансы и статистика, 1986. 366 с.

54. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 2. -М.: Финансы и статистика, 1987. 351 с.

55. Дюк В., Эмануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер, 2003. - 528 с.

56. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: Братство.-1994.-364с.

57. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многокамерного стати-стистического анализа. -М.: Финансы и статистика.-1986.-238с.

58. Есауленко И.Э., Клименко Г.Я., Созаева В.Н., Чопоров О.Н. Проблемы здравоохранения промышленно-развитого региона в современных условиях / Воронеж: Изд-во ВГУ, 1999.

59. Ефименко Н.А., Чернеховская Н.Е., Выренков Ю.Е. Руководство поклинической лимфологии. — М., РМА последипломного образования; 2001. -160 с.

60. Ерюхин И.А. Воспаление как общебиологическая реакция / И.А. Ерю-хин, В .Я. Белый, В.К. Вагнер Л.: Наука, 1989. - 1989. - С.262.

61. Ерюхин И.А., Эндотоксикоз в хирургической клинике / И.А. Ерюхин, Б.В. Шашков. СПб.: Logos, 1995. - С. 303.

62. Живжир Е.В. Прогнозирование рецидивирующего течения инфаркта миокарда на основе имитационного моделирования нейроструктур. Дисс.канд. техн.наук.-Воронеж.-1999.-138с.

63. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теория управления: Учеб. пособие. Воронеж: изд-во ВГУ, 1989.

64. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах/ Под ред. В.Н. Фролова: Учеб. пособие. ВГТУ, МУВТ.- Воронеж, 1994. 145 с.

65. Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Мир, 1976. - 599 с.

66. Иванченко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника.-1986. 96с.

67. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.2 Модели и методы: Справочник Под ред. Д.А. Поспелова.-М.: Радио и связь.-1990.-304с.

68. Калинин В.В., Усков В.М., Усков М.В. Динамика скорости оседания эритроцитов у больных с острым коронарным синдромом. Кардиоваскуляр-ная терапия и профилактика. Москва, 2004. Т.З. № 4. С. 203-204.

69. Калинин В.В., Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В., Веденеев А.И. Бе-та-адреноблокаторы в лечении осложнённого инфаркта миокарда. Анналы аритмологии. Материалы первого Всероссийского съезда аритмологов. Москва: НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН, 2005. С. 483

70. Камышев А.А., Кузнецов С.И., Чопоров О.Н. Разработка процедур формализации моделей заболеваний// Компьютеризация в медицине: Межвузовский сборник научн. трудов. Воронеж, 1996. С. 158-163.

71. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М. Медицина.-1987. -240с.

72. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

73. Клименко Г.Я., Косолапов В.П., Чопоров О.Н. Методика и результаты преобразования лингвистических характеристик в численные оценки факторов риска // Журн. «Консилиум», Воронеж, 2001, №4. С. 25-28.

74. Комиссаров В.А. Изменения показателей внутрисердечной гемодинамики у больных постинфарктным кардиосклерозом под влиянием верапами-ла // Кардиология.- 1990.-№8.-С.60-63.

75. Компьютерная двухмерная эхокардиография при остром инфаркте миокарда. Возможности определения размеров очага поражения / Чиквашви-ли Д.И., Бланк M.JL, Ашмарин И.Ю. и др. //Кардиология.-1988.-№7.-С.32-37.

76. Константинов В.О. Радиоизотопная диагностика ишемической болезни сердца//Кардиология.-1991.-№8.-С. 105-111.

77. Кореневский Н.А. Построение автоматизированных компьютерных медицинских систем. Курск, Изд-во КГТУ, 1996 г.

78. Корытников К.И. Импульсная допплер-эхокардиография в оценке диа-столической функции миокарда левого желудочка при ишемической болезни сердца//Кардиология. -1993. -№1. -С. 28-31.

79. Коц Я.И., Сермягина Н.Ф., Екимов А.К. Математический подход кпроблеме ранней диагностике сердечной недостаточности // Кардиология.-1989.

80. Крамер А.А. Радионуклидные методы исследования миокарда: Научное обозрение. М., 1982.

81. Крутько В.Н., Никитин Е.В., Саркисов А.С. Методология имитационного моделирования в медико-биологических приложениях. -М.: ВНИИСИ-1991.-326с.

82. Крыжановский В.А. Медикаментозная (кроме тромболитических препаратов) лечение инфаркта миокарда: подходы, основанные на доказательствах. Часть 1. Обезболивание, аспирин и бета-блокаторы.// Кардиология.-2000.-Ж7.-С.73-84.

83. Кузнецов СИ. Инвариантное моделирование в медицине на базе кластерного анализа.-Воронеж.-1997.-208с

84. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. - 408 с.

85. Левин Ю.М. Основы общеклинической лимфологии и эндоэкологии. М., Щербинская типография; 2003.- 464 с.

86. Лагоша Б.А., Емельянов А.А. Основы системного анализа. М.: Изд-воМЭСИ, 1998.- 106 с.

87. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962. - 350 с.

88. Лисенков А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. М.: Медицина. 1979. 344 с.

89. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа.-М.: Радио и связь.-1982.-186с.

90. Лозебник Л.Б., Постникова С.Л. Хроническая сердечная недостаточность у больных пожилого возраста // Рос. мед. журнал.-1999.-т.6.-№21.-С. 1373-1380.

91. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц.-М.: Мир.-1991.-521с.

92. Лунд И.П. Перидуральная анестезия. М., Медицина. (Перевод с англ.).-1975.-317с.

93. Львович И.Я., Ченцова С.Л., Чопоров О.Н. Интеллектуальные информационные системы в здравоохранении / Труды Всерос. конф. «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах», Воронеж, ВГТУ, 2002. С. 129-130.

94. Львович Я.Е., Родионов О.В., Чопоров О.Н. Системная среда высоконадежных компьютерных медицинских систем//Методы и средства оценки и повышения надежности приборов, устройств и систем: Тез. докл. международной науч.-тех. конф. Пенза, 1995. С. 177-178.

95. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем / Под ред. В.Н. Фролова: Учеб. пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ. 1997. - С. 66.

96. Мазур Н.А., Черепко В.Е. Влияние каптоприла, амлодипина и пропра-нолола на ремоделирование левого желудочка у больных, перенесших инфаркт миокарда // Рус. мед. журнал,-1998.-№6.-С. 1055-1058.

97. Макарова Н.П. Синдром эндогенной интоксикации при сепсисе / Н.П. Макарова, И.Н. Коничева // Анестезиология и реаниматология. 1995. - № 6. -С. 4-6.

98. Маколкин М.Д. Экспериментальные статистические методы построения алгоритмов прогноза инфарктов миокарда // Мед. Техника,-1988.-№6.-1.16-18.

99. Малахова М.Я. Метод регистрации эндогенной интоксикации. Пособие для врачей / М.Я. Малахова. СПб.: СПб.: СПбМАПО, 1995. - 33 с.

100. Малахова М.Я. Методы биохимической регистрации эндогенной интоксикации. Пособие для врачей / М.Я. Малахова // Эфферентная терапия. -1995. № 1.-С. 61-64.

101. Мареев В.Ю. Бета-адреноблокаторы новое направление в лечении хронической сердечной недостаточности //Рус.мед.журнал.-1999.-т.7.-№2.-С.76-78.

102. Марков В.В., Сапронова Т.В., Усков В.М., Усков М.В. Особенности подготовки больных ишемической болезнью сердца в стоматологической практике. Специализированная медицинская помощь. Воронеж, 1999. С. 235237.

103. Мартыненко В.Ф. Классификация прогнозов и методов прогнозирования. -М.:ЦИУВ.-1973.-124с.

104. Мартынов А.И., Васюк Ю.А., Копелева М.В., Крикунов П.В. Постинфарктное ремоделирование левого желудочка: возможности бета-адреноблокаторов//Кардиология.-2001 .-т.41 ,-№2-С. 79-82.

105. Медик В.А., Токмачев М.С. Математическая статистика в медицине: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2007. 800 с.

106. Мединцев В.Г., Чопоров О.Н. Методика предварительной обработки баз данных для моделирования систем / Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: Матер. Междунар. научн. конф. Воронеж, 2005. С. 54-58.

107. Мельников В.Г. Информационное моделирование в клинической ме-дицине.-Киев: Наукова думка.-1978.-210с.

108. Мухин А. Бета-блокаторы при гипертонии и ишемической болезни сердца//Рус. мед. журнал.-1997.-т.5.-№8.-С.507-508.

109. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981 -487 с.

110. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, - 1965. - 340с.

111. Никитин Н.П., Аляви А.Л., Голоскокова В.Ю. и др. Особенности процесса позднего ремоделирования у больных, перенесших инфаркт миокарда, и их прогностическое значение // Кардиология.-1999.-№1.-С.54-58.

112. Ольбинская Л.И., Сизова Ж.М., Игнатенко СБ. Бета-адреноблокаторы и сердечная недостаточность // Международн. мед. журнал.-1999.-№3.-С. 1319.

113. Орлова Я.А. Влияние ингибитора ангиотензинпревращающего фермента эналаприла и сердечного гликозида дигоксина на ремоделирование левого желудочка // Кардиология.- 1997.-№2.С.4-9.

114. Основы статистического анализа в медицине: учебное пособие / В.И. Чернов, И.Э. Есауленко, С.Н. Семенов, Н.П. Сереженко. Воронеж, 2003. 113 с.

115. Панченков Р.Т., Выренков Ю.Е., Ярема И.В. Лимфосорбция. М., Медицина, 1982. - 240 с.

116. Пасмурное СМ., Усков В.М., Хаустов В.И. Нейронные модели в кардиологии. Воронеж.-2002.-193с.

117. Первушин Ю.В. Лабораторные критерии тяжести эндотоксикоза у хирургических больных с гнойно-септическими осложнениями / Ю.В. Первушин, В.Н. Иванова, Т.П. Бондарь, А.Н. Обедин // Клиническая лабораторная диагностика. 2001. - № 11. - С. 4.

118. Прикладной статистический анализ данных // Алексахин С.В., Балдин А.В., Криницин В.В. и др. / Под ред. Криницина В.В. М.: «Издательство ПРИОР», 1998.

119. Провоторов В.М., Усков В.М., Барташевич Б.И. Инфаркт миокарда. -Воронеж.-1999.-178с.

120. Провоторов В.М., Усков В.М., Барташевич Б.И. Инфаркт миокарда:клиника, диагностика, интенсивная терапия.-Воронеж.-2000.-236с.

121. Разинкин К.А., Чопоров О.Н. Выбор оптимального плана лечения больных на основе классификационных и прогностических моделей // Сб. тез. докл. Всерос. совещ.-сем. «Высокие технологии в региональной информатике», часть 2, Воронеж, 1998, С. 13.

122. Разрыв сердца при остром инфаркте миокарда /Латфуллин И.А., Сви-ридкина Л.П., Болгарская А.Б. и др.//Казанский мед. журнал.-1991-№3.-С.177-181.

123. Рао С. Линейные статистические методы и их применение. М.: Наука, 1968. 548 с.

124. Родионов О.В., Фролов М.В., Чопоров О.Н. Интеграция компьютерной медицинской системы и баз знаний//Проблемы создания национальной академической системы баз данных и баз знаний: Тез. докл. Всероссийского совещания. Уфа, 1995. С. 78-79.

125. Саркисов А.С. Системная динамика парадигма моделирования // Системное моделирование и методы.-М.:ВНИИСИ.-1988.-214с.

126. Сидоренко Б.А. Новый подход к лечению сердечной недостаточности // Кардиология.-1998.-№4.-С.88-96.

127. Сидоренко Б.А., Преображенский Д.В. Клиническое применение бета-адреноблокаторов // Москва.- 1994.-86с.

128. Сидоренко Б.А., Ревунова И.В., Преображенский Д.В. Карведилол и другие бета-блокаторы при лечении больных с хронической сердечной недостаточностью//Кардиология,-1998 .-№ 1 .-С .66-71

129. Скворцов А.А., Мареев В.Ю. Бета-блокаторы при хронической сердечной недостаточности: какой вид бета-адренергической блокады предпочесть? // Consilium Medicum.-2001-T.3.-№2-C.79-82.

130. Скворцов А.А., Мареев В.Ю. Ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента в лечении больных, перенесших острый инфаркт миокарда // Российский мед. журнал.-1999.-Т.7.-№ 15.-С.739-744.

131. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1989. - 304 с.

132. Сметнев С.А., Руда М.Я. Применение перидуральной анестезии лидо-каином в острой стадии инфаркта миокарда // Кардиология.-1984.-№8.- С.47-62.1.39. Себер Д. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. - 456 с.

133. Сошников JI.A., Тамашевич В.Н., Уеба Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ, 1999. - 598 с.

134. Столяр B.JL, Москвичев A.JI., Винокуров Д.К. Современное состояние и перспективы развития медицинских информационных систем // Анналы хирургии, 1997, №2. С. 29-34.

135. Стрыгина С.О., Дементьев С.Н., Усков В.М. Статистический анализ информативности некоторых показателей больных инфарктом миокарда // Известия РАЕН. Математика, математическое моделирование, информатика и управление. Т.1.-1997.-М1.-С. 138-150.

136. Стрыгина С.О., Усков В.М., Чернышёва Г.И., Шиняев Р.В. Динамика системы взаимосвязей между показателями центральной гемодинамики больных инфарктом миокарда // Международный семинар. Нелинейное моделирование и управление.-Самара.-1997.-С.142-143.

137. Стрыгина С.О., Усков В.М., Чернышёва Г.И., Шиняев Р.В. Статистическая оценка связей между показателями центральной гемодинамики больных инфарктом миокарда II Известия РАЕН. Серия МММИУ.-1998.-Т.2.-№3.-С.136-144.

138. Тогайбаев А.А. / А.А. Тогайбаев, А.В. Кургузхкин, И.В. Рикун и др. // Лабораторное дело. 1988. - № 9.- С. 22-24.

139. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере/Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995. - 384 с.

140. Уилкс С. Математическая статистика. М.: Наука, 1967. - 632 с.

141. Управление в биологических и медицинских системах: Учеб. пособие / О.В. Родионов, Е.Д. Федорков, В.Н. Фролов, М.В. Фролов; Под ред. д-ра техн. наук, проф. Я.Е. Львовича. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т,-2002.-342 с.

142. Усков В.В., Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В.Маркова Е.В. Избыточное питание, как фактор риска ишемической болезни сердца// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 377.

143. Усков В.В., Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Особенности на-рушеня ритма сердца в условиях эксперимента// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 376.

144. Усков В.М. Интенсивная терапия осложнённого течения инфаркта миокарда// Учебное пособие.-Воронеж.-2002.-86с.

145. Усков В.М. Неотложная помощь и интенсивная терапия в кардиологии // Воронеж.-2002.-227с.

146. Усков В.М., Барташевич Б.И. Диагностика и прогнозирование предраз-рывных состояний у больных инфарктом миокарда // Кардиология, основанная на доказательствах. Российский национальный конгресс кардиологов. -Москва.- 2000.-С.306.

147. Усков В.М., Барташевич Б.И., Усков М.В. Значение эхокардиографиче-ских показателей у больных инфарктом миокарда, осложнённом разрывом сердца // Материалы 2 международной научно-практической конференции.-Пенза.- 1999.-С.300-301.

148. Усков В.М., Болдинов И.А., Дмитриенко С.В., Усков М.В. Проблема обезболивания при ишемической болезни сердца// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 374-375.

149. Усков В.М., Болдинов И.А., Дмитриенко С.В., Усков М.В. Эпидураль-ная блокада при оперативных вмешательствах у больных ишемической болезнью сердца// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 375.

150. Усков В.М., Усков В.В., Усков М.В, Звягинцева А.В.Маркова Е.В. Использование статистических методов контролья за состоянием показателей сердечно-сосудистой системы// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 377.

151. Усков В.М., Усков М.В., Барташевич Б.И. Дифференциальная диагностика разрывов миокарда // Консилиум (Центр, мед.-фарм. журнал). Воронеж.- 1999. № Ю.-С. 5-6

152. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В., Маркова Е.В. Клинико-диагностические особенности инфаркта миокард // Научно-медицинский вестник Центрального Черноземья. Воронеж.-2002. № 7-8.-С. 91-95

153. Усков В.М., Усков М.В. Маркова Е.В., Кулумбегова Г.В. Клиническиеи диагностические особенности разрыва межжелудочковой перегродки. Специализированная помощь: Сборник научно-практических работ. Воронеж.-2002. Вып. VI.-C. 98-101.

154. Усков В.М., Усков М.В., Маркова Е.В., Петров А.В. Клинико-морфологические особенности разрыва сердца при инфаркте миокарда // Специализированная помощь: Сборник научно-практических работ. Воро-неж.-2002. Вып. VI.-C. 102-105.

155. Усков В.М., Усков М.В., Маркова Е.В. Лечение предразрывных состояний ингибиторами АПФ // Специализированная помощь: Сборник научно-практических работ. Воронеж.-2002. Вып. VI. -С. 167-169.

156. Усков В.М., Усков М.В. Усков В.В., Калинин В.В. Клинико-диагностическая характеристика осложнений инфаркта миокарда // Кардио-васкулярная терапия и профилактика. Москва.-2004. Т.З. № 4.-С. 491-492.

157. Усков В.М., Усков М.В. Усков В .В., Калинин В.В. Оптимизация постинфарктного лечения // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Моск-ва.-2004. Т.З. № 4.-С. 492.

158. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В., Квашнина Г.А. Психологическая дезадаптация при остром коронарном синдроме // Вестник ВГТУ. Выпуск 10.1. Серия "Системы и средства безопасности в чрезвычайных ситуациях". Воронеж: ВГТУ.-2004.-С. 93-95.

159. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В. Бета-адреноблокаторы в лечении больных с хронической сердечной недостаточности // Вестник ВГТУ. Выпуск 10.1. Серия "Системы и средства безопасности в чрезвычайных ситуациях". Воронеж: ВГТУ.-2004.-С.98-101.

160. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В., Веденеев А.И. Электроимпульсная терапия нарушений ритма сердца // Вестник ВГТУ. Выпуск 10.1. Серия "Системы и средства безопасности в чрезвычайных ситуациях". Воронеж: ВГТУ.-2004.-С. 104-106.

161. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В. Ожирение фактор риска ишеми-ческой болезни сердца // Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях. Межвузовский сборник научных трудов Ч. 2. Воронеж: ВГТУ.-2004.-С. 94-97.

162. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В. Осложнённое течение инфаркта миокарда // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2005. Т.4. № 4.-С. 329.

163. Усков В.М., Усков М.В., Усков В.В. Применение антикоагулянтов при осложнённом течении инфаркта миокарда // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2005. Т.4. № 4.-С. 328.

164. Усков М.В. Острый коронарный синдром, как проявление посттравматического стрессового расстройства // Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях. Межвузовский сборник научных трудов. 4.2. Воронеж: ВГТУ.-2005.-С.202-206.

165. Усков М.В. Компьютерное моделирование в кардиологии // Практика и перспективы развития партнерства в сфере высшей школы: Мат-лы 8-го Межд. науч.-практич. семинара. Донецк: Дон НТУ, t.3.-2007.-C.339-348.

166. Усков М.В. Моделирование исходов острого коронарного синдрома // Медико-экологические информационные технологи-2007: Сборник материалов юбилейной X Межд. научно-техн. конф. Курский ГТУ, Курск.-2007.-С. 13-15.

167. Усков М.В. Особенности ремоделирования левого желудочка при остром коронарном синдроме // Медико-экологические информационные техно-логи-2007: Сборник материалов юбилейной X Межд. научно-техн. конф. Курский ГТУ, Курск.-2007.-С. 19-21.

168. Усков М.В. Статистический контроль в мониторинге артериального давления // Медико-экологические информационные технологи-2007: Сборник материалов юбилейной X Межд. научно-техн. конф. Курский ГТУ.-Курск. 2007.-С. 21-24.

169. Усков М.В. Моделирование диагностических и лечебных процессов осложнений острого коронарного синдрома // Медико-экологические информационные технологии-2007: Сборник материалов юбилейной X Межд. на-учно-техн. конф. Курский ГТУ.-Курск. 2007.С.-25-27.

170. Усков М.В., Усков В.В., Калинин В.В., Усков В.М. Нарушения ритма у больных с осложнённым течением инфаркта миокарда // Анналы аритмоло-гии. Материалы первого Всероссийского съезда аритмологов. Москва: НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН.-2005.-С. 608.

171. Усков М.В., Усков В.М., Латышева М.Н. Депрессивные состояния при остром коронарном синдроме // Системы жизнеобеспечения и управления в чрезвычайных ситуациях. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: В ГТУ.-2005.-С. 163-169.

172. Усков М.В., Калинин В.В., Усков В.М.,Усков В.В. Обезболивание при остром коронарном синдроме // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2005. Т.4. № 4.-С. 328.

173. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Математический анализ в оценке лечебных методик острого коронарного синдрома // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 375-376.

174. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Особенности прогнозирования исходов острого коронарного синдрома// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2008. 7 (6).-С. 376.

175. Усков М.В., Усков В.М., Усков В.В. Применение системного анализа в оценке эффективности оптимизации лечения в кардиологии // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2005. Т.4. № 4.-С. 329.

176. Усков М.В., Усков В.М., Калинин В.В. Усков В.В. Лечение больных, перенесших острый коронарный синдром в условиях поликлиники // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. Москва.-2005. Т.4. № 4.-С. 329-330.

177. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В., Усков В.В. Математическое моделирование в кардиологии. Скорая медицинская помощь: реальность и перспективы. Сборник научно-практических работ. Воронеж.-2006.-С. 111.

178. Усков М.В., Усков В.М., Аристов И.В., Звягинцева А.В. Системный анализ в оценке тактики лечения ишемической болезни сердца // Скорая медицинская помощь: реальность и перспективы. Сборник научно-практических работ. Воронеж.-2006.-С. 114

179. Усков М.В., Царёва Е.Е. Проблема обезболивания в интенсивной терапии больных с острым коронарным синдромом // Вестник ВГТУ. Изд-во Воронеж, серия «Системы и средства безопасности в ЧС», Т.З, №2.-2007.-С.20-22

180. Усков М.В., Царёва Е.Е. Математическое моделирование применительно к прогнозированию исходов лечения острого коронарного синдрома // Вестник ВГТУ. Изд-во Воронеж, серия «Системы и средства безопасности в ЧС», Т.З, №2.-2007.-С. 45-50.

181. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Внутренняя лазерная терапия при заболеваниях сердечно-сосудистой системы // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 315.

182. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Лазерная терапия в лечении больных ишемической болезнью сердца // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 316.

183. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Математические аспекты в клинической электрофизиологии сердца // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.С.-316.

184. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Математические методы в оценке показателей процесса лечения острого коронарного синдрома. Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 316317.

185. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Математическое моделирование исходов инфаркта миокарда // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 317.

186. Усков М.В., Усков В.М., Звягинцева А.В. Особенности обезболивания при остром коронарном синдроме // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 317-318.

187. Усков М.В., Усков В.М., Усков В.В., Звягинцева А.В. Применение высоких технологий в мониторинге артериального давления // Кардиоваскулярная терапия и профилактика №6 (5).Москва.-2007.-С. 318.

188. Усков М.В., Усков В.М., Усков В.В., Звягинцева А.В. Гемодинамичеекая нагрузка, как фактор ремоделирования левого желудочка // Кардиова-скулярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 318.

189. Усков М.В., Усков В.М, Усков В.В., Звягинцева А.В. Селютина М.В. Анализ эффективности лечения сердечной недостаточности // Кардиоваску-лярная терапия и профилактика №6 (5) Москва.-2007.-С. 318-319.

190. Усков М.В., Усков В.М., Усков В.В., Звягинцева А.В., Селютина М.В. Роль эндотоксикации в патогенезе сердечной недостаточности при остром коронарном синдроме // Кардиоваскулярная терапия и профилактика № 6 (5). Москва.-2007.-С. 319.

191. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М,: Наука, 1971. -312 с.

192. Флоря В.Г., Мареев В.Ю., Самко А.Н. и др. Ремоделирование левого желудочка у пациентов с первичным поражением миокарда.- 1997.-№2.-С. 1015.

193. Фролов В.Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1997.

194. Фролов М.В., Чопоров О.Н. Программно-методический комплекс выбора оптимального плана лечения // Тез. докл. Всерос. совещания-семинара "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине", Воронеж, 1994.- С. 55.

195. Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник. М.: ООО «Бином-Пресс», 2008. 512 с.

196. Чаленко В.В. Кутушев Ф.Х. Эндогенная интоксикация в хирургии / В.В. Чаленко, Ф.Х. Кутушев // Вестник хирургии им. И.И. Грекова. 1990. -№4.-С. 3-8.

197. Чопоров О.Н. Методика формирования надежных информационных баз данных для моделирования систем / Материалы Междунар. научн.-практ. конф. «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий». Москва-Сочи, 2005. С. 65-69.

198. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Наука, 1980. 512 с.

199. Шиган Е.Н. Системный анализ в здравоохранении. М.: ЦОЛИУВ, 1982.

200. Хьютсон А. Дисперсионный анализ. М.: Статистика. 1971. 88 с.

201. Электрокардиографическое исследование в диагностике повреждений сердца / Ступницкий А. А., Карпов Б.В., Усков В.М. и др. // Проблемы судебной медицины и клинической практики. 1994. - С. 155-156.

202. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. Барнаул: Изд. Алтайского госуниверситета. 2003. 157 с.

203. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного анализа. М.: Финансы и статистика, 1988.-261 с.

204. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. СПб.: ВМедА. - 2002. - 266 с.

205. Alton М., Cody R.J. Neurogormonal mechanism in congestive heart failures. Curr Cardiol. -1992- №7.-P.374-480.

206. Appleton СР., Hatle L.K., Popp P.L. Demonstration of restrictive ventricular physiology by Doppler echocardiology//J. Am. Coll. Cardiol.-1988. -№11.-P.757.

207. Ballester Rodes M. Rupture of the free wall of the left ventricle identi fled by bidimensional echocardiography Presentation of a case of ventricular pseudoaneurysm//Rev. ESP. Cardiol. -1984.-Vol. 37. №1. -P. 75-77.

208. Bone R.S. Sepsis, sepsis syndiome and the systemic inflammatory response syndrome /R.S. Bone//JAMA/- 1995.-№2.-P. 155-156.

209. Bro R. Multiway calibration. Multilinear PLS// J. Chemom. 1996. V.10. N l.P. 47-61.

210. Bro R. PARAFAC. Tutorial and applications// Chemom. Intell. Lab. syst. 1997. V. 38. N2. P. 149-171.

211. Bro R., Smilde A. Centering and scaling in component analysis// J. Chemom. 2003. V. 17. P. 16-33.

212. Bromage P.R. The physiology and pharmacology of epidural blockade // Clin, kstli,-1971.- Vol.7. P.45-61.

213. Bundenheimer P. Echocardiographiche Diagnostic von In-farkt-Komplikationen // Ultraschall.-1983.-Vol. 4.- №4.- P.221-227.

214. Edwards P., Murray A. Modelling weight- and input-noise in MLP learning // troceedings Of International Conferenct on Neural Networcs (ICNN'96).-USA.-1 aslimgton, June 3-6.-1996.-Vol.l.-P.78-83.

215. Gilbert F.M., Abraham W.T. Comparative hemodynamic, left ventricular functional, and antiadrenergic effects of chrome treatment with metaprolol versus carvediol in the failng heart// Circulation -1996-Vol.94. №11. P.2817-2825.

216. Griendlig K.K., Murphy T.J., Alexander R.W. Molecular biology of the renin-angiotensin system// Circulation.-1993-Vol.87.- P. 1816-1828.

217. Harris P. Eng. J. of Cardiol. -1975. -Vol. 3.-№2. -P. 157-163.

218. Jouner С Echocardiography//Amer. HeartJ. -1975. -Vol. 90. -P. 413-419.

219. Kang P.M., Landau A.J., Eberhardt R.T., Frishman W.H. Angiotensin II receptor antagonists: A new approach to blockade of the renin-angiotensin system// Am. Heart.J.-1994-Vol.127.-P. 1388-1401.

220. Kimura T. Shima T. Synapse weight accuracy of analog neuro chip // Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks.- Japan, Nagoya, October 25-29.- 1993.-Vol.l.-P.891-894.

221. Kuzewski Robert M., Myers Michael H., Grawford William J.Exploration of fourword error propagation as self organisation structure // IEEE 1st. Int. Conf.Neural Networks.-SanDiego.-CaUf.-1987.-P.89-95.

222. Lamas G.A., Pfeffer M.A., Braundwald E. Patency of the infarct related coronary artery and left ventricular geometry// Am.J. Cardiol.-1991.-Vol.68.-P41D-5 ID.

223. Netjazhenko V. Z., Parkhomenko A.N. Epidural analgesia with local anesthetic, opiod and beta-blocker in acute myocardial infarct patients. // Book on abtV»stract. 8 . European congress of anesthesiology. Warsaw. 1992. 5/7. 2-17.

224. Olikerti R. Post-IM left ventricular remodeling// Mediografia,-1997.-№19.1. Р.57-61.

225. Sanderson J.E., Young L.Y., Chan S. et al. Effect of beta-blocade on barore-ceptor and automatic function in heart faihire//Clin.Sci.-1999.-Vol.96.№2.-P137-146.

226. Snyder S.H. Opiate receptors and internal opiates // Sci.Amer.-1977.-Vol.236.-P.44-56.

227. Fisher R.A. The use of multiple measurements in taxonomic problems// Annals of Eugenics. 1936. V.7. P. 179-188.

228. Vantrimpont P., Roulau J.L. et al. Additive beneficial effects of betablockers to angiotensin-converting enzyme inhibitors in the survival and ventricular Enlargement (SAVE)Study//J.Am.CoU.Cardial.-1997.-Vol.29.-T.2.-P.229-236.

229. Weber K.T., Brilla C.G. Pathological hypertrophy and cardiac interstithim fibrosis and the renin-angiotensin-aldosterone system// Circulation.-1991 .-Vol.83.-P.1849-1865.

230. Cattell R. The scree test for the number of factors// Multiv. Behav. Res. 1966. N l.P. 245-275.

231. Chernoff H. The use of faces to represent points in k-dimensional space graphically//J. Amer. Stat. Assoc. 1973. - V.68. - P.361-368.

232. Chin J H., Azhar S., Hoffman B.B. Inactivacion of endothelial derived relaxing factor by oxidized lipoproteins//J. Clin. Invest. 1992. V.89. P. 10-18.

233. Clayton P.O. Hripcsak G. Decision support in healthcare Illnt.J. Bio-Med.Compnt. -1995. V. 39.-P.59-66.

234. Engle R.L. Attempts to use computers as diagnostic aids in medical decision making: a thirty year experience // Perspect. Biol.Med. -1992. -V.35. № 2. -P.207-219.

235. Geladi P. Analysis of multi-way (multi-mode) data// Chemom. Intell. Lab. Sys. 1989. V.7.P.11-30.

236. Ivandic M.} Hermann W.} Guder W.G . Development and evalution of urine protein expert system// Clin.IChem. 1996.-V.42. - P. 1214 - 1222.

237. Knowledge Acquisition tools for expert systems / ed.J.H.Boose and B.R.Gaines. London San Diego N.Y. Berkley Boston Tokyo Toronto Academic Press. -1988.-V.1;V.2.

238. Kiers H. Towards a standardized notations and terminology in multiway analysis//J. Chemom. 2000. V. 14. P. 105-122.

239. Michel A., Dieffenbach m., Reisacher. et al // MEDINFO 95: Proceedings. -Clevelend 1995,p.450.

240. Molino G., Molino F., Furia D., Bar F., Battista S. Coppello N. Computer -Aided Diagnosis in Jaundice: Comparation of Knowledge-based and Probabilistic Approaches // Meth. Inform. Med- 1996. -V. 35. P.41-51.

241. Safran C. Using routinely collected data for clinical resarch // Stat.Med -1991.-V.10.-P.559-564.

242. Santucci G., Bach E.F., Barber В., Lamberts H., etc. Rational for Community Strategy in the Field of Information and Communications Technologies Applied to Health Care //Meth. inform. Med.-1990.-v-v.29.- p.84-91.

243. Van Bemmel J.H. Medical Informatics, Art or Science? // Meth. Inform. Med. 1996.-V.35.-P. 157-172.