L’vov Alexey Arlenovich — e-mail: alvova@mail.ru; phone: +79172015675; dr. of eng. sc.; professor.

УДК 004.048 DOI 10.23683/2311-3103-2017-3-42-51

Маакот Амин Касим Ммаакот

МЕТОДИКА ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОДУЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Статья посвящена решению задачи формального представления структуры бизнес-процессов с целью разбиения общей схемы на функциональные блоки. Задача обеспечения гибкости информационных систем, наиболее эффективно решается при модульном построении структуры системы. На основе функционального подхода к описанию сложных программных систем необходимо разработать методику представления программного обеспечения информационной системы в виде совокупности (системы) программных модулей, имеющих максимальную степень типизации по составу используемых функций и по структуре их связей. При этом, необходимо прежде всего решить задачу разработки методики формального построения функционально-модульной информационной модели организационной структуры предприятия, учитывающей количественную оценку степени типизации в ее структурной организации. Построение функционально-модульной информационной модели предприятия позволяет отражать не только связи между структурными подразделениями предприятия и их вес, а также оценивать суть происходящих в организации процессов. Цель функционирования информационной системы может быть задана описанием ее поведения, которое отражается характеристиками общего параметрически инвариантного ограничения на переменных модели системы. Если параметрическое множество упорядочено (например, включает время), то состояния переменных могут ограничиваться не только другими состояниями, но и состояниями выбранного соседства для каждого конкретного значения параметра. Соседство на упорядоченном параметрическом множестве определяется маской, определяемой параметрическим множеством, набором переменных и набором функций сдвига. Для решения задачи предлагается использовать модель основанную графах специального типа, которая может быть преобразована к автоматной модели. Оптимизация декомпозиции основана на введении критерия типизации полученных функциональных модулей. Представленная модель производственной системы позволяет выделить наиболее часто повторяющиеся сценарии (функции) в виде столбцов совпадающих клеток маски, поскольку все сценарии упорядочены в едином пространстве состояний общего сценария производственного процесса. Решение поставлен-

ной задачи ориентировано на проектирование модульных информационных систем различного типа, реализующих требуемый бизнес-процесс с учетом принципа модульности структуры системы. Предложен алгоритм декомпозиции модели модульной структуры системы. Применение предложенной методики позволяет сформировать модульную структуру информационной системы на основании выявления повторяющихся элементов бизнес-процессов организации.

Информационная система; модульность; бизнес-процесс; декомпозиция.

Maakot Amin Qasim Mmaakot

METHODOLOGY FOR DESIGNING THE MODULAR STRUCTURE OF THE INFORMATION SYSTEM

Information system; modularity; business process; decomposition.

Введение. В настоящее время создание информационных систем (ИС) является достаточно трудоемким процессом с точки зрения времени, материальных затрат и сил, затрачиваемых проектировщиками и программистами на разработку системы. Создаваемые ИС предназначены для решения сложных задач, следовательно, ИС являются сложными по своей структуре. Сложность структуры ИС приводит к тому, что разработка ИС требует значительных трудозатрат и времени.

Решением перечисленных проблем может служить обеспечение модульного принципа построения технического, программного и информационного обеспечения ИС. Структура ИС определяется выполняемыми ею функциями. Принцип модульности позволяет упростить саму структуру ИС, так как при разбиении ИС на модули для каждого модуля определяется реализуемая им функциональность, а также связи с другими модулями. Принцип модульности положительно влияет на упрощение задачи разработки ИС, позволяет распределить процессы по разработке между группами разработчиков.

Активные изменения, которые происходящих в организациях и предприятиях требуют оперативного изменения информационных систем и процессов, которые в них реализованы . Задача обеспечения гибкости информационных систем, наиболее эффективно решается при модульном построении структуры системы из типизированных блоков — функциональных модулей . Для обеспечения гибкости модульной структуры необходима автоматизированная методика выделения типовых элементов и структур системы на основе анализа бизнес-процессов и моделирования их взаимодействия в информационной системе . Исходные данные для такой методики могут быть получены в результате обследования и анализа деятельности предприятия . Построенные в результате обследования модели, в отличие от моделей вычислительных алгоритмов являются плохо формализованными, графическими схемами . В данной статье предлагается методика построения модульной структуры информационной системы на основе анализа бизнес-процессов.

Для достижения поставленной цели необходимо прежде всего решить задачу разработки методики формального построения функционально-модульной информационной модели организационной структуры предприятия, учитывающей количественную оценку степени типизации в ее структурной организации. При этом предполагается, что исходными данными для проектирования модели является структурированная база данных полученная в результате предпроектного обследования предприятия по методике описанной в .

Обзор существующих методов моделирования структуры информационных систем. В большинстве известных подходов к построению моделей бизнес-процессов для получения количественных решений используется идея использования оптимизационных моделей. Наиболее часто в задачах подобного типа используются графовые модели . Систематическое описание графов и примеры их реального применения были сделаны в классических монографиях .

Наиболее формализованным подходом к построению моделей процессов и систем является критериальный подход, основанный на введении некоторого формального критерия, описывающего цель процесса моделирования . Обычно цель системы пытаются сформулировать в виде оптимизационной задачи в виде f (хmax (min), где f — некоторая скалярная функция, например, надежность конструкции, диагностируемость полученного продукта и т.п. x — вектор, определяющий управляемые (изменяемые) параметры, например число типовых модулей в модульной системе, причем х = ,0 < X < х. Задачи такого вида

решаются путем нахождения экстремума функции У (х) на множестве X в виде

max . Так, в моделях автоматизации конструирования перед

Для решения задач такого типа обычно используются методы линейной свертки, контрольных цифр, компромиссы Парето и др. .

Такой подход реализуется при рассмотрении хорошо формализованных задач автоматизированного проектирования, в частности, будем использовать их для решения задачи построения модульной структуры информационной системы.

Методика выделения модулей в структуре информационной системы. При выполнении анализа деятельности и управления предприятием большую роль играет формализация организационной структуры (ОС). Организационная структура является, как правило, модульной, и включает в себя четыре основных аспек-

та: описание структуры подразделений и отделов; связи между ними и внешней средой; информация, циркулирующая по этим связям (т.е. документооборот), а также выполняемые структурными подразделениями и отделами функции. В соответствии с этой формализацией, стандартная методика построения организационной структуры предприятия включает в себя следующие этапы: выделение основного набора структурных подразделений предприятия (бухгалтерия, отдел кадров, отдел сбыта и т.д.); в зависимости от целей предприятия, делегирование этим структурным подразделением определенных функций и определения связей между структурными подразделениями и документооборота.

Обычно применяется распределение производственных функций между отделами (модулями), основанное на традиционном подходе . Для повышения эффективности информационного обмена часто бывает необходимо неформальное распределение функций между модулями (подразделениями), делегирование им новых функций и организацией новых связей . При таком подходе осуществляется построение организационной структуры «сверху» от структурных подразделений (модулей), которым придаются традиционно выполняемые функции, а также стандартный документооборот .

В рамках разрабатываемого принципиально модульного подхода все должно быть наоборот — определяющим компонентом организационной структуры должна быть информация и она сообразно с целями работы предприятия должна определять функции ее переработки, распределение их между модулями (отделами) и, в конечном счете, информационные потоки АИУС предприятия .

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Теперь можно поставить задачу построения функционально-модульной информационной модели предприятия, которая позволяла бы отражать не только связи между структурными подразделениями предприятия и их вес, но и оценивать суть происходящих в организации процессов. В данном случае — какие функции обработки и порождения информации (документов) выполняются внутри предприятия с учетом распределения этих функций между отделами . В дальнейшем будем называть такую информационную модель функционально-модульной моделью. Разработка такой модели позволит решить задачу оптимизации организационной структуры предприятия по новым критериям, например, по степени типизации входящих в систему модулей и т.д. В данной статье ставится задача описания методики построения функционально-модульной модели организационной структуры предприятия и ее информационного заполнения .

Модель информационной системы с точки зрения системологии , основанной на общей теории алгебраических систем может быть представлена в следующем виде:

где А — множество элементов системы, а Я — множество отношений между ними.

Свойство системы, которое можно использовать для определения различий в наблюдениях одного и того же параметра модели, в системологии называют базой модели . Типичной базой, пригодной практически для любого свойства модели, является время. Базы трех основных типов — время, пространство, группа -могут быть скомбинированы.

Модель объекта представляет собой множество свойств, с которыми связано множество их проявлений, и множество баз с которыми связано множество ее элементов. Модель объекта в соответствии с (1) формально может быть определена как

(1)

О = ({(а,А,)|, еНп},{(Ъ],Б])|; е,

т

(2)

Для информационных моделей производственных и бизнес-процессов множества признаков А и баз В в (2) определяются в работах по обследованию ин-

1 ]

формационных составляющих производственных систем . Эти базы будут в дальнейшем использованы и в настоящей работе.

С точки зрения введенной модели (2) переменной будем называть операционное представление свойства, т.е. образ свойства Д, определяемый конкретной процедурой обследования системы, введенной выше . Каждая переменная связывается с определенным множеством величин {а }, через которые она себя проявляет. Эти величины являются состояниями (или значениями) переменной, а все множество — множеством состояний.

Параметром называется операционное представление базы В.. С каждым

параметром связывается множество {ь }; называемое параметрическим множеством, а его элементы — значениями параметра . Если используются два и более параметра, то их общим параметрическим множеством является декартово произведение отдельных параметрических множеств. Каждое конкретное значение параметра (из общего параметрического множества) должно идентифицировать единственное наблюдение соответствующих переменных .

При разработке информационных систем время, как правило, входит в модель в качестве параметра, а не переменной, поэтому их часто называют системами планирования . Объявление переменных входными (выходными) обычно выполняется с помощью функции

и: Ып ^{0,1}, (3)

функции задаются с использованием матриц смежности ориентированных графов , в ER++ моделях — с помощью интерфейсов сущностей и т.д. Любое упорядоченное множество, заданное на (3)

и = (и (1) ,и (2) …,и (и)) (4)

называют определителем входа-выхода .

Цель функционирования информационной системы может быть задана описанием ее поведения . Понятие поведения в системологии применяется для получения характеристики общего параметрически инвариантного ограничения на переменные модели. Для заданной модели диапазон, возможных типов параметрически инвариантных ограничений зависит от свойств, описываемых параметрическим множеством (2). В случае если никаких свойств не задано, то возможные состояния переменных взаимноограничиваются. Если параметрическое множество упорядочено (например, включает время), то состояния переменных могут ограничиваться не только другими состояниями, но и состояниями выбранного соседства для каждого конкретного значения параметра. Соседство на упорядоченном параметрическом множестве обычно называется маской . Оно определяется параметрическим множеством, набором переменных и набором функций сдвига определенном на множестве W . Функциями сдвига являются однозначные функции

т1: W ^ W, ] = 1,2,…, п,

(5)

Функция сдвига ставит каждому элементу W в соответствие единственный элемент W, отличный от исходного. Будем рассматривать только полностью упорядоченные параметрические множества (включая время). В случае если моделируемый объект не дает прямого упорядочивания, будем вводить его искусственно в процессе обследования объекта . Следуя методологии параметризации моделей , введем полностью упорядоченное множество переменных V и аналогично упорядоченное множество векторных правил сдвига И по (5). Множество всех значений переменных тогда описывается декартовым произведением V ^ И. В моделях рассматриваются значения, задаваемые некоторым отношением (подмножеством декартова произведения)

так, что всякой паре е М соответствует одно уравнение сдвига. Отношение

М представляет схему соседства на параметрическом множестве, в терминах которого определены выборочные переменные модели. Эта схема обычно называется маской .

Так, в работах по исследованию информационных систем и проектированию модульных устройств используется метод искусственного введения порядка (нумерации) изучаемых функций, в то время как в планировании работ их порядок задается с помощью привязки событий к относительным моментам времени.

Сложная система может содержать несколько масок подсистем, порядок расположения которых тоже может задаваться достаточно произвольно при формализации модели. Пример послойного представления масок подсистем на декартовых произведениях (6) приведен на рис. 1, для случая анализа информационной системы.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 1. Трехмерное представление маски для модели сложной функциональной системы на основе отношения (6)

М с V х К,

(6)

Модель рис. 1 строится на основании единой базы данных, полученной при обследовании информационной структуры предприятия, в которой формируются бизнес-процессы предприятия по каждому структурному или функциональному информационному элементу организации (бизнес-процесс аналитического отдела или бизнес-процесс утверждения договоров). В свою очередь все бизнес-процессы описаны в виде двоичных квадратных матриц, где в роли строк и столбцов выступают функции (5). Кроме того, каждая связь (т.е. «1» в двоичной квадратной матрице), представляет собой вложенную матрицу, содержащую некоторый набор элементов, характеризующих данную связь, и содержит описательную часть данной связи (тип, принадлежность к иерархическому уровню, временные ограничения, передаваемые документы и т.п.).

Трехмерная модель, в отличие от известных ранее одномерных матричных моделей и др., содействует пониманию того, как целый процесс функционирует, и какие изменения могут быть сделаны для того, чтобы процесс стал более эффективным. В моделируемой информационной системе особо выделяются вопросы, связанные с организацией исполнения процесса, т.е. вопросы установления последовательности исполнения задач и вопросы учёта информационной взаимозависимости между задачами. Отметим, что по модели рис. 1 легко выделить типовую часть набора функций модели, которая может быть формализована в модуль, понимаемый здесь как наибольший неизменяемый элемент структуры функций модели.

Кроме того, предлагается дополнить характеристики связей результирующей маски характеристиками «точка зрения» и «фокус внимания» согласно идеологии схемы Zachman. Этот шаг позволит определить полноценность имеющейся модели, а также производить анализ визуализированной модели на различных уровнях абстракции с различных точек зрения. С точки зрения введенной выше терминологии, формализация понятия точки зрения осуществляется с помощью введения соответствующей маски М. Любая маска представляет определенную точку зрения путем представления ограничений на базовые переменные . Самый простой способ задания определенной маски — перечисление всех полных состояний соответствующих переменных в подмножестве (6), чем определяется многомерное отношение на V х И. Это отношение чаще всего определяется функцией

/в :(VxR)^{0,l}, (3)

Заключение. Представленная модель производственной системы позволяет выделить наиболее часто повторяющиеся сценарии (функции) в виде столбцов совпадающих клеток маски, поскольку все сценарии упорядочены в едином пространстве состояний общего сценария производственного процесса. После этого мы можем перейти к моделированию отдельных функций в виде некоторых конечных автоматов, действие которых инициируется поступлением на вход некоторого документа (шаблона) и порождает другой документ(ы), передающиеся в другие модули. Применение предложенной методики позволяет сформировать модульную структуру информационной системы на основании выявления повторяющихся элементов бизнес-процессов организации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Курейчик В.М. Применение графов для проектирования дискретных устройств. — М.: Наука, 1974. — 304 с.

5. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. — СПб.: Питер, 2002. — 496 с.

6. Коберн А. Современные методы описания функциональных требований к системам.

— М.: Лори, 2002. — 288 с.

7. Друппов С.А., Микита Р.М. Методика поэтапного формирования технического задания на разработку информационной системы по результатам обследования предприятия // Известия ТРТУ. — 2006. — № 11 (66).

8. Верников Г. Основные методологии обследования организаций. Стандарт IDEF0 // Директору информационной службы. — 2001. — № 5.

9. Рогозов Ю.И., Свиридов А.С. Применение программных средств при предпроектном обследовании // Известия ТРТУ. — 2004. — № 1 (36). — С. 82.

11. ЗыковА.А. Основы теории графов. — М.: Наука, 1987. — 384 с.

12. Вдовенко Л.Л. Системно-информационный подход к оценке экономической деятельности промышленных предприятий. — М.: Экономическое образование, 1996. — 360 с.

14. Мамиконов А.Г., Кульба В.В. Синтез оптимальных модульных СОД. — М.: Наука, 1986.

— 276 с.

15. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. — М.: Высшая школа, 1980. — 308 с.

16. ПолякБ.Т. Введение в оптимизацию. — М.: Наука, 1983. — 384 с.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

17. Емеличев А.И. и др. Многогранники, графы, оптимизация. — М.: Наука, 1981. — 346 с.

20. Введение в информационный бизнес / под ред. В.П. Тихомирова, А. Хорошилова. — М.: Финансы и статистика, 1996.

21. МиняевМ.Ф. Информационные технологии управления: В 3-х кн. Кн. 2. Информационные ресурсы. — М.: Омега, 2003. — 432 с.

24. Микита Р.М., Стукотий Л.Н. Метод построения и визуализации информационной модели предприятия // Сб. трудов Научно-технического форума с международным участием «Высокие технологии-2004», Ижевск, 23-26 ноября. — 204 с.

25. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.: Радио и связь, 1990. — 536 с.

26. Льюнг Л. Идентификация систем. — М.: Мир, 1975.

27. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. — М.: Высшая школа, 1980. — 308 с.

28. Миронов С.В., Пищухин А.М. Метасистемный подход в управлении: монография. — Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. — 338 с.

11. Zykov A.A. Osnovy teorii grafov . Moscow: Nauka, 1987, 384 p.

14. Mamikonov A.G., Kul’ba V.V. Sintez optimal’nykh modul’nykh SOD . Moscow: Nauka, 1986, 276 p.

16. Polyak B.T. Vvedenie v optimizatsiyu . Moscow: Nauka, 1983, 384 p.

17. Emelichev A.I. i dr. Mnogogranniki, grafy, optimizatsiya . Moscow: Nauka, 1981, 346 p.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

26. L’yungL. Identifikatsiya system . Moscow: Mir, 1975.

Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор В.И. Финаев.

Маакот Амин Касим Ммаакот — Южный федеральный университет; e-mail:

Amaakot@gmail.com; 347928, г. Таганрог, ул. Энгельса, 1; аспирант.

Maakot Amin Qasim Mmaakot — Southern Federal University; e-mail: Amaakot@gmail.com;

1, Engels street, Taganrog, 347928, Russia; postgraduate student.

УДК 536.22 Б01 10.23683/2311-3103-2017-3-51-64

Р.Н. Набиев, Г.И. Гараев, Р.Р. Рустамов

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СХЕМ ЁМКОСТНЫХ

ДАТЧИКОВ

Приведен сравнительный анализ различных видов ёмкостных датчиков с учетом их особенностей, были указаны их положительные и отрицательные свойства. Также были проанализированы: схема ёмкостных датчиков широкого потребления; схемы датчиков на конденсаторах; схемы датчиков на развёрнутых конденсаторах; схемы ёмкостных датчиков с частотозадающим LC-контуром; схемы датчиков с кварцевым резонатором; схемы датчиков с отсасывающим LС-контуром; схемы с резонансными ёмкостными датчиками

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Агарков Н.М. 1 Будник И.В. 1 1 ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет», Курск В клинических условиях у 132 больных с острым сальпингоофоритом и 117 здоровых женщин (контроль) посредством корреляционного метода, интермодальной оценки и информативности Кульбака изу­чены показатели свертывающейся и иммунной систем. Установлены изменения корреляционных моделей параметров гемостаза, клеточного иммунитета на системном уровне вследствие развития острого сальпингоофорита. Наиболее существенные сдвиги и информативность характерны для параметров клеточного иммунитета на системном уровне, чем показателей коагуляции. Среди показателей клеточного иммунитета высокоинформативными являются снижение содержания Т-хелперов менее 0,6∙109/л и ниже 35,0%, натуральных киллеров ниже 0,2∙109/л. Предложено для диагностики острого сальпингоофорита использовать уровень Т-хелперов, абсолютное число натуральных киллеров, фибринолитическую активность крови. 459 KB информативность показателей свёртывающейся системы крови информативность параметров иммунной системы диагностика острого сальпингоофорита 1. Горин В.С. Принципы диагностики терапии гнойных воспалительных заболеваний придатков матки / В.С. Горин, М.Е. Сагинов, Н.А. Мальтинская и др.// Российский вестник акушера-гинеколога. – 2008. – T.8, №5. – С. 30–37. 2. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. – Л.: Наука. – С. 117–120. 3. Завьялов А.В. Перестройка интермодальных взаимоотношений физиологических функций при беременности / А.В. Завьялов, М.Г. Газазян, Ю.П. Афанасьев // Физиология человека. – 1998. – T.14, №1. – С. 18–21. 4. Кеня А.А. Нарушения иммунного гомеостаза у больных с острым и обострением хронического сальпингоофорита: автореф. дис. … канд. мед. наук. – Курск, 2010. – 21 с. 5. Серов В.Н. Хронические воспалительные заболевания органов малого таза: оценка риска развития аутоиммунной овариальной недостоверности / В.Н. Серов, М.В. Царегородцева // Российский вестник акушера-гинеколога. – 2008. – T.8, №5. – С. 4–9.

Острый сальпингоофорит занимает ведущее место в структуре гинекологической заболеваемости и сопровождается разнообразными патологическими сдвигами, среди которых недостаточно исследованными являются изменения свёртывающейся системы крови и иммунной системы организма больных . Изучение происходящих в результате воспалительного процесса в придатках матки изменений в состоянии гемостаза и иммунитета, как правило, осуществляется без оценки их информативности, что снижает результативность выполненных лабораторных исследований.

Цель настоящей работы — многокритериальный анализ диагностической информативности параметров свёртывающейся и иммунной систем организма больных при развитии острого сальпингоофорита для рационализации его диагностики.

В клинических условиях у 132 пациенток с острым сальпингоофоритом и 117 здоровых женщин (контроль) изучены показатели свёртывающейся и иммунной систем по общепринятым методам. Для статистического анализа использовались корреляционный метод, показатели сдвигов, дезинтеграции и информативность Кульбака . Достоверность различий проводилась по критерию Стьюдента.

Изменения гемостаза у больных острым сальпингоофоритом наблюдались в виде снижения свертываемости крови, фибринолитической активности, увеличения протромбинового индекса и некоторых других отклонений (табл. 1). Существенность указанных различий высока (Р < 0,001). Произошло также достоверное снижение времени рекальцификации, ретракции кровяного сгустка. Однако изменение уровня фибриногена в крови носило недостоверный характер. Таким образом, развитие сальпингоофорита сопровождается признаками гиперкоагуляции крови.

Диагностическая оценка параметров гемостаза по интермодальным значениям выявила наибольшее смещение среди больных острым сальпингоофоритом по отношению к контрольной группе (табл. 2) времени свертывания крови, занявшего первое ранговое место. Причем названный сдвиг проявился уменьшением среднего арифметического значения в основной группе. Напротив, протромбиновый индекс сопровождается существенным повышением — практически наполовину от величины в контроле. Значительное смещение характерно также для фибринолитической активности крови. Наиболее постоянной величиной оказалась ретракция кровяного сгустка.

Рис. 1. Корреляционная модель параметров гемостаза у пациенток с острым сальпингоофоритом (1) и здоровых женщин (2)

Таблица 1

Состояние гемостаза при остром сальпингоофорите (M ± m)

Таблица 2

Количественные сдвиги показателей гемостаза у пациенток с острым сальпингоофоритом

Показатель коагуляции	Величина сдвига,%	Показатель дезинтеграции
Фибринолитическая активность	-35,7	0,7
Время рекальцификации	-22,4	0,4
Ретракция кровяного сгустка	-5,8	0,1
Фибриноген	-10,3	0,2
Протромбиновый индекс	+42,5	0,8
Время свертывания	-53,1	1,0
Сумма показателя	169,5	3,2

Величина показателя дезинтеграции, как и значение сдвига, максимальна для времени свертывания (см. табл. 2). Фибринолитическая активность имеет высокое значение параметра дезинтеграции, наряду с протромбиновым индексом. Высокая стабильность среди параметров гемостаза у больных острым сальпингоофоритом свойственна ретракции кровяного сгустка. Общая сумма параметра дезинтеграции в системе гемостаза при остром сальпингоофорите невелика и составляет 3,2.

Соотношение исследуемых показателей гемостаза при корреляционном анализе у больных острым сальпингоофоритом выражается превалированием положительных зависимостей (рис. 1). При этом наибольшее количество таких связей присуще взаимоотношениям фибринолитической активности, времени рекальцификации и ретракции кровяного сгустка. Достоверная обратная зависимость установлена между протромбиновым индексом и фибриногеном. Последний имеет также с временем свертывания криволинейную связь. В группе здоровых женщин прямая корреляция существует между фибриногеном, временем рекальцификации и ретракцией кровяного сгустка.

На рис. 1 приняты обозначения: ФА — фибринолитическая активность, ВР — время рекальцификации, РКС — ретракция кровяного сгустка, Ф — фибриноген, ПИ — протромбиновый индекс, ВС — время свертывания.

________________ прямая корреляционная связь,

— — — — — — — — — — — — — — обратная корреляционная связь,

________________ криволинейная корреляционная связь.

Изменения параметров гемостаза среди пациенток с острым сальпингоофоритом характерны прежде всего для фибринолитической активности, времени рекальцификации, протромбинового индекса, встречающихся чаще других (табл. 3). Высокой информативностью отличается фибринолитическая активность крови ниже 11,0%. Для времени рекальцификации и протромбинового индекса информативность существенно ниже по сравнению с фибринолитической активностью, но значительна в целом по группе. Минимальное значение информативности установлено для уровня фибриногена ниже 2,5 г/л.

Таблица 3

Частота изменений и информативность показателей гемостаза у пациенток с острым сальпингоофоритом и контрольной группы

Изучение с диагностической целью параметров клеточного иммунитета на системном уровне выявило, что все они достоверно изменились вследствие развития острого сальпингоофорита (табл. 4). Так, абсолютное и относительное число Т-лимфоцитов, Т-хелперов и Т-супрессоров в крови пациенток основной группы репрезентативно понизилось. Достоверно уменьшился и индекс расстройств иммунитета. Возникновение заболевания сопровождалось наиболее значительным снижением натуральных киллеров и Т-супрессоров в крови.

Таблица 4

Параметры клеточного звена иммунитета у пациенток основной группы и в контроле в крови

Оценка диагностической значимости произошедших сдвигов свидетельствует о том, что при остром сальпингоофорите максимально снижается абсолютное и относительное содержание в крови натуральных киллеров (табл. 5). На системном уровне клеточного иммунитета наблюдается также уменьшение представительности Т-супрессоров (СD8+). О достаточной стабильности индекса расстройств иммунитета можно судить по низкой величине показателей сдвига к дезинтеграции. Высокий показатель дезинтеграции установлен для клеток СD16+, что указывает на важность данного компенсаторного сдвига натуральных киллеров. Незначительно ниже параметр дезинтеграции имеют Т-супрессоры в крови, представленные на 109/л.

Таблица 5

Величина дезинтеграции и сдвигов параметров клеточного иммунитета на системном уровне у больных острым сальпингоофоритом

Построение графической модели установленных сдвигов в состоянии клеточного иммунитета на системном уровне демонстрирует выраженность изменений по сравнению с контрольной группой для кластера дифференцировки CD16+ как в абсолютном, так и в относительном содержании этих иммунных клеток в периферийной крови (рис. 2). К параметрам здоровых женщин ближе других находится индекс расстройств иммунитета. Полученная модель показывает также, что у пациенток с острым сальпингоофоритом все параметры клеточного звена иммунитета на системном уровне значительно снижены, чем в контрольной группе.

?

Рис. 2. Графическая модель сдвигов параметров системного клеточного иммунитета при остром сальпингоофорите

Таблица 6

Мера информативности и встречаемости изменений системного клеточного иммунитета при остром сальпингоофорите

Установленные изменения в содержании различных кластеров дифференцировки иммунных клеток в крови встречаются практически в половине случаев (см. табл. 6). Наиболее часто встречаются отклонения в абсолютном и относительном содержании Т-хелперов и натуральных киллеров, что свидетельствует о важной диагностической значимости данных параметров клеточного иммунитета на системном уровне. Названным показателям соответствуют максимальные величины информативности Кульбака. В целом же информативность кластеров дифференцировки и индекса расстройств иммунитета является высокой.

Таким образом, важными критериями для диагностики острого сальпингоофорита являются фибринолитическая активность ниже 11,0%, уровень Т-хелперов, натуральных киллеров в абсолютных числах. Определение данных показателей позволяет уменьшить финансовые расходы на диагностику острого сальпингоофорита.

Рецензенты:

• Красненков В.Л., д.м.н., профессор, зав. кафедрой общественного здоровья и здравоохранения с курсами истории медицины и медицинской информатики Тверской государственной медицинской академии Минздравсоцразвития, г. Тверь;
• Сухотерин В.Г., д.м.н., профессор, зам. директора по научно-исследовательской работе Старооскольского медицинского колледжа Министерства образования и науки, г. Старый Оскол.

Работа поступила в редакцию 17.04.2012.

Библиографическая ссылка

Агарков Н.М., Будник И.В. ИНФОРМАТИВНОСТЬ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СВЁРТЫВАЮЩЕЙСЯ И ИММУННОЙ СИСТЕМ ПРИ ОСТРОМ САЛЬПИНГООФОРИТЕ // Фундаментальные исследования. – 2012. – № 5-2. – С. 243-247;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=29911 (дата обращения: 29.09.2020).Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания» (Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления) «Современные проблемы науки и образования» список ВАК ИФ РИНЦ = 0.791 «Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074 «Современные наукоемкие технологии» список ВАК ИФ РИНЦ = 0.909 «Успехи современного естествознания» список ВАК ИФ РИНЦ = 0.736 «Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований» ИФ РИНЦ = 0.570 «Международный журнал экспериментального образования» ИФ РИНЦ = 0.431 «Научное Обозрение. Биологические Науки» ИФ РИНЦ = 0.303 «Научное Обозрение. Медицинские Науки» ИФ РИНЦ = 0.380 «Научное Обозрение. Экономические Науки» ИФ РИНЦ = 0.600 «Научное Обозрение. Педагогические Науки» ИФ РИНЦ = 0.308 «European journal of natural history» ИФ РИНЦ = 1.369 Издание научной и учебно-методической литературы ISBN РИНЦ DOI