"Люди перестают мыслить,
когда перестают читать".
Д. Дидро

Статистика посещаемости БИОМЕТРИКИ

Наш адрес:

Редактор БИОМЕТРИКИ
В. Леонов

ВОЗМОЖНОСТИ БИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ВЗАИМОСВЯЗИ СОМАТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И СИСТЕМАТИКИ ПСИХИЧЕСКИХ  РАССТРОЙСТВ

Н.П.Гарганеева,¹ В.П.Леонов²
Сибирский государственный медицинский университет ,¹ Томск
Томский государственный университет ²

 Сибирский медицинский журнал,
№ 2, 2001, с.25-32.

"Изучение медицины последнего времени
приводит нас все больше и больше к тому, что 
психической симптоматике в картине чисто 
соматических заболеваний должна быть 
отведена значительно большая роль,
 чем это делалось до сих пор"
________________

Д.Д. Плетнев, 1927.

  В настоящее время в отечественной науке значительно возрос интерес к изучению психической сферы соматических больных. Распространённость психических расстройств (ПР) в России за последнее десятилетие увеличилась более чем в два раза [6]. Об этом свидетельствует и тот факт, что среди пациентов общесоматических лечебных учреждений у 33-65 процентов выявляются пограничные психические расстройства [1,8]. В общей клинической практике ПР наблюдаются на фоне соматических заболеваний и значительно реже встречаются в чистом виде [13]. Проблема коморбидности соматических заболеваний (СЗ) и ПР приобретает особую актуальность в аспекте интегрированной диагностики и адекватной лечебной тактики с точки зрения современных концепций психосоматических и соматопсихических взаимоотношений [2,5]. 

    Изучение взаимосвязи внутренней и душевной патологии с использованием биологических и других соматических количественных показателей у больных с ПР в оценке функционального состояния отдельных органов и систем лабораторно-инструментальными и биометрическими методами анализа отвечает требованиям доказательной медицины [4,12] в поиске общих патогенетических механизмов и связующих звеньев психических и соматических нарушений. Однако, методология данных исследований использует не в полной мере достижения информационных технологий и возможности системного анализа, на которых базируется современная доказательная медицина (evidence-based medicine). 

   Настоящее исследование является попыткой системного подхода в изучении взаимосвязи соматической патологии и психических расстройств. Существующая сегодня систематика ПР по основным рубрикам МКБ-10 проводится с учётом их клинической и/или этиопатогенетической общности диагностических критериев [6]. 

    В данной работе представлены предварительные результаты исследования, выполненного на базе отделения пограничных состояний НИИ психического здоровья ТНЦ СО РАМН (директор - академик РАМН, профессор В.Я. Семке). Выборка составила 1350 больных, клиническая верификация психических расстройств которых осуществлялась сотрудниками института.

   Условием отбора и включения больных с ПР в программу исследования являлось наличие у них соматических заболеваний, но доминирование и манифестность психопатологического состояния определяли показания для направления в первую очередь за психиатрической и психотерапевтической консультацией в отделение пограничной психиатрии. В качестве основных были использованы клинические, клинико-лабораторные, инструментальные методы диагностики, клинико-психопатологический, экспериментально-психологический с этапами клинико-динамического и катамнестического наблюдения, необходимые для объективной оценки соматического и психического состояния наблюдаемых пациентов. 

    Обоснованием настоящего исследования послужило предположение о наличии взаимосвязи соматических количественных показателей и ПР у больных, имеющих коморбидную соматическую патологию и психические нарушения пограничного круга. Применяя различные уровни систематики, основанные на экспертных заключениях психиатров и клинических психологов, мы анализировали взаимосвязь между сформированными группами ПР и разнообразными количественными показателями. 

   К их числу относились антропометрические, клинические лабораторные, функциональные характеристики, такие как возраст, рост, вес больного, 31 показатель состава крови, включая данные периферической крови, некоторые биохимические показатели, липидный спектр, иммунный статус, параметры артериального давления (САД - систолическое, ДАД - диастолическое), частоты сердечных сокращений (ЧСС), разности этих трех величин до и после лечения. В анализе учитывались данные о давности как основного заболевания - психического расстройства, так и 34 наиболее часто встречающихся сопутствующих соматических заболеваний: ишемической болезни сердца (ИБС), артериальной гипертонии (АГ), язвенной болезни, сахарного диабета, бронхиальной астмы, описторхоза, желчнокаменной болезни и других. Для изучения связи сомато- и психопатологии использовалось отношение давности СЗ к давности ПР.

   В исследовании применялись методы дисперсионного, дискриминантного и кластерного анализа, анализ таблиц сопряженности [10]. Нулевые гипотезы отвергались при достигнутом уровне значимости соответствующего статистического критерия р < 0,05. В тех случаях, когда используемые показатели не отвечали нормальному закону распределения вероятностей, для проверки статистических гипотез применяли непараметрические методы - корреляция по Спирмэну, тест Манна-Уитни, медианный тест Краскэла-Валлиса и непараметрический дисперсионный анализ Фридмана. Проверка нормальности распределения производилась с обязательным использованием трех методов: Колмогорова-Смирнова, Лиллиефорса и Шапиро-Уилка. Проверка гипотез о равенстве генеральных дисперсий производилась с помощью критериев Кохрэна и Левене. Биометрический анализ осуществлялся с использованием пакетов SAS 6.12, SPSS 10, S-PLUS 2000 и STATISTICA 99. Общий объем результатов исследования в rtf-формате составил порядка 1 Гбайт. 

    Первый уровень систематики включал подразделение общего количества пациентов (n=1350) на группы ПР в соответствии с диагностическими критериями МКБ-10. В данном подразделении не конкретизировалась патология внутренних органов. При сравнении всех групп пациентов с аффективными расстройствами (расстройствами настроения депрессивного характера - рубрика F3; n=109) статистически значимые различия средних наблюдались всего для 5-ти количественных показателей и трех отношений давностей СЗ и ПР. Отметим, что эти отношения во всех сравниваемых группах значительно превышали 1. Изучение групп пациентов, имеющих органические непсихотические ПР (рубрика F06; n=318), выявило статистически значимые различия 7 показателей - рост, эритроциты, гемоглобин, показатели иммунитета (Т-лимфоциты) и т.д., а также по 8 отношениям давностей, которые во всех сравниваемых группах также значительно превышали 1. 

     В группах, систематизированных по типам расстройств личности (рубрика F60; n=216), установлены статистически значимые различия средних значений по таким 10 показателям, как рост, вес, эритроциты, гемоглобин, САД, ДАД и другим признакам, а также по 8 отношениям давностей. Отношения давности заболеваний во всех группах превышали 1. При сравнении наиболее многочисленной группы (n=797) пациентов с ПР, отнесенной к рубрике F4 (невротические, связанные со стрессом и соматоформные расстройства), статистически значимые различия наблюдались уже для 16 количественных признаков, таких как возраст, рост, вес, эритроциты, гемоглобин, билирубин крови, уровень гликемии, Т-, В-лимфоциты, САД, ДАД, ЧСС и т.д., и по одному отношению давностей СЗ и ПР. В основе следующего уровня систематики использовались клинико-психологические характеристики групп больных. 

    Систематизация пациентов по результатам экспериментально-психологического исследования профиля личности (методика MMPI в модификации Ф.Б. Березина, М.И. Мирошникова, 1976) привела к статистически значимым различиям по 20 количественным показателям - возраст, рост, вес, эритроциты, гемоглобин, лейкоциты, билирубин крови и другим признакам и по двум отношениям давностей. Наибольшее число статистически значимых различий было установлено при использовании систематики на основе синдромальной квалификации клинико-психопатологической симптоматики актуального психического состояния больных: по 20 количественным показателям (возраст, рост, вес, эритроциты, гемоглобин, билирубин крови, аминотрансферазы, диастаза крови, концентрация глюкозы, В-лимфоциты, уровень холестерола липопротеинов низкой и высокой плотности, индексу атерогенности и т.д.), а также по 9 отношениям давностей. Причем, для 5 отношений все значения в сравниваемых группах были значительно более единицы (от 2 до 50). 

   Мы сочли возможным использование данной классификации, построенной по феноменологическому принципу, в связи с тем, что отбор пациентов для исследований проводился до введения новой редакции МКБ-10.  Дифференциация пограничных психических расстройств сопряжена с определенными  трудностями вследствие высоких показателей сочетанных ПР. В случае "диагностической коморбидности" психических расстройств отдельные симптомы и синдромы могут быть соотнесены с двумя различными классификационными категориями или рубриками [6]. В анализируемой нами выборке сочетанные ПР составили 90 случаев. 

   Разносторонние подходы к систематике наблюдаемых больных позволили нам провести сравнительный анализ количественных показателей в различных исследуемых группах, что может рассматриваться в качестве контрольной проверки и способа повышения объективности полученных результатов.

  Как наглядный пример приведем данные по результатам анализа показателей сердечно-сосудистой системы: ЧСС, САД, ДАД, величин разницы этих параметров, которые изучались в динамике во всех 1350 наблюдениях, а также как в периоды кризовых состояний пациентов, так и периоды стабилизации психического и соматического состояния. Так, исследованием ЧСС (в минуту) у больных в период развернутой клинической картины или пароксизмального состояния в четырех группах, систематизированных в соответствии с диагностическими критериями МКБ-10, установлена максимальная средняя ЧСС - 86,4 у пациентов с истерическим типом расстройства личности (F60; n=125). Однако, с помощью дисперсионного анализа и детального изучении каждой рубрики ПР была выявлена статистически значимая связь ЧСС (р=0,00001) и тревожно-фобических расстройств (F4; n=160). 

    Среднее значение ЧСС для группы F4 равно 90,4 , что указывает на преобладание тахикардитического синдрома у больных с фобическими и тревожными расстройствами такими, как агорафобия, паническое расстройство, генерализованное тревожное расстройство. Изучение взаимосвязи показателей ЧСС и манифестности психопатологического состояния подтверждает результаты предыдущего исследования, также обнаружив статистически значимую связь (р=0,000000) ЧСС с клиническими проявлениями психопатологии. Так, средние значения ЧСС статистически значимо различались в группах с различными психопатологическими синдромами (р=0,000000). Максимальное значение ЧСС характерно было для фобической симптоматики (средняя ЧСС - 92,5; n=67), минимальное значение 77,9 - для ипохондрической симптоматики (n=75). 

   Аналогичная структура сохранялась при изучении показателя разницы ЧСС (в период криза и после его купирования) с максимальной средней разницей ЧСС равной 22,2 при тревожно-фобических расстройствах и фобическом синдроме равной 23,5. Минимальная средняя ЧССv65,7 (вне кризовых состояний) была статистически значимо связана (р=0,0028) с органическими эмоционально-лабильными ПР (F06; n=262) у больных, в клинической картине которых преобладала астеническая, ипохондрическая, дистимическая симптоматика. Изучение показателей САД, ДАД и разницы этих значений, измеряемых в мм.рт.ст., на фоне клинических проявлений болезни и кризовых состояний выявили следующие различия. Максимальные средние величины (САД - 150,5 и ДАД - 94,9) наблюдались у больных (n=318), отнесенных соответственно МКБ-10 к рубрике органических ПР (F06). 

   Тем не менее, анализ каждой конкретной рубрики позволяет констатировать, что максимальные показатели (САД-151,2) в равной степени были зарегистрированы у пациентов с хроническими аффективными расстройствами (F3) и органическими аффективными расстройствами. Выявленная статистически значимая связь между САД, ДАД (р=0,0001) и рубрикой (F4 - невротических, связанных со стрессом и соматоформными расстройствами), установила, что минимальные средние величины (САД-127,3; ДАД-81,6) в период криза взаимосвязаны (р=0,000000) с диссоциативными (конверсионными) расстройствам (n=73). В состоянии ремиссии минимальные средние величины (САД v113,2; ДАД v 71,9) статистически значимо отличались (р=0,0001; р=0,0013) также у больных с диссоциативными расстройствами. Минимальные показатели САД и ДАД наблюдались и в случаях с истерическим типом расстройства личности (F60) как в период пароксизмальных состояний, так и в период ремиссии. 

   Анализ данных, проведенных на уровне синдромальной систематики, показал статистически значимые различия САД (р=0,000001) и ДАД (р=0,000000) как на фоне криза, так и вне кризового состояния. Наиболее высокие величины САД и ДАД регистрировались у пациентов с выраженной астенической, тревожно-депрессивной, тревожной симптоматикой, тогда как меньшие значения v у пациентов с истерическими состояниями, что в целом подтверждало предыдущее исследование. 
 
 Интерес представляют результаты экспериментально-психологического исследования, которые выявили взаимосвязь величины САД (р=0,0001) и ДАД (р=0,0001) и характерологических особенностей профиля личности пациентов независимо от периода течения болезни. Максимальные показатели САД и ДАД, статистически значимо отличаясь в обеих группах (р=0,000000), наблюдались у пациентов с преобладанием эпилептоидных, психастенических, возбудимых, тормозимых личностных черт, минимальные величины - выявлены у больных, имеющих смешанные (истерические, шизоидные) и мозаичные черты. 

   При изучении показателя разницы САД в период и после кризового состояния выявлены статистически значимые взаимосвязи САД с расстройствами личности (р=0,0092), а также с психопатологической симптоматикой (р=0,0002) и характерологическими чертами профиля личности (р=0,0001). Наиболее заметные колебания уровня САД выявились соответственно у лиц с эмоционально неустойчивым типом расстройства личности (26,96; р=0,00013), у пациентов с астеновегетативной симптоматикой (27,33; р=0,000243) и у пациентов с возбудимыми чертами характера (26,09; р=0,000033), что во всех случаях подтверждалось статистически значимыми результатами (р<0,0009). 

   Максимальный средний показатель разницы уровня САД, равный 29,5, наблюдался в группе больных с органическими ПР, тогда как колебания ДАД в этой же группе составили значительно меньшее значение, равное 17,0. Обобщая полученные данные, можно сделать вывод: максимальные показатели ЧСС выявлялись у пациентов с невротическими (фобическими и тревожными) расстройствами и у лиц с истерическим типом расстройства личности, минимальные значения ЧСС - у больных с органическими психическими расстройствами, ипохондрической симптоматикой. Напротив, максимальные величины САД и ДАД были характерны для пациентов с хроническими аффективными (депрессивными) и органическими расстройствами, минимальные - для диссоциативных (невротических) расстройств и истерического типа расстройства личности. Однако, резкие колебания САД отмечались в случаях эмоционально-неустойчивого типа личности и у больных с возбудимыми чертами характера. 

   Необходимо уточнить, что современные рекомендации ВОЗ по стратификации риска АГ рассматривают САД наряду с ДАД в качестве критериев диагностики, тяжести течения и эффективности антигипертензивной терапии в зависимости от целевого значения АД. Понятие стратификации степени и критериев риска АГ предполагает также общую стратегию профилактики, лечения и прогноза АГ с учетом личностных, медицинских и социальных факторов. 

   В связи с этим, не менее важным фактом следует считать то, что из указанной выборки 1350 тематических обследованных, имеющих разнообразные психические расстройства, наблюдались больные с верифицированными диагнозами соматических заболеваний, в частности сердечно-сосудистой системы: эссенциальной артериальной гипертонией (далее нами представленной в традиционной клинической оценке как гипертоническая болезнь I-II стадии.) -  700 пациентов, 134 - с ишемической болезнью сердца (ИБС) II-III ФК, из них 122 случая сочетанной патологией, 186 пациентов с нарушениями ритма сердца, в 146 - синдромом дисплазии соединительной ткани сердца, для которых характерны гемодинамические и вегетативные нарушения в виде вариабельности показателей ЧСС, транзиторных или постоянных колебаний САД и ДАД, что несомненно предопределяет высокую степень коморбидности заболеваний внутренних органов и психических расстройств. 

   При наличии стойких невротических расстройств у больных с соматогеннообусловленной патологией отмечается трансформация, в частности кардиофобических расстройств в депрессивно-ипохондрическое состояние [7,8]. Собственно психические расстройства тесно сопряжены и включают в себя соматовегетативные симптомокомплексы [9]. Необходимость дальнейших исследований и поиска взаимосвязи психосоматических и соматопсихических нарушений продиктована клиническими особенностями внутренней патологии [3], выявляемой у больных с разнообразными ПР, которые настолько модифицируют, перекрывают симптоматику соматического заболеваний, что вызывают определенные дифференциально-диагностические трудности. 

   Изучение указанных взаимосвязей в группах, систематизированных соответственно классификационным рубрикам соматической патологии, обнаруживали статистически значимые различия при наибольшем числе количественных признаков. Так, были выполнены исследования аналогичной структуры со всеми предложенными количественными показателями и заболеваниями системы кровообращения, органов пищеварения, дыхания, эндокринной системы и другой внутренней патологией в клинических наблюдениях в зависимости от квалификации ПР, анализ которых в представленной работе не обсуждался. 

  Полученные предварительные результаты о наличии взаимосвязи соматических количественных показателей и психических расстройств позволили нам расширить поиск закономерностей. С целью подтверждения гипотезы проведен кластерный анализ по 83 клиническим наблюдениям, для которых был исследован спектр липидов крови. Липиды крови определялись стандартизованными методами и включали: общий холестерол (ОХС), триацилглицерол (ТАГ), холестерол липопротеинов высокой плотности (ХС_ЛПВП). Расчетным путем оценивали холестерол липопротеинов очень низкой плотности (ХС_ЛПОНП), холестерол липопротеинов низкой плотности (ХС_ЛПНП), коэффициент атерогенности по Климову А.Н. (ОХС-ХС_ЛПВП)/ХС_ЛПВП (КА); отношение ХС_ЛПНП/ХС_ЛПВП v индекс атерогенности (ИА). Исследование липидного спектра крови выполнено в клинико-диагностической лаборатории    НИИ кардиологии ТНЦ СО РАМН (директор - академик РАМН Р.С. Карпов).

  Для исключения влияния разномасштабности признаков была проведена стандартизация, в результате которой все признаки приняли нулевое среднее и единичное стандартное отклонение. Процедуры кластерного анализа выделяют объективно существующие группировки объектов исследования (в нашем случае больных), для которых характерно большое сходство объектов внутри одной группы и максимальные различия между разными группами. Кластерный анализ выполнялся с применением двух алгоритмов: метод k - средних и метод построения иерархических дендрограмм. В обоих случаях использовалась евклидова метрика для оценки межкластерного расстояния, и алгоритм объединения по Варду во втором случае. При использовании метода k-средних число кластеров задавалось от 2 до 5, что было продиктовано как количеством разносторонних подходов к систематике пациентов, имеющих ПР, так и структурой кластерной дендрограммы, полученной во втором методе.

Рис. 1 Дендрограмма кластеризации наблюдений на основе характеристик липидного спектра

 На рис.1 приведена дендрограмма, полученная при кластеризации 83 клинических наблюдений, характеризующихся показателями липидного спектра. Как видно из дендрограммы можно говорить о наличии трех основных групп наблюдений - кластеры К1, К2 и К3. Причем кластеры К2 и К3 в свою очередь образуют общий кластер более высокого уровня. Каждый из трех кластеров включает в себя несколько группировок более низкого уровня, которые возможно объединить в новые группировки из 4-х, 5-ти и большего числа кластеров. Сравнение состава каждого кластера, изображенного на рис.1, с составом кластеров, получаемых с помощью метода k-средних, показало, что наблюдается либо полная идентичность сравниваемых кластеров, либо различие в нескольких наблюдениях. В дальнейшем обсуждении рассматриваются результаты кластеризации, приведенные на рис.1. 

   Следующий этап заключался в сравнительном анализе групп пациентов, распределенных в соответствии с каждым кластером (рис. 1), и проверке гипотез о наличии взаимосвязи полученных кластеров по характеристикам липидного спектра с различными уровнями систематик психических расстройств. Выделенные на рис.1 кластеры сравнивали между собой с использованием методов дискриминантного и дисперсионного анализа. Для случая 4-х кластеров с помощью пошагового алгоритма в дискриминантные функции были отобраны следующие показатели: ИА, ХС_ЛПОНП, ХС_ЛПНП. Достигнутые уровни значимости для всех трех признаков не превышали 0,0000009. Средний процент правильной переклассификации был равен 85,54. Таблица переклассификации наблюдений имела следующий вид.

Таблица 1

Номер кластера	Процент правильной переклассификации	Классификация наблюдений по дискриминантным функциям в отдельные кластеры
		Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3	Кластер 4
1	84,62	11	1	1	0
2	79,17	2	19	1	2
3	86,96	0	3	20	0
4	91,3	0	2	0	21
Итого	85,54	13	25	22	23

При рассмотрении модели из трех кластеров в дискриминантные функции вошли следующие признаки: концентрация ОХС (р=0,000000), ИА (р=0,000069) и ХС_ЛПОНП (р=0,0022). На рис. 2 представлено распределение наблюдений для случая трех кластеров в осях 1-й и 2-й дискриминантных функций. Так, в К1 были правильно переклассифицированы 12 человек из 13, в К2 v 46 человек из 47 и в К3 v 18 из 23 при среднем проценте правильной переклассификации 91,57. Для этого случая составлена таблица 2. 

Таблица 2 

Номер  кластера	Процент правильной переклассификации	Переклассификация наблюдений по дискриминантным функциям в отдельные кластеры
		Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3
1	92,31	12	1	0
2	97,87	0	46	1
3	78,26	0	5	18
Итого	91,57	12	52	19

Рис. 2 Распределение наблюдений в дискриминантных осях

Рис. 3 Распределение общего холестерина и индекса атерогенности для двух кластеров

  Для случая 2-х кластеров (рис. 3), когда кластеры К2 и К3 принимаются за одну общую группу, в дискриминантную функцию были отобраны признаки ОХС (р=0,000000) и ИА (р=0,000143). На графике 3 отчетливо видна локальность кластеров: изолированное распределение по значениям ИА<3,0 в 1-ом кластере (М = 2,63) и ИА>3,5 (М = 4,48) во 2-ом кластере, обусловленным средними концентрациями ОХС=5,22 ммоль/л и ОХС=6,88 ммоль/л соответственно кластера 1 (n=13) и кластера 2 (n=70). Правильная переклассификация с использованием этих показателей липидного спектра составила 100%. По результатам анализа таблиц сопряженности для 2-х кластеров обнаружена статистически значимая связь как в группах больных с ИБС (Х²=19,008; р=0,001), так и у пациентов с ГБ (Х² =10,538; р=0,005), что отражено в таблице 3.

Таблица 3

Номер кластера	ОХС	ИА		Соматическая патология
	Ммоль/л	<3,5	>3,5	ИБС	ПИК	ГБ I	ГБ II
1	5,22	13	0	4	0	2	7
2	6,88	0	70	60	10	8	59

  Изучение уровня липидов крови при 3-х кластерном распределении указало на следующие различия. Средний уровень (ОХС=6,48 ммоль/л) в группе 2-го кластера был значительно ниже, чем в группе 3-го, в котором (ОХС=7,70 ммоль/л). В этих кластерах выявлена неодинаковая зависимость между уровнем ОХС и содержанием ХС_ЛПВП. В группе кластера 3 уровень ХС_ЛПВП составил 1,11 ммоль/л при максимально высоких средних показателях ИА=4,72 и КА=6,01, тогда как у пациентов 2-го кластера средний уровень ХС_ЛПВП был ниже и составил 1,06 ммоль/л при ИА=4,36 и КА=5,25. Анализ таблиц сопряженности 3-х кластеров и психопатологических состояний пациентов выявил наибольшие различия по клиническим проявлениям в случаях с преобладанием астенической симптоматики в группе 1-го кластера. В то время как случаи с депрессивными и тревожно-депрессивными синдромами были равномерно распределены в кластерах 2 и 3. 

  Исследование таблиц сопряженности по ФК стенокардии у больных ИБС также указало на статистически значимые различия (р=0,0001). Случаи стенокардии напряжения ФК II были в большей степени представлены во 2-ом кластере, ФК III и прогрессирующие формы ИБС в группе 3-го кластера. Выявлена взаимосвязь между наличием/отсутствием в анамнезе больных постинфарктного кардиосклероза (ПИК), подтвержденного документально, и группировкой 3-го кластера, что было особенно значимо для группы пациентов этого кластера (Х ²=6,614; р=0,037), в котором ПИК встречался в 2 раза чаще, чем во 2-ом кластере. 

  Статистически значимая связь (Х²=15,518; р=0,017) позволила установить, что у всех пациентов 3-го кластера наблюдалась ГБ II стадии. В группах больных 1-го и 2-го кластеров пропорционально встречалась ГБ I стадии, но с заметным преобладанием случаев ГБ II стадии в группе 2-го кластера. BIOMETRICA_126.rar   Анализ взаимосвязей, проведенный более чем в двух кластерах, позволяет увидеть существенно важные детали в структуре изучаемых показателей и каждого конкретного заболевания.

   Высокие значения верной классификации наблюдений в отдельные группы для всех трех случаев (2, 3 и 4 кластера) говорят о том, что показатели липидного спектра действительно вносили основной вклад в выявленные группировки клинических наблюдений. Отметим, что во всех трех случаях достигнутые уровни значимости для дискриминантных функций были менее 0,00009, что свидетельствует о возможности их использования для дискриминации исследуемых группировок. Доказательством этого служат и результаты дисперсионного анализа, с помощью которого проверялись статистические гипотезы о равенстве генеральных средних этих показателей в сравниваемых группах. Оказалось, что для случаев 2-х, 3-х и 4-х кластеров средние значения всех показателей липидного спектра статистически значимо различаются между собой. Значение F-критерия Фишера при проверке указанных гипотез изменялось в интервале от 20 до 80. Достигнутые уровни значимости никогда не превышали принятый нами граничный уровень р=0,05 и принимали обычно значения в интервале 0,0001 до 0,01. 

  Сравнение результатов дискриминантного и дисперсионного анализа между собой позволило отдать предпочтение гипотезе о наличии двух или трех групп, по сравнению с вариантами 4 и 5 групп. В пользу этого вывода свидетельствовали результаты попарных сравнений средних методами линейных контрастов Шеффе, Дункана и Ньюмена - Кэйлса. По некоторым переменным наблюдались различия только между двумя уровнями, тогда как для других показателей спектра - между тремя уровнями. Распределение средних значений и 95%-ных доверительных интервалов для средних в сравниваемых кластерах наблюдений изображено на рис. 2 и рис. 3. 

   Для идентификации выявленных группировок с различными уровнями систематик ПР этих же пациентов, был использован анализ таблиц сопряженности. В этом случае первой дискретной переменной была нумерация кластеров (для случаев 2, 3, 4 и 5 кластеров), а вторым дискретным признаком была та или иная систематика ПР. Результаты этого анализа показали следующее. При выделении 2-х, 3-х, 4-х и 5-ти кластеров всегда наблюдается статистически значимая связь с квалификацией пациентов по основным психопатологическим синдромам (табл. 4). Кроме того, для случаев 4-х и 5-ти кластеров, также наблюдалась статистически значимая связь с классификационными рубриками невротических (F4) и аффективных (F3) расстройств. 

   Ниже приведена таблица сопряженности для случая 2-х кластеров, которые наглядно иллюстрируют выявленные между ними различия. Величина критерия Пирсона Х² равна 40,202, р=0,001. 

  Как видно из таблицы 4, ядром 1-го кластера из 13 случаев преобладающей была астеническая, тревожная, истерическая, ипохондрическая симптоматика. Во 2 кластере, объединяющем 70 случаев, в клинико-психопатологической характеристике выявлялась ведущая депрессивная, тревожная, тревожно-депрессивная, фобическая симптоматика, в 50 случаях коморбидная с астеническими - 15 случаев, кардиофобическими v 13, ипохондрическими v 10, дисфорическими v 4, сенестопатическими, канцерофобическими, истерическими - 8 проявлениями. При сравнении средних значений показателей липидного обмена в двух выделенных кластерах наблюдалась статистически значимое различие средних для всех показателей. 

Таблица 4

	Ведущие психопатологические синдромы
Номер Кластера	Депрес -сивный	Тревож -ный	Тревожно- депрес -сивный	Астени -ческий	Дистими -ческий	Фоби-ческий	Ипохондри- ческий	Истери -ческий
1	1	1	2	7	0	0	1	1
2	35	14	11	2	4	3	1	0

  С помощью анализа таблиц сопряженности нами была установлена сильная связь кластерной структуры и многочисленных качественных признаков, отражающих как наличие/отсутствие из 34 соматических заболеваний, так и мотивационных, причинных, социальных, семейных анамнестических (сведений о наследственной отягощенности) и других изучаемых признаков. Кроме того, наблюдались статистически значимые различия средних значений между отдельными кластерами для количественных признаков, не входящих в липидный спектр. В частности, сравнение средних значений эозинофилов обнаружило статистически значимое различие (рис. 4). На графике отчетливо видно, что у пациентов 1-го кластера содержание эозинофилов крови не превышало 4%, тогда как во 2-ом кластере максимальное их количество достигало 12% при соответственно высоких значениях ИА и КА. 

   Полученные результаты с использованием биометрических методов требуют дополнительной интерпретации данных по мере углубленного кластерного анализа с расширением количества вводимых признаков объектов исследования. 

Рис 4. Распределение эозинофилов крови и индекса атерогенности

   Анализ таблиц сопряженности кластеров, сформированных по липидному спектру, с различными систематиками ПР, а также с соматической патологией, позволяет говорить о наличии двух видов статистически значимых связей: между показателями спектра липидов крови и систематикой ПР с одной стороны, и с другой - между систематикой ПР и соматическими заболеваниями. Это служит доказательством высокой вероятности взаимосвязи показателей липидного спектра и психического состояния соматических больных с патологией сердечно-сосудистой системы (прежде всего ИБС), что косвенно подтверждается работами по изучению липидов крови у пациентов с депрессией [14].

  Мы полагаем, что результаты нашего исследования свидетельствуют о необходимости обязательного учета ряда количественных биологических и других показателей для целей объективной диагностики, систематики и оптимальной коррекции коморбидных нарушений. Однако реализация такого подхода возможна только при условии создания коллективных банков данных, содержащих результаты лабораторных анализов. В совокупности с разнообразными методами биометрического анализа такой банк данных позволит "... эффективно использовать информационные ресурсы, накопленные в медико-биологическом эксперименте, станет полноправным инструментом научного поиска, составит основу для интеграции знаний" [11]. Наиболее рационально и перспективно создание банков данных в региональных отделениях РАМН, объединяющих профильные НИИ и клиники медицинских ВУЗов, что особенно важно в проведении междисциплинарных научных исследований. 

RESUME
Problem of comorbidity of physical diseases and mental disorders is gaining a special relevance in the aspect of integrative diagnosis and adequate treatment tactics from the viewpoint of the contemporary concepts of somatopsychic and psychosomatic interrelations. Study of interrelationship of physical and mental pathology with the use of biological and other somatic quantitative indices in patients with mental disorders in the evaluation of the functional state of some organs and systems with laboratory-instrumental and biometric methods meets demands of evidence-based medicine in search for common pathogenetic mechanisms and connecting links of mental and physical disturbances.