Возможность прогнозировнаия рецидива при анализе банка данных пациентов с перипротезной инфекцией тазобедренного сустава

Введение. Заболевания и травмы опорно-двигательного аппарата являются актуальной проблемой для миллионов людей. Заболевания и повреждения гиалинового хряща приводят к дальнейшей деградации крупных суставов, которая не поддаётся консервативным методам лечения и на поздних стадиях требует выполнения эндопротезирования сустава, что в 3% случаев приводит к развитию инфекционных осложнений, принятое называть перипротезной инфекцией.

Цель: оценка возможности предсказания рецидива перипротезной инфрекции тазобедренного сустава с применением языка программирования Python на основе структурированного банка данных с последующим анализом факторов, влияющих на исход лечения профильных пациентов.

Материал и методы. В качестве исходных данных для выполнения работы была использована информация о пациентах, прошедших лечение с 2010 по 2022 год в Центре Р.Р. Вредена по поводу перипротезной инфекции тазобедренного сустава.

Результаты. Итоговый банк данных включает 1611 пациентов, описание каждого пациента включает 101 атрибут. Создан авторский алгоритм прогнозирования риска развития перипротезной инфекции на основе созданного банка данных. Обсуждение. Банк данных даёт возможность прогнозировать риск развития рецидива перипротезной инфекции и проанализизировать причины, которые к этому приводят. После коррекции схемы лечения пациентов можно избежать или минимизировать его дальнейшее развитие.

Заключение. Анализ архивных данных уточняет понимание причин рецидива перипротезной инфекции и позволяет консолидировать опыт травматологов-ортопедов относительно ведения данной когорты пациентов. Подтверждается гипотеза о том, что прогнозирование риска рецидива перипротезной инфекции возможно осуществить сразу после санирующей операции.