По языку определить заболевание: Страница не найдена

Содержание

Какие заболевания можно определить по состоянию языка ребенка? — Into-Sana

Известно, что на языке есть зоны — проекции внутренних органов человека. Как по состоянию языка можно охарактеризовать состояние организма?

Действительно, язык — показатель общего состояния организма. По тому, в каком состоянии язык, можно сказать, в каком состоянии весь организм. Рассмотрим наиболее распространенные клинические случаи.

Белый налет на языке. Говорит о том, что в организме ребенка присутствует хроническая интоксикация, то есть какое-то хроническое заболевание, чаще всего связанное с желудочно-кишечным трактом. Часто бывает так, что белые пятна занимают какую-то одну из зон: кончик языка, правую или левую его сторону. Зная о проекциях органов на зоны языка, опытный доктор может предположить, с чем связаны такие изменения внешнего вида языка.

Географический язык. Поверхность языка напоминает географическую карту. Язык как бы расчерчен, также присутствует белый налет. Часто это связывают с лямблиозом у детей.

На языке есть отпечатки зубов. Это характеризует нарушение работы кишечника: энтероколит, дисбактериоз и т. д.

Желтый, желто-коричневый налет. Связан с нарушением функции желчевыводящих путей. В этом случае необходима консультация гастроэнтеролога, особенно если налет появляется с утра.

Малиновый язык. Также является диагностическим в детской практике. Блестящий язык ярко-малинового цвета наряду с ангиной и некоторыми другими симптомами является признаком скарлатины у ребенка.

Белый творожистый налет на языке. Многие мамы наблюдали у деток такой налет при «молочнице», то есть кандидозе полости рта. Такой налет возникает и на языке, и на деснах, и на щеках. Кандидоз вызывается дрожжеподобным грибком.

Бывают и другие изменения цвета и формы языка. Фиолетовый язык связан с проблемами крови. Голубой налет встречается при тифе, дизентерии и других серьезных заболеваниях, которые, к счастью, не часто встречаются. Утолщение языка, когда кажется, будто он отек и не помещается во рту, говорит о проблемах с щитовидной железой. Это повод проконсультироваться у эндокринолога. Белые и красные язвочки на языке могут говорить о вирусной инфекции (например, герпесе) или грибковой инфекции. В этом случае нужно показаться врачу-педиатру, который расскажет, как правильно эти язвы обрабатывать, а также порекомендует дополнительное обследование, чтобы выяснить причину образования язв.

Уход за языком

Какого бы цвета ни был налет на языке, его нужно удалять. Следовательно, нужно следить за состоянием не только зубов ребенка, но и языка. Можно очищать язык щеточкой во время чисткой зубов.

Если язык ребенка просто обложен налетом, и на нем нет никаких явных ран или язвочек, то в течение нескольких дней понаблюдайте за состоянием языка, при этом соблюдая гигиенический уход, о котором сказано выше. Если в течение нескольких дней картина не меняется, покажитесь педиатру или гастроэнтерологу. Если на языке появились язвочки, которые сопровождаются аналогичными изменениями на деснах или на щеках, то это повод как можно скорее показаться врачу. Также не следует откладывать поход к врачу, если язык стал ярко-красного цвета либо на нем появился белый творожистый налет.

Ставим диагноз по… языку. О чём говорит его цвет и форма | Здоровая жизнь


Цвет языка

Бледно-розовый. Цвет здорового языка.
Бледный. Говорит о недостаточном питании, авитаминозе, хронических заболеваниях, анемии.

Красноватый — инфекционные, воспалительные заболевания.

Ярко-красный. Нарушения в работе сердечной системы, болезни крови.

Жёлтый. Проблемы с желудочно-кишечным трактом, желтуха. Также бывает у курильщиков.

Голубоватый или фиолетовый. Заболевания лёгких, сердца.

Синий цвет может сигнализировать также о болезни почек.

Белый. Обезвоживание, грибковая инфекция, грипп или простуда.

Серый. Заболевания пищеварительного тракта.

Как выглядит здоровый язык?

Язык здоровый без каких – либо патологий должен быть розовым и иметь складку, которая проходит вдоль всей его поверхности. Также язык в нормальном состоянии мягкий на ощупь, не вызывает неприятных ощущений, если им двигать при разговоре или еде. Вкусовые сосочки обычно хорошо различимы и ярко выражены.

Небольшое количество белого налета является нормой для здорового языка. Его количество может изменяться в зависимости от сезона. Также наличие тонкого белесого налета свидетельствует о незначительной патологии, которая развивается медленно, имеет местное расположение.

Привести к появлению налета может:

  • кариес;
  • гингивит;
  • патологии десен;
  • кандидоз.

Проблемы с ЖКТ, пищевые аллергии и недостаток витаминов являются первопричиной образования налетов желтого или белого цвета. Уплотнение налета может указывать на заболевания, в том числе и хронические, требующие немедленного обращения к специалисту.

Цвет налёта

Он может отличаться от цвета самого языка. Чем толще налёт, тем серьёзнее проблема. В норме допустим тонкий белый налёт, который легко удаляется зубной щёткой или щёточкой для чистки языка.

Белый, толстый налёт. Интоксикация, инфекционное заболевание.

Коричневый. Заболевания лёгких.

Жёлтый. Нарушение работы органов пищеварения.

Серый. Гастрит, язвенная болезнь.

Слишком гладкий (полированный) язык. Недостаток фолиевой кислоты, рибофлавина.

Образование налета

Наличие налета на языке нездорового цвета свидетельствует о том, что с каким – то определенным органом или даже группой происходят изменения, присутствует проблема, требующая внимания и медицинского вмешательства. Для того чтобы точно понимать, что происходит, необходимо знать особенности расположения налета.

Чаще всего цвет языка и налета различается, что позволяет определить примерную систему органов, нуждающихся в лечении.

Толщина налета показывает степень серьезности проблемы – чем он толще, тем быстрее происходят изменения, вредящие здоровью человека.

В том случае, если белый налет лег толстым слоем, то страдает ЖКТ, а вероятность запоров возрастает. Если же он расположен тонким слоем на кончике языка, основная проблема – гастрит. В то же самое время толстый слой на кончике языка говорит об осложнениях при гастрите или о том, что болезнь перешла в хроническую форму.

Если налет расположен у корня языка, то это первый признак воспалительных процессов в кишечнике. В том случае, если налет серого цвета и сконцентрирован у корня языка, то можно судить о хронических заболеваниях кишечника и желудка, таких как повышенная кислотность.

Налет может быть также желтым или черным — это повод задуматься о здоровье внутренних органов, среди которых:

  • селезенка;
  • желчный пузырь;
  • печень.

Признак серьезной патологии – длительный период сохранения налета на языке. Если налет держится всего несколько часов или сутки, то в этом случае необходимо принять во внимание тот факт, что имеет место нарушение микробного баланса в полости рта.

Скорее всего, причина – проблемы ЖКТ, поэтому консультация со специалистом в этой области необходима, чтобы не допустить ухудшения ситуации.

Важно помнить, что налет на языке, имеющий белый цвет, может свидетельствовать также и о заболеваниях дыхательных путей, например, пневмонии.

Определить это заболевание можно по постепенному потемнению налета и его расположению по краям языка и на его передней части. Если потемнения не происходит, то при аналогичном размещении налета можно говорить о воспалении легких.

Форма

Вздутый, утолщённый язык или загнутые боковые стороны. Проблемы с печенью, пищеварительной системой.

Тонкий язык. Проблемы с обменом веществ, кровеносной системой.

Длинный язык (часто красный) или увеличен кончик. Возможно, не в порядке сердце.

Неровная продольная полоска посередине. Проблемы с позвоночником.

Увеличен (припух) по краям. Проблемы с желудком, кишечником.

Выпуклость между серединой и кончиком. Заболевания лёгких.

Рельеф изменён местами. Не хватает витаминов группы В.

Язвы и ранки на языке

Язвы на поверхности языка не являются редким явлением и могут возникать по самым разным причинам:

  • травма языка;
  • ожог;
  • стоматологические проблемы в ротовой полости;
  • болезнь Крона и другие проблемы с ЖКТ.

Обычно язвочки небольшого размера, но присутствуют в большом количестве, поэтому человеку они доставляют много неудобств и дискомфорта. Оставлять без внимания ранки и язвы на языке, особенно если они возникли без причины, нельзя.

Одним из видов заболевания, при котором организм дает такой симптом, является сифилис, следовательно, лечение должно быть незамедлительным и профессиональным. Однако в случае этой болезни язвочка будет присутствовать на языке в единственном числе.

Поверхность ее ярко-красного цвета, блестящая и твердая. Кроме того, она совершенно безболезненная. Образование бородавок у корня языка или по его бокам – признак ВИЧ, а плоские язвочки на кончике языка, боковых отделах или вдоль срединной линии, указывают на начало туберкулеза.

Как осматривать язык

При дневном свете, лучше всего утром, до того как почистили зубы. Нужно открыть рот, высунуть язык, но не напрягать его, так как это может изменить форму и цвет.

Еда, напитки, медикаменты, курение изменяют цвет налёта — должно пройти не менее часа после того как они воздействовали на язык.

Имейте в виду, что язык поражается при заболеваниях полости рта, его травмах, в результате воздействия лекарственных средств, аллергических реакций и т. п.

И главное: не назначайте лечения. Это должен сделать врач.

Анатомия и функции

Язык человека по своей природе является мышечным органом, не имеющим костей. Сверху он покрыт слизистой оболочкой. Задачи и функции, которые он выполняет:

  • участвует в работе речевого аппарата;
  • определяет вкус пищи, которую ест человек;
  • является частью системы пищеварения – выполняет первичную обработку еды, перемешивает ее и образует пищевой комок, который и проталкивает дальше в пищевод.

Строение языка просто, но интересно. Этот орган разделяется на две части – заднюю – корень и переднюю — тело. Также верхняя поверхность называет спинкой и имеет бархатистую структуру.

Язык покрыт сосочками, которые подразделяются на 4 группы, отвечающие за распознавание вкусов. Именно поэтому при ожоге и других травмах языка человек временно теряет возможность воспринимать один или несколько вкусов.

Провоцирующие факторы и причины

Изменение цвета слизистой оболочки и появление на языке слоев налета вызывают различные провоцирующие факторы. К ним относятся следующие патогены:

  • бактериальные микроорганизмы;
  • грибковые и вирусные инфекции;
  • дисбактериоз эндогенной микрофлоры;
  • эндогенные и экзогенные заболевания висцеральных органов;

  • злоупотребление алкоголем, курение;
  • пищевые и токсические отравления.

Помимо взаимосвязи с патологическими изменениями во внутренних органах, налет способствует развитию вторичных инфекций в полости рта и носоглотке, поскольку является питательной средой для анаэробных бактерий.

Реклама:

Причины, по которым появляются разные виды отложений, кроются в состоянии внутренних органов и систем. Ослабленный организм легче поддается воздействию патогенов и последующему появлению взаимосвязанных симптомокомплексов. Выделяют две основных причины образования налета у взрослых:

  • склонность к заболеваниям бактериальной природы;
  • поражение отдельных внутренних органов.

Дополнительной причиной является недостаточная гигиена полости рта. В детском возрасте образование белкового слоя чаще связано с принципами питания и гигиеной.

Характеристики патологического налета

Налет на слизистой оболочке языка, вызванный негативными провоцирующими факторами, представляет собой слой белкового содержимого. Структура слоя представлена зернистыми частицами, которые содержат отслоившиеся эндотелиальные чешуйки сосочков, незначительное количество слюны и остатков пищи, бактериальные микроорганизмы.

В зависимости от характера основной патологии белковый слой бывает плотный и рыхлый.

Различают несколько цветов отложений — белый, желтый, зеленоватый, темно коричневый или черный.

Слой налета с патогенными характеристиками обметывает язык, проникая между сосочками, затрудняя их функциональность и вызывая раздражение чувствительных рецепторов. Побочными эффектами налета выступают следующие проявления:

Белковый слой может издавать зловоние, из-за активности анаэробных бактерий. Такое явление называется галитоз и выступает патогномичным признаком наличия патологий внутренних органов.

Белый налет

Самый распространенный налет, который встречается у всех возрастных категорий, имеет белый цвет. Образование такого слоя связано с активностью бактериальных микроорганизмов непосредственно в полости рта и носоглотке. Налет белого цвета состоит из эндотелиальных частиц слизистой оболочки и продуктов жизнедеятельности бактерий или грибов. Светлые отложения характерны для следующих заболеваний:

  • тонзиллит (ангина) и другие инфекционные заболевания верхних отделов дыхательных путей;
  • молочница (кандидоз).

При бактериальных болезнях носоглотки налет имеет равномерную структуру и располагается на языке, миндалинах и слизистых оболочках горла. Творожный налет на языке является характерным признаком молочницы.

Отложения при молочнице напоминают жидкую творожную массу, а при попытке удаления собираются в небольшие комочки. Кандидоз в ротовой полости чаще развивается у ребенка на грудном вскармливании и детей младшего возраста. Молочница у грудничка развивается вследствие постоянного поддержания питательной среды в ротовой полости, так как грудное молоко является лучшей средой для роста грибковой культуры рода Candida.

Желтый налет

Светло-желтый оттенок налета может возникать при потреблении кофе и при курении. Интенсивно окрашенные отложения желтого цвета, расположенные на поверхности слизистой оболочки языка, свидетельствуют о патологиях гепатобилиарного тракта. Желтое окрашивание физиологических выделений вызвано обструкцией желчных протоков и высоким уровнем билирубина. Желтушная пигментация на языке возникает вследствие острого течения следующих заболеваний:

ЗаболеванияОписание
Поражение печениДеструкция печеночной паренхиматозной ткани возникает при наличии различных гепатитов, стеатозе, лептоспирозе, гемолизе, травмах, отравлениях алкоголем и токсическими веществами.
Болезни желчного пузыря и протоков (холецистит, холелитиаз)Воспаления и обструкцию желчного пузыря и желчных протоков провоцируют дискинезия, конкременты и травматические воздействия.

Излишняя выработка желчного пигмента, который принимает участие в образовании желтоватого налета, может происходить при наличии хронического панкреатита. В воспаленной поджелудочной железе происходит сбой ферментативной активности, в результате которого ферменты сбрасываются в кровоток и повреждают структуры гепатобилиарного тракта.

Оранжевый налет

Оранжевое окрашивание налета является следствием излишка в организме бета-каротина, предшественника витамина А. В норме бета-каротин поступает в организм с пищей (морковь, тыква).

Реклама:

При излишнем потреблении этого вещества, особенно в составе БАДов, возникает гиперкаротинемия, при которой кожные покровы и физиологические жидкости становятся оранжевого цвета.

Налет более темного и насыщенного цвета нельзя игнорировать — избыточный бета-каротин повышает риски развития рака легких у курящих людей.

Зеленый налет

Отложения, которые имеют зеленоватое окрашивание, сигнализируют о наличии проблем с органами пищеварительного тракта. Взаимосвязь между этими явлениями кроется в анатомических, функциональных и гуморальных коммуникациях, которыми объединены язык и пищеварительные органы. Дополнительным признаком наличия заболеваний органов желудочно-кишечного тракта являются более плотные отложения в области грибовидных сосочков.

Налет на языке зеленоватого цвета появляется при наличии следующих патологий ЖКТ:

  • хронический гастрит;
  • язва желудка или двенадцатиперстной кишки;

  • дуоденит;
  • энтерит;
  • колиты;
  • синдром раздраженного кишечника;
  • диспепсические расстройства;
  • хронические запоры;
  • паразитарные инвазии.

В детском возрасте появление зеленоватых отложений чаще всего вызвано расстройствами пищеварительной деятельности, дисбактериозом и гастроэзофагеальной рефлюксной болезнью.

Также часто дети страдают от паразитарный инфекций, вследствие большой контактной активности и неустойчивого иммунитета.

Высокая плотность и площадь распространения налета говорят об интенсивном течении провоцирующей патологии.

Помимо индикации патологий пищеварительной системы, серо-зеленый оттенок налета говорит о наличии заболеваний органов мочевыделительной системы. Различные инфекционные и воспалительные болезни почек, мочевыводящих путей и мочевого пузыря провоцируют накопление в крови токсических метаболитов и нерастворимых кристаллических солей. Среди патологий мочевыделительной системы, способствующих образованию белкового слоя, выделяют следующие:

  • нефриты;

  • мочекаменная болезнь;
  • почечная недостаточность;
  • обструкция канальцев.

Высокий уровень токсинов, конкременты и отеки почечных тканей способствует накоплению слоев отложений и окрашиванию налета на языке, с преобладанием зеленого или серого оттенков.

Коричневый или черный налет

Реклама:

Появление коричневого или черного налета является самым тревожным признаком, который свидетельствует о тяжелом течении патологий. Язык, обметанный белковыми отложениями коричневого оттенка, показывает наличие проблем в сердечно-сосудистой и дыхательной системах. Его появление наиболее вероятно при развитии или обострении следующих заболеваний:

  • хроническая сердечная недостаточность;

  • предынфарктное состояние;
  • ишемическая болезнь сердца и сосудов;
  • обострение артериальной гипертензии;
  • активные флебиты;
  • атеросклероз сосудов;
  • обструктивный или хронический бронхит;
  • туберкулез;
  • обезвоживание.

Коричневый цвет налета также характерен для хронических алкоголиков и курильщиков. Канцерогенные смолы и системные токсины поступают в сосудистое русло, почему и происходит окрашивание.

Черный цвет отложений и гипертрофированные пупырышки означают возможное развитие опухолевых процессов. Почерневший налет свидетельствует о недостатке питания и функциональных сбоях в тех отделах, где локализована опухоль. Язык одинаково реагирует как на доброкачественные, так и на раковые новообразования, выступая лишь индикатором нарушений, вызванных образованием и ростом опухоли.

О чем расскажет размер языка

Если уж проводить диагностику по внешнему виду языка, то специалисты также советуют обращать внимание и на его размеры. Если он чрезмерно большой и опухших (касается уголков рта), следует проверить, нет ли проблем с сердцем, щитовидной железой, селезенкой, почками.

Язык увеличивается в размере при анемии, аллергии или если по каким-то другим причинам у человека отекает все тело, а также у лиц чрезмерно нервозных. Разбухшие вены под кончиком мышцы могут указывать на сердечную недостаточность.

Если язык меньше обычных размеров, то, вполне возможно, что организм страдает от дефицита витаминов и минералов, а также это может быть симптомом очень ослабленного иммунитета.

Анатомия языка человека

Слизистая, пронизанная кровеносными сосудами, содержит вкусовые рецепторы, железы, лимфатические образования. Она покрыта сосочками четырех видов:

  1. Нитевидные – продолговатой формы, выполняющие тактильные функции, удерживая пищу.
  2. Грибовидные, расположенные везде, кроме верхушки и середины тела. Отвечают за восприятие вкуса.
  3. Листовидные находятся сбоку, служат вкусовыми анализаторами.
  4. Желобовидные – крупные образования возле корня, рецепторы вкуса.

Число сосочков – величина индивидуальная. Обладатели небольшого количества часто испытывают голод, плохо ощущая особенности пищи.

Продукты взаимодействуют с рецепторами, распознающими сладкий, горький, кислый, соленый вкусы, передающие соответствующие импульсы мозгу. Полные ощущения возникают, когда подключаются обоняние, осязание, зрение. Раньше считалось, что одна группа рецепторов реагирует на определенный вкус, но это заблуждение.

Интересный факт: женщины чувствительнее к сладкой пище. Особенность объясняется большим количеством рецепторов у прекрасной половины.

Основная составляющая органа – мышцы, обеспечивающие подвижность в разных направлениях.

  1. Скелетные, берущие начало от костей – височной, подъязычной, нижней челюсти.
  2. Собственные, способные изменять форму, обеспечивать движение.

Другая составляющая – слюнные железы, дислоцированные возле корня языка (задние) и кончика (передние).

О чем говорит налет на спинке и корне языка?

Расположение и цвет налета может стать источником информации о проблемах со здоровьем. По схеме его расположения можно уточнить диагноз. Если при осмотре языка обнаружен налет, он выступает в качестве одного из первых признаков ослабления иммунитета. У ребенка это частый симптом стоматита. Если появление налета связано с патологией, то даже после снятия зубной щеткой, он вскоре появляется снова. Примеры образования налета на языке – на фотографии к статье:

  • налет у корня означает воспаление кишечника,
  • налет полностью покрывает спинку языка токсины в желудке или кишечнике,
  • светло-красная окраска кончика и краев с налетом на средней части спинки языка – нарушение кислотообразующей функции желудка,
  • липкий серый налет с едким вкусом в сочетании с неприятным запахом изо рта – хронический гастроэнтерит (об остром гастроэнтерите свидетельствует металлический привкус во рту и тонкий слой белесоватого налета),
  • толстый слой белого налет по всей поверхности спинки органа – патологии ЖКТ (включая язву, гастриты, пищевую интоксикацию и аппендицит).

(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Особенности налета

Диагностические мероприятия, направленные на установление заболеваний по цвету языка, должны учитывать особенности налета. Различают два типа поражения слизистой оболочки:

  1. Физиологический налет
    . Такое явление наблюдается при окрашивании сосочков пищевыми красителями (черный чай, кофе, фруктовые и овощные соки, кондитерские изделия). Физиологическое окрашивание быстро проходит при отказе от продуктов с содержанием красящих пигментов.

  2. Патологический налет
    . Появляется в результате функциональных нарушений висцеральных органов или инфекционных заболеваниях системных органов и структурных тканей носоглотки.

При диагностике дифференцируют физиологические и патологические характеристики налета, исследуя качество последних. Если изменение поверхности слизистой вызвано красящими пигментами, то такое проявление не представляет опасности для организма и не представляет ценности в установлении диагноза.

Комбинированный антисептик Фукорцин используется пациентами в качестве дезинфицирующего средства для наружного применения с целью обработки ссадин и ранок, грибковых высыпаний или гнойничков на кожной поверхности. Подробнее читайте в статье: «раствор фукорцин — показания к применению».

Стоматит и другие воспаления слизистой полости рта у взрослых

Что такое стоматит и другие поражения слизистой оболочки полости рта?
Раздражение и поражения ротовой полости – это опухания, сыпь или язвочки во рту, на губах или языке. Хотя есть разные типы поражений и заболеваний ротовой полости, одними из самых распространенных являются стоматит, герпес, лейкоплакия и кандидоз (молочница).

Что такое воспаление слизистой полости рта и другие её поражения?
Раздражение и поражения ротовой полости – это опухания, сыпь или язвочки во рту, на губах или языке. Хотя есть разные типы поражений и заболеваний ротовой полости, одними из самых распространенных являются стоматит, герпес, лейкоплакия и кандидоз (молочница). О них мы и поговорим ниже. Если у вас поражение полости рта, вы не одиноки – примерно треть всех людей сталкивается с аналогичными проблемами. Тем не менее, поражения полости рта, воспаление слизистой и ранки на ней могут быть болезненными, неприятными на вид и мешать нормально есть и говорить. Любое поражение слизистой полости рта, которое не проходит в течение недели или дольше, следует показать стоматологу. Вам могут посоветовать проведение биопсии (забор ткани для исследований), в ходе которой, как правило, можно определить причину заболевания, и исключить возможность таких серьезных заболеваний, как рак и ВИЧ.

Как узнать, есть ли у меня стоматит или иное поражение слизистой ротовой полости?
О стоматите и других поражениях слизистой оболочки ротовой полости могут свидетельствовать следующие признаки:

  • Стоматит – маленькие белые язвочки, окруженные покраснением. Хотя стоматит не заразен, его часто путают с высыпаниями, которые вызваны вирусом герпеса. Следует помнить о том, что стоматит проявляется внутри ротовой полости, а герпетические высыпания обычно проявляются снаружи. Стоматит может время от времени рецидивировать. Он бывает легким (небольшие высыпания), тяжелым (крупные высыпания) или сходным с герпесом (группы или скопления многочисленных высыпаний).
  • Стоматит – распространенное заболевание, причем оно часто рецидивирует. Хотя точная причина неизвестна, стоматологи полагают, что это может быть связано с ослаблением иммунной системы, воздействием бактерий или вирусов. Кроме того, могут играть роль такие факторы, как стресс, травмы, аллергии, курение сигарет, нехватка железа или авитаминоз, а также наследственность.
  • Высыпания, также называемые лихорадкой на губах или простым герпесом, – это группы болезненных, наполненных жидкостью пузырьков, расположенных вокруг губ и иногда под носом или вокруг подбородка. Простудные высыпания обычно вызваны одним из видов вируса герпеса и очень заразны. Часто заражение герпесом происходит в детском возрасте, иногда оно протекает бессимптомно и его можно спутать с простудой или гриппом. После заражения вирус остается в организме, время от времени проводя повторные атаки. Тем не менее, у некоторых людей этот вирус не проявляет активности.
  • Лейкоплакия проявляется в виде утолщенных, белесоватых бляшек на внутренней стороне щек, деснах или языке. Часто ее появление связывают с курением и употреблением некурительного табака, хотя она может быть вызвана и плохо подогнанными зубными протезами, сломанными зубами и жеванием на одной стороне челюсти. Поскольку предположительно в 5% случаев лейкоплакия переходит в рак*, ваш стоматолог может провести биопсию. Часто лейкоплакия излечивается после отказа от табака.
  • Кандидоз (молочница ротовой полости) —это грибковая инфекция, вызванная грибом candida albicans. Симптомом заболевания является кремообразные, желтовато-белые или красные бляшки на слизистой оболочке рта. Бляшки могут быть болезненными. Молочница чаще всего встречается у лиц, у которых в силу различных причин развивается сухость во рту или кто проходит или недавно прошел курс лечения антибиотиками. В группу риска входят люди, носящие зубные протезы, новорожденные, пациенты, ослабленные заболеваниями, а также с ослабленной иммунной системой.

Как лечат воспаление слизистой полости рта и другие её поражения?
Лечение зависит от типа заболевания. Большинство типичных расстройств и поражений слизистой полости рта, описанные выше, лечатся следующим образом:

  • Стоматит — Стоматит обычно проходит через 7-10 дней, хотя возможны повторные рецидивы заболевания. Безрецептурные мази и обезболивающие могут дать временное облегчение. Полоскание антибактериальным ополаскивателем может уменьшить воспаление и болевые ощущения. В ряде тяжелых и устойчивых случаев врачи выписывают антибиотики, чтобы подавить активность бактерий, вызвавших заболевание. В любом случае, при возникновении признаков стоматита незамедлительно обратитесь к стоматологу, чтобы своевременно диагностировать заболевание и начать правильное лечение.
  • Герпетические высыпания — При появлении характерной герпетической сыпи незамедлительно обратитесь к стоматологу. Пузырьки обычно заживают примерно через неделю. Поскольку герпесные инфекции невозможно излечить полностью, высыпания могут появиться вновь во время нервных потрясений, пребывания на солнце, аллергий или гриппа. Не требующие рецепта местноанестезирующие средства могут дать временное облегчение. Антивирусные медикаменты по рецепту могут помочь справиться с вирусными инфекциями такого рода.
  • Лейкоплакия 
    — Обязательна консультация врача. Основное лечение направлено на борьбу с факторами, вызывающими лейкоплакию. Для некоторых пациентов это означает отказ от табака. Для других это означает замена протезов на более подогнанные к челюстям. Ваш стоматолог будет наблюдать за вашим состоянием, обследуя Вас через интервалы в 3-6 месяцев, в зависимости от типа, локализации и размера поражений.
  • Кандидоз — Серьезное заболевание, требующее диагностики и консультации врача-стоматолога.
    • Профилактика грибковой инфекции заключается в том, чтобы избегать ситуаций, ведущих к заболеванию.
    • Основной причиной заболевания часто является антибиотикотерапия или прием пероральных контрацептивов. В этих случаях избежать развития заболевания может помочь снижение дозы или смена препарата.
    • Чтобы не возникло каких-либо неприятностей с зубными протезами, их нужно чистить. Также следует снимать зубные протезы на ночь.
    • При сухости во рту помогут заменители слюны.
    • В ряде случаев, после осмотра врачом – стоматологом, возникает необходимость в назначении антигрибковых препаратов, подавляющих жизнедеятельность грибков, вызвавших заболевание.
    • Обязательна тщательная гигиена полости рта.

Простудные пузырьки
Стоматит

*Полное руководство по уходу за зубами. – Джефри Ф. Тейнтор, доктор стоматологических наук, магистр наук, и Мери Джейн Тейнтор, 1997.

Какие бывают заболевания полости рта и десен – стоматология DS

Стоматит

Это группа заболеваний, характеризующихся воспалением слизистой оболочки полости рта с гиперемией, отеком, увеличением количества слизи в ротовой полости. В зависимости от степени выраженности и глубины поражения в ротовой полости могут образовываться даже язвочки или очаги некроза, резко нарушающие общее состояние – повышенная температура, слабость, беспокойство, отказ от приема пищи.

Причин заболевания много: механические, химические, термические, бактериальные факторы. Нередко причиной заболевания в грудном возрасте служат загрязненные соски, игрушки и прочие предметы, которые попадают в рот ребенка. Часто стоматит развивается при инфекционных заболеваниях (корь, скарлатина, грипп, коклюш и др.) Слизистая оболочка полости рта приобретает ярко-красный цвет, становится отечной, на слизистой оболочке щек и языка видны отпечатки зубов. Слюна становится вязкой, тягучей. Слизистая оболочка покрывается беловатым налетом. Язык сухой, отечный, нередко с коричневым оттенком, жевание болезненно. Длительность заболевания от 1 до 3 недель, прогноз благоприятный.

Общим профилактическим правилом для детей и взрослых является соблюдение качественной гигиены ротовой полости.

Гингивит

Воспалительный процесс, при котором появляется припухлость и болезненность мягких тканей. При несвоевременном лечении проблема усугубляется и переходит в хроническую степень.

Основные причины возникновения гингивита:

  • недостаточная гигиена полости рта;
  • термические или химические ожоги;
  • применение некоторых лекарств;
  • несбалансированный рацион питания (недостаточное количество витаминов в пище)
  • курение;
  • некоторые инфекционные заболевания;
  • гастрит;
  • язвенные процессы в пищеварительной системе;
  • кариес.

Формы и разновидности гингивита

В зависимости от клинической ситуации и характера развития заболевания выделяются острый и хронический гингивит.
Острый гингивит проявляет себя в виде классических признаков заболевания: покраснения, отека и кровоточивости десен.
Хронический гингивит развивается более спокойно, без ярко-выраженных признаков, однако постепенно ведет к разрастанию тканей десны (гиперплазии), что влечет за собой частичное и полное покрытие десною поверхности коронки зуба.

Меры профилактики

Следуя простым правилам можно уменьшить вероятность появления серьезных заболеваний полости рта:

  • Чистка зубов не менее 2 раз в день после принятия пищи;
  • Использование зубных нитей и ополаскивателей;
  • Рациональное питание;
  • Отказ от вредных привычек;
  • Посещение стоматолога не реже 1 раза в полгода.

Пародонтит

Пародонтит – это воспаление тканей пародонта, в который включены непосредственно зубы, связочный аппарат, цемент и десны. Пародонтит как заболевание является следствием гингивита — незначительного воспаления десен, основная причина которого – пренебрежение гигиеной ротовой полости. Если при гингивите воспаление распространяется исключительно на мягкие слизистые, то при пародонтите страдают связки, которые удерживают зубы в лунках. Именно поэтому в 90% случаев при диагностике данного заболевания наблюдается подвижность зубов, которая со временем приводит к их потере.

Наиболее распространенными причинами заболевания являются следующие обстоятельства:

1. Неправильный или нерегулярный уход за полостью рта. Зубной налет, который присутствует на поверхности зубов и в межзубных промежутках, – не настолько безопасная субстанция, как может показаться на первый взгляд. Мягкий и легко удаляемый в начале, он проходит определенные циклы «развития». Результатом становится минерализация налета и его трансформация в твердый зубной камень. Этот процесс в большинстве случаев наблюдается у тех, кто без должного внимания относится к ежедневному уходу за полостью рта или же использует неправильно подобранную зубную щетку, зубную пасту и ополаскиватель.

2. Плохое кровоснабжение десен. Пародонтит входит в список наиболее частых проблем у курильщиков. Вещества, содержащиеся в табачном дыме, приводят к сужению сосудов слизистой оболочки полости рта и их хрупкости, что ухудшает кровоснабжение тканей десны и опорного аппарата зубов. Замедлению кровообращения и, как следствие, развитию пародонтита способствует и недостаток жевательной нагрузки, вызванный пищевыми привычками (например преобладанием в рационе мягкой пищи).

3. Дефицит питательных веществ. Отсутствие в рационе свежих овощей, фруктов, зелени, достаточного количества рыбы, мяса и кисломолочных продуктов быстро приводит к нехватке необходимых веществ в тканях десен. Если неправильное питание носит характер постоянной привычки, то со временем в деснах нарушаются обменные процессы, что создает почву для воспаления и пародонтита. К негативным последствиям может привести дефицит витаминов А, С и группы В.

Лечение пародонтита

Профессиональная чистка зубов — неотъемлемый этап при лечении пародонтита. Эта процедура убирает физические препятствия (налет и камень), не позволяющие деснам восстановить прежнее положение и плотно охватить зубы.

Медикаментозное лечение — использование антисептиков для местного применения. Такая необходимость обусловлена высоким риском распространения воспаления и инфекционного процесса на другие ткани.

Хирургическое лечение

При запущенной стадии пародонтита, когда воспаление распространилось глубоко на костные ткани, становится необходимым хирургическое вмешательство. Такие манипуляции предусматривают частичное иссечение десны (гингивэктомию), промывание пародонтальных карманов лекарственными растворами, удаление камней, лоскутные операции. В ряде случаев хирургическое лечение пародонтита предполагает имплантацию заменителей костных тканей или наложение коллагеновых либо искусственных мембран для восстановления опорного аппарата зуба.

Соблюдение правил по уходу за полостью рта

Без регулярного устранения налета и защиты полости рта от бактерий невозможно достичь устойчивых результатов лечения пародонтита. Гигиенические процедуры дважды в день правильно подобранными средствами, применение зубной нити и ополаскивателей помогут сделать восстановление более быстрым.

Пародонтоз

Пародонтоз зубов — серьезное заболевание, при котором идет последняя стадия воспаления дёсен. Часто это является причиной развития инфекционных заболеваний, гастрита, язвы желудка или цирроза печени. Еще чаще у больного просто выпадают зубы, и он не может вести привычный образ жизни, употреблять любимую пищу.

Как распознать пародонтоз

Признаки этой зубной болезни нечеткие, смазанные. Больного чаще всего беспокоит:

  • оголение шеек зубов;
  • наличие зубного камня;
  • жжение дёсен;
  • дискомфорт при приеме пищи.

Выделяют 3 стадии протекания пародонтоза:

  • Легкая. Пациент не имеет жалоб, очень редко наблюдается реакция на холодную или горячую пищу. Наличие пародонтоза можно установить во время осмотра у стоматолога. Легкая стадия протекания болезни лучше всего лечится.
  • Средняя. Корни зубов оголяются в среднем на 4-6 мм. Больного начинает беспокоить жжение во рту, наблюдается острая реакция на прием горячих, холодных или кислых продуктов питания.
  • Тяжелая. Корни зубов оголяются на 8-10 мм. Разжёвывание пищи доставляет сильную боль.

Методы лечения

Диагностика

Прежде чем приступить к лечению пародонтоза, стоматолог проводит первичный осмотр, на котором определяет степень поражения зубов и дёсен: какие зубы подлежат восстановлению, а какие придётся удалить. Это необходимо для того, чтобы составить алгоритм дальнейших действий. Затем пациента направляют в диагностический кабинет для того, чтобы сделать прицельные и панорамный рентген-снимки. По ним пародонтолог определяет глубину карманов и состояние костной ткани.

Удаление зубного налета и камня

Воспаление десен, которое всегда наблюдается при пародонтозе, в основном возникает из-за мягкого налета, поддесневого и наддесневого камня. Главная причина их появления – плохая гигиена полости рта. Поэтому задача специалиста заключается не только в лечении болезни, но и обучении пациента правильной гигиене.

Общая и местная терапия

Для повышения иммунитета пациенту назначают комплекс витаминов и противовоспалительные препараты. Если воспаление незначительное, стоматолог назначает курс местной терапии, который может проводиться самостоятельно на дому.

Шинирование зубов

Повышение подвижности зубов говорит о том, что челюстная кость и мягкие ткани вокруг них начали стремительно разрушаться. Чтобы избежать изменения положения зубов и их выпадения (например, они могут веерообразно расходиться), их скрепляют стекловолоконной лентой и пломбировочным материалом. Также это необходимо перед хирургическим лечением.

Хирургические операции

Если пародонтальные карманы достигают 5-10 мм, предотвратить прогрессирование болезни без хирургического вмешательства невозможно. Сначала карманы очищают от грануляций и пищевого налёта. Это процедура называется кюретаж. Он бывает двух типов – открытый и закрытый.

Закрытый осуществляется специальными инструментами, кюретами. Его проводят только при пародонтозе на начальной стадии (карманы достигают 3 мм), когда имеет место небольшое воспаление десен.

Открытый кюретаж необходим на запущенной стадии пародонтоза. С его помощью полностью удаляют все грануляции и пищевые отложения. Эта операция более сложна в выполнении. Чтобы полностью очистить карманы, на десне делают надрезы. Лоскуты слизистой оболочки отслаивают от кости и поверхность корня очищают кюретами и ультразвуковым скалером. Чтобы восстановить костную ткань, пародонтолог подсаживает синтетическую кость.

Далее пациенту делают лоскутную операцию, чтобы предотвратить опущение десны. Врач удаляет 1,5 мм краевую полоску десны, так как после длительного воспаление десна видоизменяется таким образом, что больше не может нормально прилегать к зубу. После этого лоскуты слизистой оболочки натягивают к шейке зуба.

Своевременная диагностика и выбор правильного лечение помогут остановить пародонтоз и сохранить здоровые зубы!

Трещины на языке — причины и лечение. Симптомы глоссита.

Любые сбои в работе внутренних органов сразу отражаются на поверхности языка. За такую особенность язык часто называют зеркалом всего организма. Появление язвочек, сосочков, налета или трещин на его поверхности говорит о возможных проблемах со здоровьем. Сегодня расскажем, почему появляются трещины и как от них избавиться.

Таблица 2. Виды трещин по глубине

Виды трещин по глубине

Особенности

Поверхностные

До 3 мм в глубину, не приносят дискомфорта

Глубокие

Более 3 мм в глубину, вызывают неприятные ощущения и нуждаются в лечении


Опасные симптомы

Обычно трещины на языке не вызывают никакого дискомфорта – зачастую об их появлении узнают на приеме врача. Но так бывает далеко не всегда. Иногда могут появиться неприятные симптомы, которые говорят о проблемах со здоровьем:

  • болевые ощущения;
  • жжение, изменение вкуса;
  • зуд или отек;
  • боль при жевании, проблемы с речью;
  • повышение температуры.

Если на языке появились трещины, есть несколько из перечисленных симптомов, то, возможно, причина в воспалительном процессе полости рта – глоссите. Если язык покрывается трещинами и язвочками – причина в лор-заболеваниях (тонзиллит, фарингит). В любом случае необходимо профессиональное лечение.

 

Заболевания полости рта (глоссит)

Глоссит – воспалительное заболевание полости рта, из-за которого изменяется поверхность языка. Язык краснеет, опухает; появляются белый налет, чувство жжения, наросты. Существует более 10 видов глоссита и только три из них характеризуются появлением трещинок на поверхности языка.

Складчатый глоссит. Врожденная аномалия, которая определяется сразу после рождения. Характеризуется наличием трещинок разной глубины. В норме они не приносят дискомфорта.

Ромбовидный глоссит.  Пораженный участок имеет ромбовидную форму и трещины на середине языка. Чаще всего появляется при гастрите с пониженной кислотностью.

Десквамативный глоссит. Иногда его называют «географическим», так как поражения напоминают очертания континентов. Поврежденные участки могут «перемещаться» на поверхности языка, практически всегда вызывают болезненные ощущения, жжение, а также неглубокие трещинки. Причина появления такого глоссита до сих пор не ясна. Одни утверждают, что это аллергическая реакция, другие – что это гормональный сбой и заболевания ЖКТ.


Иные причины

  • Авитоминоз. Дефицит микроэлементов может вызвать чувствительность слизистых и появление трещин на языке.
  • Аллергия. Новые средства по уходу за зубами, продукты питания могут стать причиной повышения чувствительности десен и языка.
  • Глисты. Наличие паразитов приводит к тому, что в организме не усваиваются питательные вещества и полезные микроэлементы, из-за чего ухудшается состояние слизистой.
  • Гормональный сбой. 
  • Стресс.

Как по языку определить состояние здоровья. Источник: YouTube-канал Юлианны Плискиной

Лечение трещин на языке

Если на языке появились трещины, то лечение следует начать с консультации стоматолога. Если он исключит возможные стоматологические причины, то тогда нужно обратиться к терапевту, чтобы тот дал направления к узким специалистам: гастроэнтерологу, эндокринологу, гематологу и т.д. Возможно, потребуется пройти дополнительное обследование, которое поможет врачам понять клиническую картину и выявить причину появления трещин на языке.


Как определить болезнь по языку

Известно ли вам, как определить болезнь по языку? Да, по его состоянию можно без труда диагностировать наличие в организме разных недугов, причем сделать это можно самостоятельно, не обращаясь к помощи врача. Такую диагностику рекомендуется делать утром сразу после пробуждения.

Итак, ответ на вопрос как определить болезнь по языку, даст вам следующая информация.

1. Если на нем белый налет, то это является признаком респираторного заболевания (от простудного насморка до воспаления легких), а синевато-серый сигнализирует о проблемах в деятельности печени. Желтый свидетельствует о нарушениях, связанных с желудочно-пищеварительным трактом и кишечником (гастрит, холецистит, гепатит). Причем, чем толще налет, тем более серьезный характер носит заболевание, однако зачастую может быть и причиной чрезмерного курения или употребления крепкого чая.

2. Если воспалился и распух, а на поверхности можно увидеть пятна белого налета, борозды и участки гладкой красной поверхности, то это признаки так называемого микотического глоссита – воспаление языка. Обычно, к этому приводит грибковая инфекция (как правило, молочница), что связано с приемом антибиотиков. Нужно попринимать противогрибковые препараты.

3. Ощущения жжения и покалывания говорят о том, что в организме существует дефицит витамина В. Как правило, это характерно для тех, кто долгое время сидит на диетах, а также для строгих вегетарианцев.

4. Наличие по краю отпечатков зубов может свидетельствовать о недостатке в организме йода. Следует обратиться к эндокринологу.

5. Трещинки могут быть признаком нарушений эндокринной системы и функции почек, а сухая и шероховатая поверхность зачастую свидетельствует об аллергических заболеваниях.

6. Если есть боли у корня или у кончика и другие неприятные ощущения, которые не связаны с приемом еды, то необходимо пройти комплексное обследование организма. Поскольку такие ощущения могут быть причиной различных заболеваний желудочно-кишечного, эндокринного, гинекологического характера, а также авитаминоза.

Теперь вам известно, как определить болезнь по языку. Однако не делайте окончательных выводов. Следует учесть, что такая диагностика даст вам только предварительные заключения о состоянии организма. Для более детального обследования рекомендуется обратиться за квалифицированной медицинской помощью.

Как определить болезнь по языку

Определить по налету на языке заболевание. Диагностика по языку. О чем говорит поверхность языка

У здорового человека язык имеет мягкую консистенцию, цвет его бледно-розовый, посередине борозду, которая разделяет его на две половинки. В норме язык имеет налет на языке, который прозрачный и без запаха. Если в организме происходят сбои в налаженной работе внутренних органов, появляется патологический налет, изменяется цвет и структура языка. При таких изменениях визит к врачу необходим, ведь это первый сигнал о начале заболевания.

Признаки патологического налета

Толщина


О начальных стадиях заболевания обычно говорит тонкий налет, также он является следствием острых респираторных заболеваний или вирусной инфекции. Толстый налёт затрудняет определить цвет языка. Он встречается при хронических формах заболеваний, и является следствием какого либо инфекционного процесса.

Цвет

Налет на языке может иметь различные оттенки, а именно:

  • белый
  • серый
  • жёлтый
  • зелёный
  • коричневый
  • оранжевый
  • синий
  • чёрный.

Консистенция

  • Влажный
  • Сухой
  • Творожистый
  • Жирный

Локализация

Место нахождения . Может покрывать всю площадь языка — диффузный, или на отдельных его частях, небольшими участками – локальный.

Легко ли снимается с языка от языка:

  • Плотный налет – тяжело снимается, поверхность после снятия кровоточит.
  • Мягкий налет – легко снимается, иногда сам сползает с языка пятнами.

Цвет налёта и причины его возникновения


Цвет налета Причины возникновения
Белый Самый безобидный. Может появляться по утрам, а также легко очищается при гигиенических процедурах.
О чем говорит белый налет толстым слоем? Возможны проблемы с иммунитетом.
Если имеет творожистую структуру, явный признак грибкового поражения – кандидоз.
Серый Является более серьезным, и появляется вследствие не лечения причин, при которых имел место белый налет.
Также при длительном приеме антибиотиков, язык покрывается налетом серого цвета.
Также при длительном приеме антибиотиков, язык покрывается налетом серого цвета.
Жёлтый Острая вирусная инфекция, которая сопровождается повышением температуры. Нарушения работы пищеварительного тракта: накопление шлаков и токсинов. Если присутствует горький привкус во рту – нарушение в работе печени.
Зелёный Редкое явление. При постоянном злоупотреблением в больших количествах, жирной и жареной пищи, зеленый налет станет сигналом о том, что печень не справляется.
Коричневый Встречается при сбоях в работе желчного пузыря.
При нарушении в работе пищеварительной системы (сопровождается болями в животе и расстройством стула).
У алкоголиков, очень часто весь язык обложен налетом коричневого цвета. Также, иногда, причиной может стать злоупотребление продуктами коричневого цвета (кофе, черный чай, шоколад)
Оранжевый Образуется, при попадании в ротовую полость желудочной кислоты – при гастрите.
Синий В результате недостатка феррума, фолиевой кислоты, Vit B12, Vit C.
Сбои в работе сердечно – сосудистой системы.
Проблемы в работе почек.
Отравления тяжелыми металлами, ртутью.
Чёрный Это опасный признак. Появляется при застоях желчи (нарушение работы печени). При отравлении свинцом на поверхности появляются черные точки.
Возможно развитие болезни Крона.

Видео

Налёт на языке у детей

При первичном осмотре врачом определяется оттенок языка, месторасположение и толщена налета на нем, рельеф органа, двигательные функции. Очень важно определить дополнительные заболевания в ротовой полости.

Лабораторные методы исследования

  • необходимо сдать общий анализ крови. Может быть повышен уровень лейкоцитов, увеличение скорости оседания эритроцитов (СОЭ), это говорит о воспалительной реакции в организме.
  • посев на флору с поверхности языка. Определяют наличие возбудителя инфекции и чувствительность его к антибактериальным препаратам.
  • чтобы исключить язвенную болезнь желудка, необходимо сдать кровь, на определение антител к Helicobacter pylori – бактерия в виде спирали, которая обитает в привратном отделе желудка, может быть первопричиной в заболеваниях пищеварительной системе.
  • провести биохимический анализ крови (чтобы оценить печеночные функции: АЛаТ, АСаТ, ГГТ, альбумины крови, фракции билирубина).
  • копрологическое исследование (при воспалительных заболеваниях органов пищеварения).

Инструментальные методы исследования

  • УЗИ внутренних органов;
  • Фиброгастродуоденоскопия (для исключения заболеваний пищеварительной системы).

Лечение

Главное правило – лечение основного заболевания!

Если на языке желтый налет, пациенту назначают:

  • Препараты, которые усиливают отток желчи;
  • Препараты, восстанавливающие почечную структуру;
  • Противогрибковые средства;
  • Комплексы витаминов.
  • Изменить рацион питания;
  • Использовать противогрибковые средства;
  • Лекарственные терапия средствами, которые в своем составе имеют витамины группы В.
  • Регулярные гигиенические процедуры в полости рта;
  • Исключить потребление красящих веществ или ограничить их поступление в организм;
  • Увеличить количество потребляемой воды.

Чтобы избавится от налета серого цвета необходимо:

  • Антибактериальная терапия;
  • Принимать противовирусные препараты
  • Ограничить употребление соли.

Для лечения налетов на языке применяют фитотерапию:

  • Используют отвары из подорожника (листья), тысячелистника, травы душицы, а также липы. Готовят по такому рецепту: столовую ложку заварить в стакане горячей воды, настаивать 2.5 часа. Принимать по 125 мл пару раз в день (но, не больше трех).
  • отличным помощником станут семена льна. Отвар из них стабилизирует работу пищеварительной системы. Рекомендуется принимать с утра, натощак.
  • рекомендуют несколько раз в день полоскать рот, такой комбинацией растений: смешать мяту, шалфей, землянику, ромашку по одной ложке, залить кипятком (250 мл), дать настоятся полчаса, затем процедить.
  • благодаря своим заживляющим эффектам, хорошо «работает» и кора дуба: 15 гр. (столовая ложка) залить кипятком (250 мл), остудить и прополоскать рот.

Необходимо установить причины, по которой появился налет, если он сохраняется на языке долгое время. Цвет налета меняется при злоупотреблении чая либо кофе, при курении, поэтому ротовую полость необходимо осматривать по утрам, перед приемом пищи. Самолечением заниматься опасно, ведь налет на языке, может быть следствием тяжелого заболевания, которое требует специфического лечения под наблюдением специалистов

Видео

Методы профилактики

  • после чистки зубов, регулярно чистить язык;
  • регулярно использовать ополаскиватели для полости рта;
  • пользоваться зубной пастой с антибактериальным эффектом;
  • следить за свежестью зубов и ротовой полости.

Заболевания языка – обширная группа поражений, развивающаяся на фоне действия патогенной микрофлоры или механических повреждений. Иногда цвет, форма и размер мышцы может меняться из-за прогрессирования системных заболеваний. Первоначальная диагностика и лечение назначается врачом-стоматологом. Если воспаление связано с поражениями внутренних органов – необходима консультация терапевта.

Язык – подвижная мышца с множеством рецепторов. Он покрыт плоским, неравномерно ороговевающим, эпителием. На органе расположено множество сосочков и вкусовых луковичек. Анатомически спинка языка делится на переднюю и заднюю часть. Последняя занимает 1/3 от всей величины органа. Именно на спинке отображаются патологические отклонения.

В большинстве случаев изменение цвета происходит вследствие заболеваний ротовой полости или системных патологий: нарушения в работе желудочно-кишечного тракта, сердечно-сосудистой системы, почек, легких и других органов. Реже встречаются поражения самой мышцы.

Заболевания языка могут развиться как на фоне патологий ротовой полости, так и стать следствием нарушений работы систем организма.

Важно! В норме язык светло-розового цвета с небольшим количеством защитного налета. Оттенок органа может незначительно меняться в зависимости от употребляемой пищи и лекарств.

Заболевания языка делятся на 3 группы: острые, инфекционные и хронические. Все воспалительные процессы объединены одним названием – глоссит. Он развивается вследствие поражения мышцы патогенными микроорганизмами (стафилококками, грибками, стрептококками, спирохетами), травмами, ожогами. В зависимости от клинических признаков выделяют несколько видов патологии.

Острые воспалительные заболевания

Катаральный глоссит. Этот тип глоссита развивается на фоне снижения иммунитета и недостаточной гигиены. Его провоцируют простудные заболевания (грипп, ОРЗ, ОРВИ), нарушения в работе пищеварительных органов. Косвенно влияет на возникновение патологии кариес, скопление налета, твердых отложений на зубах, курение, злоупотребление алкоголем.

Спинка покрывается плотным налетом. Орган приобретает ярко-красный цвет, его поверхность становится гладкой и блестящей. Появляются покалывания, жжение, незначительные болевые ощущения. Возможна временная потеря вкуса.

Язвенный. Эта форма глоссита развивается как сопутствующее заболевание при язвенно-некротическом стоматите. Реже его провоцируют резкое снижение защитных механизмов организма.

Один из симптомов заболеваний языка — трещины.

Характерные признак язвенного глоссита – серый налет, при снятии которого обнаруживаются изъязвления и кровоточащие эрозии на языке. Дополнительно отмечается неприятный запах изо рта, дискомфорт или болезненность при жевании и разговоре, слабость, повышенная утомляемость.

Десквамативный. Характеризуется появлением ярко-алых участков с гладкой поверхностью. Они окружены белой каймой, внешне похожи на сырое мясо или язвочку. Также утолщаются сосочки языка.

К причинам развития десквамативного глоссита относят нарушения в работе системных органов:

  • кровеносной системы;
  • желудочно-кишечного тракта;
  • почек;
  • дисбактериоз.

Кроме внешних признаков отмечается жжение, зуд, незначительная болезненность и дискомфорт.

Абсцесс языка. Главной причиной заболевания выступает травма. Мышца опухает, краснеет, прикосновения и движения языком болезненны.

Важно! При обширных или глубоких повреждениях и отсутствии лечения развивается настолько обширный отек, что становится трудно дышать, говорить и глотать.

Инфекционные патологии

Налет на языке может быть симптомом многих патологий.

Герпетическая форма глоссита. На спинке появляются пузырьки, заполненные экссудатом. Если их вскрыть – образуются болезненные язвы, склонные к слиянию и образованию конгломерата.

Важно! Герпетический тип заболевания является формой герпеса: острого или хронического. Поэтому в зоне риска находятся люди, у которых регулярно появляются .

Провоцируют патологию сильные стрессы, переутомление, снижение иммунных сил в осенне-зимний период, менструация, простуды. Кроме внешних признаков симптомами выступают повышенная температура, головные боли, ломота в мышцах и суставах, общий упадок сил.

Кандидамикоз. Появляется на фоне размножения колоний дрожжеподобных грибков рода Candida. В норме они постоянно присутствуют на слизистых и кожных покровах человека. Однако патология развивается только при благоприятных факторах: снижении иммунитета, длительном приеме антибиотиков, хронических травмах языка. По-другому болезнь называют молочницей рта.

Важно! Кандидоз – не отдельное заболевание языка. Он поражает всю слизистую ротовой полости.

Больше всего подвержены кандидамикозу дети дошкольного возраста. Симптомы патологии зависят от ее типа:

  1. Псевдомембранный характеризуется образованием белого, творожистого налета. Он легко снимается. Под ним обнаруживаются воспаления и язвы.
  2. Атрофический сложнее различить, так как налет практически отсутствует. Симптомами выступают сухость, боль и покраснение.

Стрептококковое импетиго. Возникает вследствие поражения стрептококковой инфекцией. Спинка языка становится ярко-алой и покрывается пузырьками с прозрачной жидкостью – фликтенами. Их размер не превышает 10 мм. Они самопроизвольно вскрываются, на месте очагов образуются болезненные, жгущие язв

Хронические поражения

. Этот вид глоссита получил свое название из-за специфики проявления. На спинке возникает небольшое серое пятнышко. Разрастаясь, она становится похожим на карту. При этом отсутствует болезненность и другие симптомы.

Причины развития патологии точно не установлены. Чаще всего она поражает детей от 1 до 7 лет и женщин в 30 – 40 лет. После разрастания пятна в его центре эпителий регенерирует, и серая каемка остается только по краям.

Ромбовидный тип глоссита. Считается пороком развития органа. В центре проступает ромбовидное образование, размером не больше 10 мм. Очаг яркий и гладкий, резко отличается от остальной поверхности.

. Как и кандидоз, является заболеванием полости рта, поражающим не только язык, но и слизистые. Они увеличиваются и утолщаются. Чаще всего патология возникает у мужчин после 50 лет.

Частое заболевание — географический язык.

Причинами лейкоплакии выступают курение, регулярные травмы, хронические заболевания ротовой полости и наследственность. На начальном этапе появляется небольшой участок красного цвета. С прогрессированием болезни он уплотняется и приподнимается над поверхностью.

Выделяют 4 формы лейкоплакии:

  1. Истинную.
  2. Ложную.
  3. Как следствие воспаление ротовой полости.
  4. «Волосатую» – характерна для ВИЧ-положительных. В этом случае утолщения не имеют четкой формы, а нитевидные сосочки становятся похожими на волоски.

«Черный волосатый» язык. Во рту появляется ощущение инородного тела, язык становится шершавым и темнеет. Болезненность, воспаление и жжение отсутствуют.

Точные причины развития патологии не установлены. Считается, что болезнь провоцирует курение, употребление алкоголя, прием некоторых лекарств и воздействие микробов на метаболические процессы в полости рта.

Различают два типа «черного волосатого» языка:

  1. Истинный. Нитевидные сосочки уплотняются, разрастаются и приобретают темный оттенок.
  2. Ложный. На спинке появляется темный налет, который легко снимается самостоятельно.

Как отражаются системные заболевания на языке?

Лейкоплакия при отсутствии лечения может перерасти в рак.

Состояние языка нередко указывает на сбои в работе других органов. Патологические процессы определяются по цвету, количеству налета, их локализации и изменению формы мышцы.

Важно! Не следует диагностировать отклонения в работе организма, основываясь только на внешнем виде языка. Эти проявления воспринимают только как один из тревожных симптомов, требующего консультации у врача.

  1. Сердечные заболевания проявляются утончением кончика языка и покраснением. Синеватый оттенок указывает на прогрессирование патологии или нарушения в работе органов дыхания.
  2. На проблемы с желудочно-кишечным трактом указывают отечность, обильное слюноотделение, большое количество плотного налета. При инфицировании организма возникает сухость слизистых.
  3. Болезни щитовидной железы и нервной системы характеризуются дрожанием языка, нарушение вкусового восприятия.
  4. Запах аммиака указывает на почечные патологии, ацетона – на сахарный диабет.
  5. Бледный цвет говорит о нехватке железа, низком уровне гемоглобина и анемии.

Лечение

Если заболевание не лечить, оно может принять хроническую форму.

Все болезни языка требует специализированной диагностики и лечения. При появлении первых тревожных признаков необходимо обратиться к стоматологу. Если воспаление вызвано системными нарушениями, он направит к другому врачу.заболевания языка

Терапия зависит от типа заболевания:

  1. Хронические травмы, вызванные травмированием коронками, пломбами, протезами, устраняет стоматолог.
  2. Одиночные поражения вследствие травм, ожогов, обморожений необходимо обрабатывать антисептиками.
  3. Поражения вирусного характера требуют комплексного лечения противовирусными и иммуностимулирующими препаратами.
  4. При кандидозе назначаются противогрибковые медикаменты.
  5. Почти всегда рекомендуют отказаться от вредных привычек и соблюдать диету с небольшим содержанием приправ, кислот, сахаров.
  6. В некоторых случаях требуется оперативное вмешательство.

Заболевания языка провоцируют вирусы, бактерии, травмы, реже – наследственность и пагубные привычки. Самостоятельно невозможно определить природу патологии. Устанавливает диагноз и назначает лечение только врач: стоматолог или терапевт. В некоторых случаях понадобится консультация других специалистов: кардиолога, гастроэнтеролога, эндокринолога.

Одним из самых простых методов диагностики является визуальный осмотр языка. Малейшие изменения его формы или окраса могут свидетельствовать о наличии различных патологий. Не нужно игнорировать этот простой и весьма эффективный метод. К тому же осмотреть язык можно, не отвлекаясь от основных дел, например, во время проведения ванных процедур (чистка зубов, нанесение косметических средств на лицо и других процедур перед зеркалом). Определение болезней по языку нельзя назвать сложной диагностической процедурой. К тому же это даст много ценной информации о здоровье.

Жители Древнего Китая научились распознавать состояние организма при «чтении» языка. Для этого им не нужны были лабораторные анализы или специальное оборудование, которое используется в современной медицине. Подробнее о связи болезней с цветом языка и пойдет речь в данной статье.

Для осмотра поверхности языка лучше всего подойдет утреннее время, перед завтраком. Для начала нужно определить, нет ли никаких изменений в форме языка, покрыт ли он слоем налета. Не менее важным считается цвет и подвижность. Также внимание следует обращать на различные образования (язвы, пузыри и так далее), если они, конечно, есть.

Как должен выглядеть язык у абсолютно здорового пациента? В первую очередь, у него должна быть гладкая поверхность, окрашенная в нежный розовый цвет. Сам язык может быть покрыт небольшим слоем налета – это нормально, поэтому не стоит сразу бить тревогу. Язык должен выглядеть немного бархатистым, это связано с наличием едва заметных сосочков на его поверхности.

Как язык связан с другими частями тела

О связи языка с внутренними органами люди узнали еще много веков назад, но и сейчас врачи не пренебрегают этой особенностей человеческого организма. В чем именно заключается связь и как ее определить? Ответы на эти вопросы вы сможете найти в таблице, приведенной ниже.

Таблица. Особенности связи языка с внутренними органами.

Зона языка За что отвечает

Несет ответственность за работу сразу нескольких систем, среди которых – нервная и мочеполовая. В этой области языка находятся вкусовые сосочки – два небольшие бугорка. При осмотре этого участка уделяйте внимание наличию налета. О развитии цистита, к примеру, может свидетельствовать толстый слой желтого налета.

Ответственная за функционирование селезенки и других органов желудочно-кишечного тракта. При возникновении налета в этой зоне у человека может повыситься кислотность желудка. Нередко при появлении налета у пациента замечаются различные нарушения в работе пищеварительной системы. Даже незначительные отклонения от нормы, о которой упоминалось выше, связаны с серьезными проблемами с желудком, поэтому профилактических мер в таком случае не избежать.

Эта область проходит поперек языка и отвечает за работу иммунитета, органов пищеварительной системы, а также легких и других органов дыхательной системы. При появлении красных точек нужно сразу же обратиться к врачу для осмотра, так как этот симптом часто сопровождает различные респираторные заболевания. Бледность данного участка языка может свидетельствовать о снижении иммунной системы или развитии заболеваний легких.

На них лежит ответственность за работу почек и печени, поэтому если при осмотре вы заметили небольшие вмятины от зубов на данном участке, то у вас, скорее всего, печеночная или почечная недостаточность. Нередко при проблемах с печенью язык обретает голубой оттенок по краям.

Работа кишечника и желудка тесно связана с кончиком языка. Это очень важный участок, поэтому при малейших отклонениях от нормы в данной области нужно немедленно обращаться к врачу. Даже незначительные изменения в цвете или форме могут говорить о нарушениях в работе сердечно-сосудистой системы (она работает в усиленном режиме).

На заметку! Исходя из вышесказанной информации, пирсинг языка делать категорически не рекомендуется. Как правило, язык прокалывают в районе кончике. Эта область отвечает за работу сердечно-сосудистой системы, поэтому после прокалывания языка у людей может нарушиться сердечный ритм или возникнуть болевые ощущения в сердце.

Теперь о цвете

В зависимости от характерного цвета, люди научились распознавать многие заболевания внутренних органов. Рассмотрим основные цвета, с которыми может столкнуться человек при осмотре языка.

Красный

Если вы заметили покраснение языка, это может говорить о развитии инфекционных заболеваний, нарушениях работы кроветворной и дыхательной систем. Также покраснение языка часто связывают с неправильной работой сердца, поэтому при появлении первых симптомов нужно сразу же посетить врача для проведения диагностического обследования.

Малиновый

Такой цвет языка не говорит ни о чем хорошем. Как правило, если язык окрашен в малиновый оттенок, то у вас может быть осложненная форма пневмонии, озноб, пищевое отравление или серьезные инфекционные поражения организма. Чтобы исключить вероятность развития всех этих патологий, необходимо провести медицинское обследование.

Темно-красный

Считается, что такой оттенок языка связан с теми же патологическими процессами, что развиваются при красном языке, но только в данном случае они более ярко выражены. Также это может свидетельствовать о почечной недостаточности или тяжелых токсических нарушениях.

Синий

О проблемах с работой дыхательной и сердечно-сосудистой систем может говорить синий цвет языка. Как правило, посинение появляется еще до развития симптомов того или иного заболевания. Согласно статистическим данным, чаще всего от этого страдают люди возрастом от 30 до 45 лет. В связи с этим, необходимо выполнять профилактические мероприятия, чтобы предупредить развитие сердечной недостаточности.

Фиолетовый

Как и в случае с посинением, фиолетовый оттенок может свидетельствовать о серьезных заболеваний органов дыхательной системы. Также фиолетовый язык часто сопровождается различными нарушениями работы системы кровообращения.

Черный

Существует несколько видов черного языка, например, на нем может образоваться налет характерного черного цвета или могут почернеть сосочки. В любом случае, черный цвет на языке не сулит ничего хорошего для больного.

Как правило, почернение связано с такими заболеваниями, как холера, гастрит или другие проблемы в работе желудочно-кишечного тракта. Поэтому при почернении языка нужно сразу же обращаться к врачу за помощью. Чем быстрее вы примите необходимые меры и приступите к лечению патологии, тем больше шансов на быстрое выздоровление.

Белый

Если вы заметили, что у вас побелел язык, это может говорить о сильном истощении организма или малокровии. Также язык может покрываться белыми пятнами, что свидетельствует о заболевании тех внутренних органов, которые связаны с побелевшим участком языка. Речь идет об анатомическом распределении зон.

Неважно, в какой цвет окрашен язык. Если это не розовый, то у вас проблемы. Причем иногда цвет может быть смешанным, например, светло-черным или голубоватым. Это говорит о том, что у больного может прогрессировать сразу несколько заболеваний.

Какие еще изменения языка могут говорить о болезнях

Не только цвет языка может сказать о текущем состоянии здоровья человека. Существуют и другие признаки, по которым опытный специалист может поставить диагноз. К тому же проводить диагностику можно и без помощи врача. При течении многих болезней на поверхности языка остаются следы – внешние изменения органа в виде искривления складок, увеличения некоторых областей, образования налета и так далее.

Язык — зеркало организма

Связь между изменением состояния языка и работой внутренних органов:

  • на проблемы с позвоночником указывают сладки, образовавшиеся на верхней части языка;
  • при деформации языка по бокам у больного, скорее всего, проблемы с органами дыхательной системы;
  • отпечатки на языке могут свидетельствовать о засорении организма шлаками. Также при отпечатках врачи нередко диагностируют дисбактериоз;
  • дрожание языка – это еще один симптом, который можно заметить только при визуальном осмотре. Как правило, он возникает при невротическом синдроме, поэтому если язык трясется, вам нужно обратиться за помощью;
  • появление трещин на языке является довольно частым симптомом, сопровождающим заболевания эндокринной или выделительной систем. Также трещинки появляются на языке при заболевании крови;
  • если язык отекает, это говорит не только о развитии воспалительного процесса, поразившего сам орган. Отек может возникать и при воспалении других участков или органов;
  • о проблемах с работой желудочно-кишечного тракта может говорить шероховатость и сухость поверхности языка. Также эти симптомы возникают у людей, страдающих от аллергии.

На заметку! О развитии патологических процессов в организме также могут говорить изменения вкусовых ощущений. Поэтому если вы заметили нарушения в работе вкусовых рецепторов, то вам нужно срочно посетить врача для проведения диагностического обследования.

К какому врачу обратиться

При появлении подозрительных симптомов в виде изменения цвета языка или его формы нужно сразу же обращаться к врачу. В данном случае требуется помощь стоматолога. Только он, проведя детальное обследование полости рта, сможет направить на обследование к другим врачам для постановления диагноза и выявления причинного фактора, спровоцировавшего развитие недуга.

Меры профилактики

Большинство патологий можно предотвратить. Это намного легче, чем потом заниматься длительным и трудоемким лечением. В первую очередь, соблюдайте следующие правила:


При соблюдении этих простых правил вы сможете предотвратить развитие различных заболеваний полости рта, воспалительных процессов и, самое главное, повысить иммунную систему. Это усилит защитные реакции организма и укрепит здоровье в целом.

Видео — О каких болезнях говорит цвет языка

Еще нашим далеким предкам были известны способы диагностики болезней по состоянию спинки языка. В зависимости от характера налета, его цвета, запаха, ощущений у самого пациента можно предположить множество патологических процессов, протекающих не только в полости рта, но и во всем организме.

Спинка языка делится на передние 2/3 (ротовую часть) и заднюю треть (глоточную часть), покрыта многослойным плоским неравномерно ороговевающим эпителием, который быстро обновляется. Язык – это мышечный орган с обильной иннервацией и большим количеством кровеносных сосудов. На его спинке и боковых поверхностях располагаются 4 вида сосочков: нитевидные, желобоватые, грибовидные и листовидные. Восприятие вкуса – сладкого, горького, кислого и соленого – обеспечивают вкусовые луковицы и рецепторы, но сам механизм получения вкусовых ощущений еще не изучен до конца.

Язык поражается практически при всех болезнях полости рта, вызываемых различной микрофлорой (стафилококк, стрептококк, грибы, простейшие спирохеты). Характер и степень изменений на языке определяется не только формой болезни, но и общим состоянием организма человека.

Причины возникновения болезней языка

Часто причиной болезней языка становится инфекция.

Как правило, при развитии болезни языка всегда присутствует инфекционный фактор – вирусы, бактерии, грибы. Если на языке проявляются болезни сердца, желудочно-кишечного тракта, обмена веществ или аллергия, в таких случаях это является лишь симптомом основного заболевания и лечится вместе с ним. Самостоятельные поражения языка встречаются не так часто. Поражение языка также может быть вызвано острой или хронической травмой (прикусывание, ожог или трение о край протеза, коронки, брекета).

Острые воспалительные заболевания языка

Глоссит – медицинский термин для определения воспаления языка. Можно выделить следующие часто встречающиеся острые поражения языка:

  • Катаральный глоссит – заболевание, при котором язык становится ярко-красного цвета, гладкий, блестящий. Появляется плотный налет на его спинке. Человек ощущает боль и жжение языка, потерю вкусовых ощущений. Причины данного поражения: грипп, ОРЗ, влияние алкоголя и курения, болезни желудочно-кишечного тракта, и зубные отложения.
  • Язвенный глоссит – один из сопутствующих симптомов при язвенно-некротическом стоматите. Развиваются эрозии и язвы на языке при резком снижении иммунитета у человека. Наблюдается также неприятный запах изо рта, грязно-серый налет на языке.
  • Абсцесс языка – развивается при травмировании языка, протекает тяжело. Язык припухает, становится болезненным, отдельный его участок краснеет. При глубокой локализации очага воспаления может затрудняться глотание, дыхание, что вызвано нарастающим глубоким отеком мягких тканей.
  • Десквамативный глоссит – считается симптомом системных нарушений в организме: поражение кровеносной и пищеварительной системы, нарушение обмена веществ, болезни почек, дисбактериоз и др. Проявляется в виде ярко-красных «полированных» пятен, имеющих вид сырого мяса, или участков утолщения сосочков языка. Субъективно ощущаются жжение и зуд, небольшая болезненность.

Хронические поражения языка

  • «Географический» глоссит – начинается заболевание с появления небольшого сероватого пятнышка на спинке языка, которое постепенно разрастается и меняет свою форму, напоминая карту. Заболевание может продолжать долго, пятна сливаются друг с другом, в центре очагов наблюдается полное восстановление эпителия, а по краям – серый ободок. Чаще встречается заболевание у детей 1–7 лет, у женщин 30–40 лет, болевых ощущений при этом практически нет. Только при внешнем осмотре человек может случайно заметить специфическую окраску спинки языка. Причины появления такого заболевания не выявлены.
  • «Черный волосатый» язык – нередкое поражение без признаков воспаления языка. Выделяют истинную форму, при которой наблюдается разрастание и утолщение нитевидных сосочков, окрашивание их в темный цвет, и ложную форму. Последняя характеризуется изменением цвета спинки языка, появлением налета, который легко снимается. Человек жалуется на ощущение инородного тела во рту, шершавость языка, его потемнение. Причины данной патологии не выявлены до конца. Предполагают негативное воздействие алкоголя и табака, лекарств, микробов на обменные процессы с эпителии языка.
  • «Ромбовидный» глоссит – поражение языка, которое рассматривается как порок его развития. Проявляется заболевание в виде выступающего над поверхностью спинки языка очага ромбовидной формы, размер которого не превышает 1 см в длину. Поверхность такого участка гладкая, красная, четко отграничена от окружающих тканей. Расположение ромба – всегда по средней линии.
  • Лейкоплакия – заболевание, при котором патологически утолщаются слизистые оболочки полости рта. Болеют преимущественно мужчины старше 50 лет. Выделяют истинную форму, ложную и лейкоплакию как симптом системного заболевания. Основные причины развития: наследственность, курение, травма, хронические воспалительные заболевания полости рта. Заболевание начинается с появления очага покраснения, на котором затем утолщается эпителий, приподнимаясь над окружающими тканями. Особый вид заболевания – «волосатая» лейкоплакия языка, описанная у лиц, инфицированных ВИЧ. Данный вид поражения языка является одним из ранних симптомов СПИДа. При этом наблюдаются участки утолщения слизистой оболочки спинки языка, которые имеют неправильную форму без четких границ, а разросшиеся нитевидные сосочки напоминают внешне волоски.

Инфекционные заболевания языка

Поражения языка могут быть вызваны грибковыми, вирусными, бактериальными инфекциями. Характер изменений на языке зависит не только от основного заболевания, но и от его стадии, степени тяжести, состояния иммунитета целого организма.

  • Кандидоз – заболевание, вызванное дрожжеподобными грибами, широко распространенными в окружающей природе и присутствующими в норме на коже и слизистых оболочках. В развитии кандидоза большую роль играет снижение иммунитета, ослабление защитных сил организма, прием антибиотиков, хроническая травма языка. При псевдомембранозной форме наблюдается белый «творожистый» налет, легко снимающийся со спинки языка, обнажая ярко-красную болезненную поверхность. При атрофическом кандидозе в полости рта можно наблюдать патологическую сухость, покраснение слизистой оболочки и сильную болезненность. Налета при это очень мало.
  • Герпетический глоссит – заболевание вирусной природы, провоцирует возникновение которого стресс, переохлаждение, менструальный период, ОРЗ. На языке наблюдаются единичные или множественные пузырьки, при вскрытии которых формируются сильно болезненные эрозии, склонные к слиянию. Страдает общее состояние организма: повышается температура тела, появляется головная боль, боль в суставах и мышцах.
  • Стрептококковое импетиго языка – поражение, вызванное стрептококком, характеризуется высыпанием поверхностных пузырьков (фликтен) на ярко-красном фоне до 1 см с прозрачным содержимым. Очаги быстро вскрываются, обнажая округлые болезненные эрозии.

Лечение болезней языка


Тщательное очищение языка ускорит выздоровление.

Все болезни языка имеют много схожих проявлений – его отечность и покраснение, появление налета и эрозии, изменение окраски и формы. Как правило, на языке проявляются общие соматические заболевания внутренних органов и систем, поэтому лечение необходимо проводить комплексное. Местно при повреждении языка используются обезболивающие мази, растворы антисептиков и ранозаживляющие средства. Если поражение вызвано вирусом, необходимо не только местное лечение, но и общее. Отличить грибковое заболевание от бактериального или вирусного может только специалист. Занимаясь самолечением, пациенты часто просто усугубляют течение болезни. При кандидозе первым средством должны быть противогрибковые мази, содовые полоскания и тщательное очищение языка от налета. Применение антибактериальных мазей в таком случае может только затянуть и осложнить дальнейшее лечение. При хронической травме следует устранить причинный фактор: провести коррекцию пломбы, сглаживание острых краев протеза, пришлифовку ортодонтической пластинки. В любом случае при появлении боли, жжения или зуда, налета на спинке языка лучше обратиться к специалисту .

Существенную роль в диагностике заболеваний представляют исследования величины, формы и цвета поверхностных покровов языка.

Язык — орган вкуса и речи. У языка много задач: это и перемешивание пищи во время жевания, и определение вкуса, и, конечно, речь. Язык состоит из мышц, покрытых сверху слизистой оболочкой. Он подразделяется на два отдела, между которыми, впрочем, нет четкой границы. Задняя часть языка, которая одной своей сторо ной срастается со слизистой оболочкой рта, — это корень.

Передняя часть, которая свободно двигается в разные стороны, называется телом языка. Верхняя же поверхность языка называется его спинкой. Вы наверняка обращали внимание на то, что язык внешне кажется бархатистым, не таким гладким и блестящим, как слизистая оболочка полости рта.

Вся его поверхность покрыта сосочками, главная задача которых — различать вкус пищи. Именно эти сосочки и придают языку бархатистый вид. Различают 4 вида сосочков. Самые мелкие из них — нитевидные — покрывают всю поверхность языка и внешне напоминают ворс ковра. Сосочки покрупнее — грибовидные — располагаются на спинке языка между нитевидными.

Листовидные сосочки чем-то напоминают жабры рыб. Они находятся на боковых поверхностях языка, и у взрослых людей видны хуже, чем у детей. Самые большие сосочки — желобовидные. Их не очень много — от 7 до 11. Они располагаются на задней части спинки и фактически служат границей между телом и корнем.

Язык издавна считается индикатором состояния здоровья человека. Иногда его изменения появляются раньше всех других признаков заболевания.

В древнекитайской медицине имеются два основных подхода к топографии зон языка: согласно теории «Трех обогревателей» кончик языка соответствует «верхнему очагу», середина — «среднему очагу», основание языка «нижнему очагу»,т.е верхней,средней и нижней части тела.

Мы воспринимаем вкус языком, когда язык влажный. Сухой язык не может воспринимать вкус. Если человек перестает ощущать сладкое, кислое, соленое или горькое, вероятны заболевания нервной, эндокринной системы.

Язык также орган речи, используемый для превращения мыслей, концепций, идей и чувств в слова. Исследование этого важного органа даст информацию о том, что происходит в организме.

Согласно традиционной медицине Тибета, язык связан с сердцем. Состояние языка и речь отражают проблемы с сердцем. Однако организм функционирует как единое целое и связь сердца с другими органами имеет свое отражение и на языке.

Язык у здорового человека имеет гладкую поверхность розового цвета и покрыт небольшим беловатым налетом, какой образуется и на зубах. Его немного, а потому розовый цвет языка сохраняется, и сосочки на его поверхности хорошо заметны.

Язык здорового человека выглядит бархатистым из-за большого количества сосочков.

Посмотрите на свой язык в зеркале. Наблюдайте его размер, поверхность и очертание.

При осмотре языка следует обратить внимание на:

2. Характер налета на разных зонах языка.

3. Форму и характер поверхности. Поверхность может быть: плотной, гладкой, рыхлой, исчерченной и т. д.

4. Различные образования на языке — папилломы, пузыри, афты. Место их локализации указывает на больной орган.

5.Подвижность языка.

Эта позволяет судить о функциональном состоянии различных систем организма и прежде всего о состоянии крови. Па классификации китайских врачей, твердый, заскорузлый язык, «+», представляет избыточное состояние; язык нормальной консистенции, «0», — нормальное состояние; мягкий язык, «-», — недостаточное состояние.

В китайской системе диагностики язык служит путем прохождения соответствующих энергетических каналов. Соответствующий участок канала (меридиан) на языке отражает связанный с ним ряд функций организма и связан с определенными органами, через которые он проходит. Например, меридиан сердца направляется к корню языка, меридиан селезёнки проходит по нижней поверхности, меридиан почек заканчивается у его корня. Патологические изменения указанных органов отражаются на внешнем виде языка и покрывающего его налёта. Влажность, сухость и прочие признаки языка дают представление о синдромах пустоты, полноты, жара и холода, традиционных для китайской медицины. Налёты говорят о характере и течении болезней.

Одна из древнейших систем диагностики по языку представлена в Аюрведе («Джива»). Согласное ей, каждый орган имеет свое «представительство» на языке, согласно схеме проекций. Эта схема языка представляет «дважды перевернутую карту», на которой расположены проекции соответствующих органов. По характеристикам налета, покраснениям, другим признакам можно судить о процессах в органах и системах, об их интенсивности и развитии.

В разных частях языка проецируются полые и плотные органы нашего тела. Обесцвечивание или повышенная чувствительность отдельных частей языка указывает на нарушение в тех органах, которые связаны с этой частью.

Исследование языка дает ценную информацию об энергетическом балансе внутренних органов и позволяет поставить точный диагноз при их нарушении. Диагнозы по языку в традиционной тибетской медицине выглядят следующим образом:

Язык красный, влажный: энергия и кровь цветущие;

Язык бледный: энергия и кровь слабые;.

Налет на языке тонкий, белый, влажный: энергия желудка процветающая;

Язык блестящий, без налета: энергия желудка слабая, внутрисекреторная деятельность его поражена.

Диагностика заболеваний по языку является важным этапом осмотра больного в Тибете, Китае и Индии. Согласно теории «Пяти элементов» кончик языка связан с состоянием сердца и легких, боковые отделы языка – печени и желчного пузыря, спинка языка – желудка и селезенки, корень языка — с состоянием почек.

Увеличение и покраснение сосочков правой половины языка к кончику наблюдается при поражении печени, левой половины — при патологии селезенки. Обнаружение покрасневших сосочков на кончике языка свидетельствует о болезни тазовых органов, красные сосочки выше по краям и в середине языка – легких.



Изменения поверхностных покровов языка чаще всего наблюдаются при заболеваниях, не связанных непосредственно с патологией полости рта.

Сухость слизистой оболочки языка может быть признаком большого количества заболеваний. Иногда причина кроется в выработке недостаточного количества слюны или жажде. Сухим язык может становиться при повышении температуры тела, а также при некоторых тяжелых заболеваниях (например, при коме, возникающей из-за сахарного диабета), при непроходимости кишечника, перитоните (воспалении брюшины). Часто сухость языка сочетается с коричневым налетом на нем. Иногда слизистая оболочка теряет настолько много влаги, что на ней даже появляются трещины.

При некоторых заболеваниях, например при гастрите, язвенной болезни желудка или двенадцати перстной кишки, при недостаточной работе почек, аппендиците, холецистите, при инфекционных заболеваниях (например, кори), а также при отравлениях недоброкачественной пищей или некоторыми лекарственными препаратами язык меняет свой цвет из-за избытка налета.

Такой язык выглядит слегка распухшим и влажным. Чаще всего он покрывается мощным белым налетом, из-за которого сосочков практически не видно. Налет снимается с помощью зубной щетки, однако через некоторое время его снова покрывается налетом.

Если цвет бледный, то это указывает на признаки анемии или недостатка крови в организме. Беловатый цвет указывает на нарушения слизи. Белый слабый налет отражает снижение кислотности в желудке, сопровождающееся дизбактериозом.

Общие характерные изменения языка, указанные выше, свидетельствует о тесной связи органов пищеварения: желудка, селезенки, поджелудочной железы со структурами мозга и психикой.

При желтом налете языка — избыток тепла в теле. При жирном, илистом налете языка – застой пищи, скопление слизи и т.п., при пятнистом фиолетовом налете языка — застой крови. Тонкий налет языка свидетельствует о начинающемся заболевании (или поверхностной локализации процесса), толстый налет языка — о хроническом заболевании (или глубокой локализации процесса).

Если цвет желтоватый, есть избыток желчи в желчном пузыре или нарушении в печени. Желтый налет увеличивается при сезонных обострениях печени и желчного пузыря. Одним из признаков развивающейся желтухи служит желтизна в нижней части языка, которая обнаруживается при поднятии его к небу.

Если есть обесцвечивание языка, его вялость или поднятие его сферы — значит этот важный орган имеет дефект. Например, если вы видите отпечаток зубов по краям языка, это указывает на недостаточную усваиваемость кишечника.

Причиной заболевания при белом налете может быть холод, влажность, ветер. Если белый налет на языке, постепенно утолщаясь, приобретает желтый, а затем серый и темный цвет, это означает прогрессирование болезни и, наоборот, просветление и истончение налета говорит об улучшении состояния.

Налет, покрывающий язык, указывает на токсины в желудке, тонкой или толстой кишке. Если налетом покрыта только задняя часть языка, токсины есть в толстой кишке, если налет в середине языка — токсины присутствуют в желудке, двенадцатиперстной кишке и тонкой кишке.

Линия, идущая посредине языка, указывает на возбуждение, идущее по позвоночному столбу. Если эта линия искривлена, это может указывать на деформацию или искривление позвоночника.

Красный или желто-зеленый указывает на нарушения желчи, при обострении язвенной болезни желудка или двенадцатиперстной кишки он может становиться чересчур красным,но влажным.

Язык с черным налетом есть грозное указание на нарушение пищеварительной системы, особенно желчного пузыря и поджелудочной железы. Черный налет свидетельствует также о нарушении РН крови в сторону ацидоза (кислотно-щелочного баланса), вследствие обезвоживания организма.

Другое дело, когда такая окраска вызвана заболеванием — болезнью Крона. При этом в организме снижается количество гормонов надпочечников, в результате чего в коже и слизистых оболочках вырабатывается повышенное количество меланина (того самого пигмента, который образуется при загаре). В результате язык покрывается иссиня-черными пятнами различной формы и размеров, а то и вовсе становится черным. При этом цвет не бледнеет после чистки и с течением времени до тех пор, пока не будет проведено лечение заболевания.

Лакированный язык имеет блестящую, гладкую, ярко-красную поверхность вследствие атрофии вкусовых сосочков. При некоторых заболеваниях число сосочков уменьшается, они становятся практически незаметными, а иногда и вовсе отсутствуют. Из-за этого язык выглядит гладким и блестящим, как и вся слизистая оболочка рта. Встречается при раке желудка, хронических колитах. При пеллагре (дефицит никотиновой кислоты и витамина В) — язык покрыт трудно отделяемым налетом черно-коричневого цвета, с трещинами, напоминающими шахматную доску. В поздней стадии пеллагры язык приобретает красный оттенок с лакированной поверхностью – «кардинальский язык».

Географический язык, характеризуется наличием на его поверхности различных по цвету и величине участков с глубокими бороздами и рельефами. Географический язык встречается при хроническом поражении желудочно-кишечного тракта, а также при некоторых формах психических расстройств. По такому языку можно практически сразу поставить диагноз аллергического состояния отдельных органов.

Если при этом на фоне нормального розового цвета появляются ярко-красные пятна, значит, исчезновение сосочков является признаком анемии (малокровия). Увеличенный, равномерно красный, но не малиновый лакированный язык чаще всего является при- знаком нарушения обмена веществ.

При обследовании языка зачастую отмечаются следующие признаки:

Глубокие отпечатки зубов на боковой поверхности и передней части языка характеризуют стрессовое состояние, скрытые неврозы, причем, чем более выражен невроз, тем четче отпечатки.

При тяжелых инфекционных заболеваниях, отравлениях, сопровождающихся высокой температурой, тяжелой пневмонией язык приобретает красный (малиновый) цвет.

При тяжелых почечных, токсических нарушениях язык имеет темно-красный цвет.

Бледный, бескровный язык свидетельствует об анемии и резком истощении организма.

В далеко зашедших случаях сердечно-сосудистых нарушений наблюдается синюшный оттенок языка. При этом резко синюшный язык является грозным признаком близкой смерти.

При нарушениях функций мозжечка, мозгового кровообращения, геморрагического либо ишемического инсульта язык искривляется либо отклоняется в сторону.

О предрасположенности к сосудистым нарушениям головного мозга указывает также язык с глубокими поперечными трещинками.

Плоские язвочки на языке указывают на туберкулезный процесс.

На холерную инфекцию может указывать черный язык.

При налете на средней части языка и светло-красной окраске его кончика и краев можно думать о нарушении кислотообразующей функции желудка.

Полоски пены с обеих сторон языка указывают на наличие ревматизма.

При скарлатине язык напоминает клубнику со сметаной — чередование белых и красных пятен.

Дрожание языка указывает на заболевание головного мозга либо глубокое невротическое расстройство. Дрожание высунутого языка. Очень ярким признаком некоторых заболеваний (например, гипертиреоза) является дрожание высунутого языка. При тяжелых формах заболевания дрожат также пальцы рук, веки, а иногда и все тело. При некоторых неврологических и психических заболеваниях (например, хорее) высунутый язык отклоняется в сторону.

Мелкое дрожание языка отмечается у хронических алкоголиков, средней интенсивности тремор — у больных неврозами, фибриллярные подергивания и атрофия языка — у больных с поражением продолговатого мозга.

При анемии вследствие недостаточности железа в организме отмечается жжение и покалывание в области языка. При некоторых видах анемии наблюдается гладкий, как бы соскобленный язык, лишенный сосочкового слоя.

Для диабета характерен сухой язык, поверхность которого имеет многочисленные трещинки. При диабетической коме язык может приобретать и коричневато-бурую окраску, которая развивается у больных сахарным диабетом при отсутствии должного лечения.

При синеватой окраске нижней стороны языка можно предполагать нарушение кровообращения с сердечно-легочной недостаточностью. Если цвет синеватый — есть дефект в сердце.

Бледная окраска нижней стороны языка указывает на патологию печени и желчного пузыря.

Плохое самочувствие, долгое время не снижающаяся температура, боли в животе и такой налет на языке — это достаточный повод для срочного обращения к врачу, поскольку гнойник может про рваться, став причиной перитонита (воспаления брюшины). Кроме того, чуть более светлый, но тоже серый налет появляется на языке при дифтерии.

Увеличенный, толстый язык наблюдается при его воспалении, снижении функции щитовидной железы, болезни гипофиза, патологии ретикулярной формации ствола, психических заболеваниях.

Часто кончик или боковые края языка попадают между зубами, и человек его постоянно прикусывает. В результате можно увидеть не только явно увеличенный язык, но и следы зубов по его краям. Такие признаки могут свидетельствовать о снижении количества гормонов щитовидной железы в крови — гипотиреозе.

Белые или серовато-белые пятна на языке и на слизистой оболочке щек появляются чаще всего возникают при постоянном раздражении слизистой оболочки (например, при курении). Сами по себе такие пятна неопасны, однако впоследствии они могут стать причиной развития злокачественной опухоли.

Язвы на поверхности языка это ранка, которая длительное время не заживает. Язвы на поверхности языка могут быть признаком болезни Крона. Это заболевание захватывает большую часть пищеварительной системы, начиная с кишечника. Язвы могут быть разные.

Язвы при болезни Крона обычно небольшие, появляются сразу по несколько штук и причиняют немало неприятных ощущений. Если же на поверхности языка (чаще всего на спинке) появляется одна язва (она может быть раз личного размера), округлая или овальная, с четкими границами, с ярко-красной, блестящей, твердой поверхностью — это признак первичного периода сифилиса.

Сифилитическая язва практически никогда не болит. Ее края лишь немного поднимаются над поверхностью языка или же находятся на одном уровне с ней. Иногда ее дно может покрываться серовато-желтой пленкой.

Бородавки — разрастания кожи или слизистой оболочки, которые практически никогда не причиняют своему хозяину неприятных ощущений, поскольку не болят. Появление бородавок на коже может быть вызвано вирусом. Такое встречается довольно часто. На слизистых оболочках и уж тем более на языке бородавки возникают редко, а потому их появление должно насторожить. Например, небольшие бородавки, возникающие на боках языка ближе к его корню, могут быть признаком
ВИЧ-инфекции.

По наблюдениям, искривление языка может быть обусловлено соматическими нарушениями. При страдании той, или иной половины тела: левой (селезенка, левое легкое) или правой (печень, правое легкое) соответствующая половина языка изменяется в объеме, а кончик его отклоняется. Указанное обстоятельство должно учитываться в неврологии при оценке центральных парезов подъязычного нерва.

Схема расположения «зон ответственности» внутренних органов на языке.

Примеры наблюдений за состоянием языка, которые могут стать подсказкой практикующему врачу.

Диагностика посредством визуального изучения языка играет вто­ростепенную роль в тибетской медицине. Однако этот метод можно использовать в качестве быстрой формы дополнительной диагностики для проверки ряда симптомов.

При наличии дисбаланса язык может иметь следующие характе­ристики:

Состояние языка при дисбалансе энергии Lung (ветер)

Красный.

С маленькими вмятинками по краям.

Шершавый.

Состояние языка при дисбалансе энергии Tripa (желчь)

(Бледно)-желтоватый налет (более или менее плотный).

Слегка горький вкус.

«Грязноватый» на вид.

Состояние языка при дисбалансе энергии Peken (слизь)

(Бледный) беловато-серый налет (более или менее плотный).

Язык влажный и липковатый.

Язык несколько опухший, словно воспаленный.

Гладкая поверхность.

Тусклая поверхность.

Другие области обследования


На Востоке внимание уделяется всем частям тела при обследовании пациента. Тибетские и аюрведические врачи многое могут выяснить по лицу человека. Например: темные круги под глазами — недостаток энергии ци в почках; одутловатость — заболевания почек/селезенки; нервные черты — долговременный дисбаланс инь/ян.

Кисти тоже могут рассказать о многом. Цвет ногтевого ложа, обесцвечивание ногтей, сухость или влажность, мускулистость рук могут стать ключами для определенных состояний. Ступни тоже дают много информации для врача.

Структура спины, баланс плечевого пояса и таза также служат важными признаками возможных причин заболевания.

  • . Морозова О.Г., Здыбский В.И., Щербаков С.С., Являнский Ю.В. Красота диагностики языка состоит в ее простоте и оперативности. Всякий раз, когда есть сложное нарушение, полное противоречий, исследование языка может помочь идентифицировать главный патологический процесс. Текст иллюстрирован 54 рисунками и 8 таблицами.
  • . Давыдов М.А.

    Диагностика лица пациента помогает терапевту (массажисту) определить «проблемные места» его организма, а затем провести соответствующую коррекцию органов и систем путем применения техники массажной пластики Вин чунь. Скажем несколько слов о названии техники Вин чунь, что в переводе означает «вечная весна» и намекает на длительное состояние молодости. Техника массажной пластики Вин чунь построена на ступенчатой подготовке тела человека (пациента). Э.И. Гоникман. Предлагаемый атлас содержит подробные описания и изображения различных типов лиц, разделённых на зоны, с их соответствующей интерпретацией в китайской медицине. Весьма существенным в данной диагностике является возможность заблаговременно узнать о предстоящих эксцессах внутри организма и своевременно провести их коррекцию.

  • Основы Традиционной Китайской Медицины. Диагностика по пульсу, языку, пупку. DVD-rip.(2011г).Обучающее видео.
  • Семь вопросов по поводу лица. 6-я серия из цикла «Мистическая Азия» DVD-rip.(2007г). Док.фильм. Ю.Корея. Что лицо может рассказать о человеке? Оказывается, оно несет 99 % информации о нас.

Корпус болезней NCBI: ресурс для распознавания названий болезней и нормализации концепций

Информация, закодированная на естественном языке в публикациях биомедицинской литературы, полезна только при наличии эффективных и надежных способов доступа к этой информации и ее анализа. Поэтому инструменты обработки естественного языка и интеллектуального анализа текста необходимы для извлечения ценной информации, однако разработка мощных и высокоэффективных инструментов для автоматического обнаружения основных биомедицинских концепций, таких как болезни, зависит от наличия аннотированных корпусов.

В этом документе представлены название болезни и концептуальные аннотации корпуса болезней NCBI, коллекции из 793 рефератов PubMed, полностью аннотированных на уровне упоминаний и концепций, которые служат в качестве исследовательского ресурса для сообщества биомедицинской обработки естественного языка. Каждый реферат PubMed был вручную аннотирован двумя аннотаторами с упоминанием болезней и соответствующих им концепций в медицинских предметных заголовках (MeSH®) или онлайн-менделевском наследовании у человека (OMIM®). Ручное редактирование выполнялось с помощью PubTator, что позволяло использовать предварительные аннотации в качестве предварительного шага к ручным аннотациям.Четырнадцать аннотаторов были случайным образом объединены в пары, и были обсуждены различные аннотации для достижения консенсуса на двух этапах аннотации. В этом случае наблюдалось высокое согласие между аннотаторами. Наконец, все результаты сверялись с аннотациями остальной части корпуса, чтобы гарантировать согласованность в масштабе всего корпуса.

Публичный выпуск корпуса болезней NCBI содержит 6892 упоминания болезней, которые соотносятся с 790 уникальными концепциями болезней. Из них 88% связаны с идентификатором MeSH, а остальные содержат идентификатор OMIM.Нам удалось связать 91% упоминаний с одной концепцией болезни, в то время как остальные описываются как комбинация концепций. Чтобы помочь исследователям использовать корпус для разработки и тестирования методов выявления заболеваний, мы подготовили корпус в виде наборов для обучения, тестирования и разработки. Чтобы продемонстрировать его полезность, мы провели сравнительный эксперимент, в котором мы сравнили три различных метода нормализации болезней, основанных на знаниях, с наилучшей производительностью по шкале F , равной 63,7%.Эти результаты показывают, что совокупность болезней NCBI может значительно улучшить современные исследования в области распознавания названий болезней и их нормализации, обеспечивая высококачественный золотой стандарт, что позволяет разрабатывать подходы, основанные на машинном обучении, для таких задания.

Корпус NCBI по болезням, руководящие принципы и другие связанные ресурсы доступны по адресу: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Dogan/DISEASE/.

Использование врачами стигматизирующего языка в медицинских записях пациентов | Электронные медицинские записи | Открытие сети JAMA

Ключевые моменты

Вопрос Какие виды стигматизации пишут врачи о пациентах в своих медицинских записях?

Выводы Это качественное исследование 600 записей встреч 138 врачей выявило 6 способов, которыми врачи выражают положительные чувства к пациентам в медицинских записях, включая комплименты, одобрение и персонализацию.Это исследование также обнаружило 5 способов, которыми врачи выражают негативные чувства по отношению к пациентам, включая неодобрение, дискредитацию и стереотипы.

Значение Эти результаты предполагают, что врачи должны повысить свою осведомленность о стигматизирующем языке в картах пациентов, чтобы их записи были информативными и уважительными.

Важность Негативное отношение к пациентам может отрицательно сказаться на качестве медицинской помощи и способствовать неравенству в состоянии здоровья.Стигматизирующий язык, записанный в медицинской карте пациента, может закрепить негативное отношение и повлиять на принятие решений клиницистами, которые впоследствии будут ухаживать за этим пациентом.

Объектив Для определения и описания языка врача в записях о состоянии здоровья пациента, который может отражать или вызывать у других негативное и позитивное отношение к пациенту.

Дизайн, обстановка и участники В этом качественном исследовании были проанализированы случайно выбранные записи о встречах из электронных медицинских карт в амбулаторных условиях терапевтического центра в городском академическом медицинском центре.600 записей о встречах были написаны 138 врачами в 2017 году. Данные были проанализированы в 2019 году.

Основные результаты и меры Общие языковые характеристики, отражающие общее положительное или отрицательное отношение к пациенту.

Результаты В общей сложности 138 врачей написали записи о встречах с 507 пациентами. Из этих пациентов 350 (69%) были идентифицированы как женщины, 406 (80%) были идентифицированы как черные / афроамериканцы и 76 (15%) были идентифицированы как белые.Из 600 заметок о встречах, включенных в это исследование, было 5 основных тем, представляющих отрицательный язык, и 6 тем, представляющих положительный язык. Большинство негативных высказываний не носили явного характера и, как правило, подпадали под одну или несколько из следующих категорий: (1) сомнение в доверии к пациенту, (2) выражение неодобрения рассуждений пациента или самообслуживания, (3) стереотипы по расе или социальному классу, (4) изобразить пациента как сложного человека и (5) подчеркнуть авторитет врача над пациентом.Позитивный язык чаще был более явным и включал (1) прямые комплименты, (2) выражения одобрения, (3) самораскрытие собственных положительных чувств врача к пациенту, (4) минимизацию вины, (5) персонализацию, и (6) подчеркивание авторитета пациента при принятии собственных решений.

Выводы и значимость Это качественное исследование показало, что врачи выражают негативное и позитивное отношение к пациентам при записи в медицинскую карту.Хотя этот язык часто не является явным, он потенциально может передавать предвзятость и влиять на качество медицинской помощи, которую впоследствии получают пациенты. Эти данные свидетельствуют о том, что необходимо повышать осведомленность врачей при написании и чтении медицинских записей, чтобы предотвратить сохранение негативных предубеждений в медицинской помощи.

В нашей системе здравоохранения к пациентам относятся неодинаково: некоторые получают более низкое качество обслуживания, чем другие, из-за их расовой / этнической принадлежности, 1 -4 независимо от социального класса.Другие, такие как пожилые люди 5 , 6 и лица с низкой медицинской грамотностью, 7 , 8 ожирение, 9 , 10 и расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ 8 , также могут рассматриваться негативно со стороны здоровья. профессионалам таким образом, что это отрицательно сказывается на качестве их медицинского обслуживания. Неявная предвзятость среди врачей — один из факторов, увековечивающих эти различия. 3 , 11 , 12 Неявная предвзятость — это автоматическая активация стереотипов, которые могут отвергать преднамеренные мысли и влиять на суждения человека непреднамеренным и нераспознанным образом, 1 и могут повлиять на решения о лечении. 4

Литература в области социальной психологии обнаруживает, что отношения могут быть отражены через язык людей. 13 -16 Например, национальное исследование 655 врачей скорой медицинской помощи показало, что те, кто использовал термин «серповидный», чаще имели негативное отношение к пациентам с серповидно-клеточной анемией 17 и что это отрицательное отношение было связано с более низким соблюдением врачами национальных рекомендаций по обезболиванию и поведению при назначении лекарств. 20 Предвзятый язык, в свою очередь, может повлиять на отношение людей, слышащих или читающих этот язык. Келли и др. 21 , 22 обнаружили, что врачи, которые читали виньетку с термином «злоупотребляющий психоактивными веществами», в отличие от «имеющего расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ», больше соглашались с тем, что этот человек лично виновен и должен быть наказан, и меньше согласен с тем, что человеку нужно лечение.

Пожалуй, самое тревожное, предвзятое мнение может повлиять на качество ухода за пациентами.В ходе рандомизированного контролируемого исследования виньетки 2018 года изучалось, как язык в медицинской карте гипотетического пациента с серповидно-клеточной анемией может повлиять на врачей, читающих записку. 23 Те, кто читал стигматизирующий (по сравнению с нейтральным) языком, более негативно относились к пациенту и предпочитали применять меньшую анальгезию, хотя вся клинически значимая информация была одинаковой. 23 В совокупности эти исследования предполагают, что предвзятость может быть закреплена в медицинских картах пациентов и может повлиять на последующее отношение клиницистов и принятие решений.

Понимание способов проявления предвзятости в языке, используемом в медицинских записях, и разработка мер по устранению предвзятого языка может иметь большое влияние на сокращение неравенства для стигматизированных групп. Насколько нам известно, ни одно исследование не предоставило исчерпывающего описания типов языка, которые могли бы повлиять на последующие клиницисты, чтобы они ответили отрицательно или положительно. В этом текущем исследовании мы стремимся восполнить этот пробел путем выявления и описания моделей языка врача в заметках о встречах, которые могут передавать либо негативное, либо позитивное отношение к пациенту от одного клинициста к другому.

Участники исследования, условия и сбор данных

В начале 2019 года мы извлекли все медицинские карты пациентов, которые были составлены врачами (посещающими и резидентами) в 2017 году в амбулаторном отделении внутренней медицины городского академического медицинского центра. Из этого пула 10550 заметок о встречах мы случайным образом выбрали 600 для качественного анализа языковых особенностей.Все извлеченные записи хранились в защищенной виртуальной среде, доступ к которой был ограничен членами исследовательской группы. Отобранные данные включали демографические данные о пациентах (со связанными с ними неточностями, такими как ограничение двоичного пола и несогласованные методы сбора данных о расе / этнической принадлежности), но электронная медицинская карта не содержала никаких демографических данных о врачах, а также не было назначенных поле, в котором указывалось, был ли врач резидентом или лечащим врачом.Исследование было одобрено экспертным советом Университета Джона Хопкинса с отказом от информированного согласия. Это исследование проводилось в соответствии со стандартами отчетности по качественным исследованиям (SRQR).

В период с 2019 по 2020 год мы проводили контент-анализ неструктурированного раздела с произвольным текстом в медицинских картах пациентов. Контент-анализ как качественный метод «фокусируется на характеристиках языка как коммуникации с вниманием к содержанию или контекстному значению текста» и включает «интенсивное изучение языка с целью классификации больших объемов текста на эффективное количество категорий, которые представляют аналогичные значения.” 24 Наша цель состояла в том, чтобы выявить темы или шаблоны языка, используемые клиницистами в своих записях о встречах, чтобы определить категории языка, отражающие негативное и позитивное отношение к пациентам. В нашу исследовательскую группу входили 2 врача, 1 медсестра-ученый, 1 студент-медик и 1 ученый-компьютерщик с опытом обработки естественного языка. Текст примечания к встрече был доставлен исследовательской группе в рабочей тетради MS Excel в безопасную аналитическую виртуальную среду, доступ к которой могли получить только члены исследовательской группы.

Два автора (J.P. и M.C.B.) прочитали первые 100 заметок и задокументировали примеры языка, потенциально отражающего отношение или мнение автора о пациенте, и которые, в свою очередь, могут формировать отношение читателя к пациенту. Мы решили просматривать заметки в наборах по 100, потому что соответствующий язык (потенциальная положительная или отрицательная оценка), как правило, давал примерно 20 заметок с одним или несколькими соответствующими разделами текста (часто от 30 до 50 разделов всего текста).Используя традиционный (индуктивный) подход к контент-анализу, 24 мы просмотрели заметки без предвзятых категорий и абстрагировали каждый раздел текста, который, казалось, имел какую-либо эмоциональную значимость — положительную или отрицательную — в текстовый документ для обсуждения с командой. Мы отметили, какие эмоции, казалось, выражал текст, и что этот язык, казалось, подразумевал в отношении пациента. Отрицательные эмоции включали такие категории, как разочарование, гнев, раздражение и осуждение.Положительные эмоции включали гордость, восхищение, личные инвестиции и счастье.

После этого первого раунда группа исследователей встретилась, чтобы обсудить примеры и темы, возникающие из языка, отражающего отрицательные и положительные эмоции. Используя эти темы, 2 автора (JP и MCB) продолжили просмотр дополнительных наборов из 100 заметок, периодически встречались вместе и с остальной командой для сравнения наших оценок, обсуждали общие языковые шаблоны и характеристики, которые отражали ненейтральное впечатление от терпеливый, и время от времени менял объем каждой темы.Благодаря этому процессу мы уточнили и объединили возникающие темы в категории положительного и отрицательного языка, основываясь на лингвистических и интерпретационных особенностях текста. После 5 раундов рассмотрения 100 заметок (всего 500 заметок) вся команда пришла к консенсусу по основным темам (категориям) отрицательной и положительной формулировок. Два автора (J.P. и M.C.B.) затем рассмотрели один дополнительный набор из 100 заметок без появления дополнительных тем, что говорит о том, что мы достигли тематической насыщенности.

В общей сложности 138 врачей (лечащих и ординаторов) написали 600 записей о встречах с 507 пациентами. Большинство пациентов были указаны в медицинской карте как женщины (n = 350 [69%]). Большинство пациентов были идентифицированы как чернокожие / афроамериканцы (n = 406 [80%]), а 76 (15%) — как белые.

Отрицательный язык в медицинских записях

Мы выделили 5 категорий отрицательного языка (Таблица 1).Эти категории не были взаимоисключающими.

Ставить под сомнение надежность пациента

Некоторые образцы языка предполагали неверие в отчеты пациентов, либо подразумевая недостаточную компетентность пациента, чтобы запоминать и передавать точную информацию, либо ставя под сомнение искренность пациента. Обычными темами, по поводу которых врачи выражали сомнение, были подлинность симптомов пациентов или их приверженность лечению.Иногда врачи использовали явные маркеры сомнений (например, «предположительно», «утверждает» или «настаивает»). Например, один врач написал: «По-видимому, он сидел дома на полу и чувствовал себя прекрасно, когда внезапно почувствовал усталость во всем теле», а другой врач написал, что пациентка «настаивает на том, что она заболела от прививок».

В дополнение к явным маркерам сомнений врачи иногда цитировали аспекты истории болезни пациента или системы убеждений таким образом, чтобы это можно было интерпретировать как сомнение в законности цитируемого текста — тактика, известная как запугивающая цитата. 25 Например, один врач написал: «Он утверждал, что это из« жидкости в моем колене »», а другой врач написал: «Она принимает альбутерол от« хронического бронхита »». В этом последнем примере кавычки использовались одновременно. сомневаются в диагнозе хронического бронхита и причастны к пациенту как к человеку с неточными представлениями о своем состоянии.

Врачи использовали формулировку, предполагающую неодобрение пациента, подчеркивая его плохие рассуждения, принятие решений и поведение.Подчеркивая слабые рассуждения пациента, один врач написал: «Она перестала есть фрукты в последний месяц, потому что« это могло ее убить »». Используя эту цитату, врач подчеркивает неортодоксальные убеждения пациента в отношении здоровья и одновременно характеризует ее как чрезмерно острую реакцию. Что касается принятия решений, один врач написал: «Он хорошо осведомлен о повышенном риске судорог и готов« пойти на риск »». Использование кавычек здесь не служит ясной цели, кроме как подчеркнуть, что у пациента есть демонстрируя плохое суждение.

Иногда врачи высказывали негативное суждение о самообслуживании пациента, часто связанное с соблюдением режима лечения или другим поведением, связанным со здоровьем. Формулировки, которые просто и нейтрально сообщают, что пациент не соблюдают предписания (например, «он не принимал лекарства от кровяного давления»), не будут классифицироваться как неодобрение, а иногда даже могут быть классифицированы как положительные, если они сопровождаются контекстом, объясняющим поведение от точка зрения пациента. Примеры, в которых поведение пациентов характеризовалось квалификаторами, предполагающими неодобрение, включали: (1) «К сожалению, на прошлой неделе она не добавила лекарство от кровяного давления».(2) «В настоящее время она все еще не заинтересована в физиотерапии, поскольку она« слишком много гуляет », но в противном случае хотела бы получить рецепт на тиленол 3, который она принимала в прошлом».

Наконец, врачи иногда использовали язык, подразумевающий утомительное повторение (например, «Я снова объяснил…» или «несмотря на повторное консультирование» ) со стороны врача. Например, врач заявил: «Трудно провести полную оценку без глюкометра или журнала ГК, несмотря на то, что мы много говорили о нашей необходимости в этом на предыдущем визите.”

Стереотипы расового или социального класса

Иногда возникали явные расовые или социальные стереотипы, когда врачи цитировали афроамериканский диалект английского языка, неправильную грамматику или нестандартные упрощенные медицинские термины. Например, один врач процитировал пациента, который назвал хирургическую повязку «слегка намокшей».”

Врачи иногда приводили детали, которые изображали пациента невежественным или темпераментным, или предполагали, что врач недоволен пациентом. Они использовали снисходительный или эмоциональный язык, например, «пациент был непреклонен» или «это, кажется, его успокаивает». Врачи также иногда использовали цитаты таким образом, чтобы пациент мог показаться аргументированным или необоснованным: «Она не подумает о том, чтобы принять его, потому что« мое сердце в порядке, я не хочу, чтобы вы все возились с моим сердцем ».’”

Принятие односторонних решений

Иногда врачи использовали язык, который передавал патерналистский тон, используя такие фразы, как «Я проинструктировал ее» или «Я убедил ее в важности». Этот язык поддерживает образ динамики власти, когда врач предполагает авторитет и изображает пациента ребячливым или невежественным.

Положительный язык в медицинских записях

Мы выделили 6 категорий позитивного языка (Таблица 2). Эти категории не были взаимоисключающими.

В эту категорию вошли подробные описания пациентов с использованием положительных прилагательных. Например, врачи описывали пациентов как «очаровательных», «вдохновляющих», «приятных» и «добрых».Эти комплименты обычно помещались в начале медицинских заметок.

Врачи одобряли позитивное поведение пациентов, часто в том случае, если пациенты активно ухаживали за ними или добились чего-то трудного. Например, в некоторых заметках содержались такие фразы, как «Я поздравил пациентку с ее тяжелой работой» или «он очень мотивирован и, вероятно, добьется успеха при наличии необходимых ресурсов». Другие врачи писали: «Она достаточно хорошо разбирается в своей болезни» и «пациентка очень хорошо осведомлена о своих лекарствах.”

Иногда врачи самостоятельно раскрывали свои положительные эмоции по отношению к пациенту. Например, врачи заявили, что испытывают личное счастье, удовлетворение и поддержку. Примеры включали: (1) «Я также воодушевлен его новым духом, чтобы поправить свое здоровье». (2) «Она, как и я, довольна таким развитием событий». (3) «Пациентка выразила благодарность за заботу в течение последних нескольких лет и выразила свою благодарность. Я … также выразил благодарность за то, что был вдохновляющим пациентом.”

Иногда казалось, что записи пациента имеют в целом положительный тон, даже когда пациент не проявляет приверженности планам лечения. В одном случае врач описал пациента как «очень приятного мужчины с множеством препятствий для доступа к медицинской помощи». В другом случае врач описал, что у пациентки «ограниченная кратковременная память, что затрудняет ей выполнение рекомендованных нами вмешательств, даже если их количество ограничено.«Хотя это описание ставит под сомнение способность пациента передать точный анамнез и заниматься самопомощью, мы не классифицировали это негативно, поскольку врач объяснил, почему этот пациент может не делать то, что ему посоветовали, сводя к минимуму обвинения пациента, и содействие пониманию пациента. Это контрастирует с языком, который ранее описывался как выражение неодобрения, когда пациент не придерживался или не соглашался с рекомендуемым планом лечения.

Записи пациентов иногда включали информацию, которая очеловечивала человека, передавая подробности о жизни пациента с точки зрения пациента, например о занятиях, которые ему нравятся, или о людях, которые для него важны.Например, врач отметил, что «она активна, наслаждается своей независимостью и любит путешествовать».

Совместное принятие решений

Наконец, в отличие от одностороннего принятия решений, которое подчеркивало авторитет и контроль врача и могло выглядеть как принижение пациента, врачи часто использовали тон в своих оценках и планах, которые сообщали, что план был принят совместно или что план был направлен кем-то другим. пациент.Например, врачи напишут: «мы обсуждали», «он бы предпочел» или «она подумает».

В этом исследовании мы описали и классифицировали языковые особенности, которые могут выявить негативное и позитивное отношение, выраженное в медицинских записях пациентов. Врачи передают негативные впечатления в заметках о встречах, предполагая, что пациент не правдив, выражая неодобрение его решений и поведения, связанного со здоровьем, раскрывая расовые или социальные стереотипы пациентов, демонстрируя собственное разочарование и намекая на то, что пациент неразумен. .Врачи также изображают пациентов позитивно, используя комплименты, демонстрируя одобрение, самораскрывая свое уважение к пациенту, сводя к минимуму обвинения, когда пациенты не соблюдают лечение, и включают предпочтения пациентов в планы лечения. Эти настроения, отраженные в заметках о встречах, важно учитывать, потому что они могут повлиять на отношение и поведение других врачей, читающих эти заметки. 23 Тот факт, что почти все медицинские центры в США внедрили электронные медицинские записи (ЭМК), которые делают заметки доступными для всех врачей-клиницистов в рамках систем здравоохранения и между ними, подчеркивает масштаб и значение этих результатов.

Пациенты, у которых возникают трудности в общении с врачом, могут осознавать, что они не получают высококачественной, ориентированной на пациента помощи, и могут оказаться в группе риска не доверять лечению или отказываться от него. Стигматизирующий язык, используемый для характеристики этих пациентов в их медицинских записях, потенциально усугубляет эту проблему. Стигматизированные пациенты могут последовательно встречаться с клиницистами, и каждый последующий клиницист лечит их в соответствии с впечатлениями, высказанными предыдущим клиницистом.Это укрепляет и потенциально подтверждает уверенность пациента в том, что он получает неадекватную помощь. Негативные чувства могут оставаться с пациентом при переходе от одного врача к другому, вызывая его прошлые негативные эмоции и переживания и передавая их другим врачам, создавая самореализующиеся пророчества и подтверждая стереотипы. 23 , 26 Последствия этого самоисполняющегося пророчества могут быть неоднократно задокументированы в медицинской карте, что увековечивает предвзятость и несправедливую заботу, а также лишает гражданских прав стигматизированного пациента.

Посещающие и пациенты, которые работают в амбулаторных клиниках внутренней медицины, часто испытывают нехватку времени и другие стрессы, 27 , которые могут способствовать активации предвзятости, эмоциональному разочарованию и выгоранию, которые могут усугубить любые тенденции, которые могут возникнуть у клиницистов, чтобы выразить негативное отношение к пациентам в медицинской карте. Устранение основного стресса и разочарования, которые многие врачи испытывают в своей практике, может быть одним из наиболее важных способов уменьшить проявление неуважения к пациентам.Однако мы считаем, что более глубокая осведомленность врачей о моделях употребления слов и о потенциальных последствиях этих моделей может побудить многих клиницистов с благими намерениями улучшить свои собственные методы документирования. Улучшение использования языка для уменьшения его негативного воздействия на уход за пациентами можно рассматривать как элемент приверженности врачей профессионализму. 28

Описанные нами лингвистические шаблоны потенциально могут быть закодированы в алгоритмы обработки естественного языка, чтобы позволить крупномасштабную идентификацию и категоризацию потенциально стигматизирующего языка в медицинских записях.Количественная оценка стигматизирующего языка позволит исследователям изучить влияние такого языка на уход за пациентами, а также позволит системам здравоохранения оценить его распространенность и использовать данные для реализации усилий по повышению качества и ориентации на пациента документации медицинских карт. Это особенно важно, поскольку пациенты все чаще получают доступ и читают записи в своих медицинских записях. 29

Стоит отметить, что нашей команде было сложно прийти к консенсусу относительно того, как классифицировать некоторые языковые паттерны, которые мы наблюдали.Мы начали сомневаться в том, было ли справедливо классифицировать конкретное утверждение как выражающее положительное или отрицательное отношение, когда мы не могли быть уверены в том, что чувствовал врач, когда его писал. Важность многих закодированных нами утверждений была неуловимой. Но в конце концов мы осознали, что предвзятость вряд ли будет явной; стигматизирующий язык может быть как скрытым, так и наносящим ущерб, точно так же, как другие микроагрессии тонки и трудно доказать. 30 -32 Чтобы учесть во многих случаях неспособность узнать, каковы были намерения врача-писателя, мы сфокусировали нашу аналитическую линзу на том, как клиницист-читатель мог бы воспринимать или интерпретировать используемый язык.Такой подход придал нашим выводам большую достоверность, потому что мы, как читатели, могли оценить нашу реакцию на язык, не догадываясь о том, что имел в виду врач. Мы также сосредоточили наш анализ на нашей основной цели — описать, как язык врачей может повлиять на других врачей, ухаживающих за тем же пациентом. Для дальнейшей триангуляции наших результатов мы представили эти результаты нескольким аудиториям врачей, которые в целом согласились с тем, что языковые примеры передают отрицательные и положительные тона, а также согласились с тем, что часто бывает трудно точно узнать, что задумал автор.

Некоторые из заявлений, которые мы закодировали как выражающие негативное отношение, можно охарактеризовать как имеющие некоторое отношение к отношениям и уходу за пациентом в будущем. Однако, хотя можно утверждать, что комментарии к поведению или личности пациента могут иметь ценность для тех, кто будет взаимодействовать с ними в будущем, отрицательная характеристика пациентов может несправедливо наказать их за плохой день. Отрицательные характеристики могут быть вызваны скорее разочарованием или предвзятостью врача, чем каким-либо ненадлежащим поведением со стороны пациента, усугубляя несправедливость клиницистов, обладающих авторитетными отзывами и использующих такой язык для описания людей в своих постоянных записях.

В нашу исследовательскую группу входили практикующие врачи, и мы увидели некоторые утверждения, которые мы анализировали, как нормативные для медицинской профессии. Например, нас как клиницистов часто учат использовать собственные слова пациентов в кавычках для описания их симптомов их собственным голосом. Однако мы осознали, что, хотя цитаты иногда можно использовать для этой цели, они также часто используются в так называемых «запугивающих цитатах», которые предназначены для выражения негативных настроений о человеке. 25 Для нас, практикующих врачей, было бы в высшей степени лицемерным использовать запугивающие цитаты, чтобы выразить негативное отношение, а затем прятаться за условность использования цитат как проявления ориентированности на пациента. В то же время, хотя некоторые из описанных нами позитивных и негативных языков могут восприниматься клиницистами как просто способ, которым нас учили говорить, стоит задаться вопросом, должны ли лингвистические модели, ставшие нормативными, сохраняться как таковые. Большая часть языка, который мы выучили и используем, пришла из эпохи, когда патернализм был доминирующей парадигмой в отношениях пациента и врача.Тот факт, что этот язык считается нормальным, не означает, что он не наносит вреда и не унижает.

Также стоит отметить некоторые сложности выражения положительного отношения в медицинских картах пациентов. Присутствие комплиментов и похвал в записях некоторых пациентов может вызывать опасения, что использование любого эмоционального языка — отрицательного или положительного — увеличивает потенциальное неравенство между теми, к кому относятся с большим уважением, и теми, к кому нет. Такой ход рассуждений может подсказывать, что нам следует исключить все эмоциональные выражения, включая комплименты и одобрение.Другая потенциальная проблема заключается в том, что комплименты (например, приятные) пациентов чернокожим, коренным народам и цветным людям могут отражать лежащий в основе расизм, связанный с более низкими ожиданиями обнаружения этих характеристик. 33 С другой стороны, позитивные темы минимизации вины, персонализации и совместного принятия решений отражают ориентированное на пациента отношение, поддерживающее идеал уважения к пациентам, к которому, по нашему мнению, врачи должны стремиться во всех взаимодействиях и заметках.Проблематично именно предвзятое применение этих принципов и формулировок, не обязательно само их использование.

У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, данные для этого исследования были собраны в то время, когда пациенты технически имели доступ к своим записям, но большинство из них еще не использовали свою собственную систему EHR. Следовательно, врачи, составлявшие записи в течение этого периода, вероятно, не ожидали, что их пациенты будут читать записи.Однако исследования показали, что врачи обычно не учитывают доступ пациентов к записям при написании заметок. 34 Во-вторых, наши данные были собраны в амбулаторных условиях терапевтического центра в городском академическом медицинском центре, что может ограничить обобщение этих результатов для других специальностей или условий. В-третьих, у нас не было данных о личных характеристиках врачей, таких как возраст, пол, раса / этническая принадлежность или статус обучения (резидент или посещающий).Эти характеристики — а также расовое / этническое или гендерное соответствие между пациентом и клиницистом — могут быть важными факторами, связанными с тем, как используется язык, и дальнейшие исследования должны изучить эту тему. Кроме того, мы не могли оценить ни влияние этого языка на опыт лечения пациентов, ни его влияние на качество последующего ухода. В будущих исследованиях следует изучить, способны ли пациенты определять эмоциональный и установочный тон своих врачей и его влияние на последующее лечение.Наконец, наша исследовательская группа не могла знать отношения клиницистов-авторов (или отношение последующих читателей), поэтому результаты (и обсуждение) включают множество непроверяемых предположений.

Это качественное исследование показало, что врачи выражают как отрицательное, так и положительное отношение к пациентам, когда записывают записи о встрече в медицинскую карту. Стигматизация в медицинских записях пациентов может отражать предвзятость врача. Так же, как мы стали лучше понимать микроагрессию и микронравенство, 30 -32 результаты этого исследования предполагают, что мы должны повышать осведомленность о том, как мы пишем и читаем медицинские записи.В будущих исследованиях следует изучить, в какой степени используется этот тип языка и насколько он отличается в зависимости от характеристик пациента (например, раса / этническая принадлежность или пол) или врача (например, уровня подготовки) или согласованности между пациентом и врачом, и следует также постарайтесь понять влияние этого языка на результаты лечения пациентов. Язык играет важную роль в влиянии на последующее отношение и поведение врача. Внимание к этой формулировке может иметь большое влияние на поощрение уважения и сокращение неравенства для уязвимых групп.

Принято к публикации: 12 мая 2021 г.

Опубликовано: 14 июля 2021 г. doi: 10.1001 / jamanetworkopen.2021.17052

Открытый доступ: Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями CC -По лицензии. © 2021 Park J et al. Открытая сеть JAMA .

Автор для корреспонденции: Мэри Кэтрин Бич, доктор медицины, магистр здравоохранения, Университет Джона Хопкинса, 2024 E Monument St, Балтимор, Мэриленд, 21287 (mcbeach @ jhmi.эду).

Вклад авторов : Доктор Бич имел полный доступ ко всем данным в исследовании и берет на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных.

Концепция и дизайн: Парк, Саха, Пляж.

Сбор, анализ или интерпретация данных: Все авторы.

Составление рукописи: Парк, Саха, Тейлор, Бич.

Критический пересмотр рукописи на предмет важного интеллектуального содержания: Park, Saha, Chee, Beach.

Статистический анализ: Park, Saha, Chee.

Получено финансирование: Пляж.

Административная, техническая или материальная поддержка: Chee.

Надзор: Saha.

Раскрытие информации о конфликте интересов: Не сообщалось.

Финансирование / поддержка: Поддержка этого исследования была предоставлена ​​Фондом Роберта Вуда Джонсона (грант № 75750). Доктор Бич также получил поддержку Национального института по борьбе со злоупотреблением наркотиками (K24 DA037804).Доктора Саха поддержал Департамент по делам ветеранов.

Роль спонсора / спонсора: Спонсоры не играли никакой роли в разработке и проведении исследования; сбор, управление, анализ и интерпретация данных; подготовка, рецензирование или утверждение рукописи; и решение представить рукопись для публикации.

Заявление об ограничении ответственности: Взгляды, выраженные в этом исследовании, не обязательно отражают точку зрения Фонда Роберта Вуда Джонсона.

3. Нельсон А. Неравное обращение: борьба с расовым и этническим неравенством в сфере здравоохранения. J Natl Med Assoc . 2002; 94 (8): 666-668.PubMedGoogle Scholar5.Reuben DB, Фуллертон JT, Tschann JM, Кроуган-Минихейн M; Исследовательская группа по опросу студентов Программы академических гериатрических ресурсов Калифорнийского университета. Отношение начинающих студентов-медиков к пожилым людям: исследование в пяти кампусах. Дж. Ам Гериатр Соц .1995; 43 (12): 1430-1436. DOI: 10.1111 / j.1532-5415.1995.tb06626.xPubMedGoogle ScholarCrossref 12.Haywood C Младший, Ланцкрон С, Хьюз M, коричневый Р, Саха S, пляж MC. Связь клинических характеристик с их отношением к пациентам с серповидно-клеточной анемией: вторичный анализ рандомизированного контролируемого исследования. J Natl Med Assoc . 2015; 107 (2): 89-96. DOI: 10.1016 / S0027-9684 (15) 30029-8PubMedGoogle ScholarCrossref 16.Beukeboom CJ, Бургеры C. Лингвистическая предвзятость. В: Джайлз H, Харвуд J, ред. Оксфордская исследовательская энциклопедия коммуникации . Издательство Оксфордского университета; 2017. doi: 10.1093 / acrefore / 97801613.013.43917.Glassberg J, Танабэ П, Ричардсон L, Дебаун М. Среди врачей скорой помощи использование термина «Сиклер» ассоциируется с негативным отношением к людям с серповидно-клеточной анемией. Ам Дж. Гематол . 2013; 88 (6): 532-533.DOI: 10.1002 / ajh.23441PubMedGoogle ScholarCrossref 18.Merlin JS, Turan JM, Herbey Я, и другие. Аберрантное поведение, связанное с наркотиками: качественный анализ медицинской документации пациентов, направленных в клинику для лечения ВИЧ / хронической боли. Болеутоляющее . 2014; 15 (10): 1724-1733. DOI: 10.1111 / pme.12533PubMedGoogle ScholarCrossref 22.Kelly JF, Доу SJ, Вестерхофф C. Влияет ли наш выбор терминов, связанных с психоактивными веществами, на восприятие необходимости лечения? эмпирическое исследование с двумя обычно используемыми терминами. J Проблемы с наркотиками . 2010; 40 (4): 805-818. DOI: 10.1177 / 002204261004000403Google ScholarCrossref 26.Chen М, Баргх JA. Бессознательные процессы подтверждения поведения: самореализующиеся последствия автоматической активации стереотипа. J Exp Soc Psychol . 1997; 33 (5): 541-560. DOI: 10.1006 / jesp.1997.1329Google ScholarCrossref 28.ABIM Foundation. Американский совет по внутренней медицине; Фонд ACP-ASIM. Американский колледж врачей-Американское общество внутренней медицины; Европейская федерация внутренних болезней.Медицинский профессионализм в новом тысячелетии: хартия врача. Энн Интерн Мед. . 2002; 136 (3): 243-246. DOI: 10.7326 / 0003-4819-136-3-20020202050-00012PubMedGoogle ScholarCrossref 29.Walker J, Левей S, Белл S, и другие. OpenNotes через 7 лет: опыт пациентов с постоянным доступом к записям амбулаторных посещений своих клиницистов. J Med Internet Res . 2019; 21 (5): e13876. DOI: 10.2196 / 13876PubMedGoogle Scholar32.Hall JM, Поля Б.«Это нас убивает!» рассказы чернокожих взрослых о переживаниях микроагрессии и связанном с ними стрессе для здоровья. Glob Qual Nurs Res . 2015; 2: 2333393615591569. DOI: 10.1177 / 2333393615591569PubMedGoogle Scholar34.Alpert JM, Моррис BB, Томсон MD, Matin К, Сабо RT, коричневый РФ. Доступ пациентов к клиническим записям в онкологии: смешанный метод анализа отношения онкологов и языковых характеристик к записям. Кабинеты по обучению пациентов .2019; 102 (10): 1917-1924. DOI: 10.1016 / j.pec.2019.05.008PubMedGoogle ScholarCrossref

Афазия при болезни Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера может вызвать афазию, то есть снижение речевой функции из-за болезни мозга. Болезнь Альцгеймера — это прогрессирующее слабоумие, которое вызывает нарушение памяти, суждения и общего когнитивного функционирования.

Афазия при болезни Альцгеймера часто начинается с проблем с поиском слов, таких как трудности с выбором или запоминанием нужного слова.Это может повлиять на вашу способность выражать себя, а также может включать понимание.

fotografixx / Getty Images

Что такое афазия?

Афазия — это языковой дефицит, вызванный заболеванием или повреждением головного мозга. Существует несколько типов афазии, каждый из которых вызван повреждением определенной области мозга, которая контролирует определенные особенности языка.

Афазия обычно связана с инсультом, травмой головы или деменцией. Это редко связано с другими заболеваниями, такими как рассеянный склероз или болезнь Паркинсона.

  • Афазия, связанная с деменцией, является постепенной и связана с другими эффектами деменции, такими как изменения личности и потеря памяти.
  • Афазия в результате инсульта возникает внезапно, когда повреждена область мозга, снабжаемая определенным кровеносным сосудом.
  • Афазия, вызванная травмой головы, может иметь переменные симптомы.

Симптомы

Афазия может проявляться с трудностями в понимании и / или выражении.Афазия, связанная с деменцией, включает проблемы с поиском слов. Это может заставить человека долго колебаться, прежде чем говорить.

Когда они пытаются говорить, они могут использовать неправильное слово, которое начинается с тех же букв искомого слова («пол» вместо «цветок» или «мешок» вместо «песок»), или дать описание того, что это слово означает («Вы знаете, вещь на стене с цифрами и временем»).

Афазия поиска слов может проявляться:

  • Опыт «кончика языка»
  • Трудности с поиском правильных слов
  • Трудности называть предметы или людей
  • Нарушение понимания устных или письменных слов или инструкций
  • Снижение способности писать или писать неправильные слова
  • Неуверенность в разговоре

Если вы разговариваете с кем-то, у кого раннее слабоумие, проблемы с пониманием могут быть не так очевидны, как проблемы с речью.Они могут понять, что вы пытаетесь сказать, или они могут выглядеть так, как будто они понимают.

Другие ранние признаки деменции также могут начаться вместе с афазией — к ним относятся забывчивость, спутанность сознания, эмоциональные всплески, изменения личности и отсутствие торможения.

Когда обращаться за медицинской помощью

Если в последнее время вы заметили некоторые трудности с поиском нужных слов, обратите внимание, когда и как часто это происходит. Происходит ли это, когда вы устали и занимаетесь несколькими делами, или это действительно мешает вашей способности эффективно общаться?

Также может быть полезно спросить члена семьи или близкого друга, заметили ли они какие-либо изменения в вашей способности находить слова.Это может помочь вам разобраться, если вы просто не находите подходящего слова для описания конкретной ситуации или у вас регулярно возникают проблемы. Вам следует поговорить со своим врачом, если вы начали замечать признаки афазии.

Причины

Афазия возникает при повреждении участков мозга, контролирующих язык. При распространенных типах афазии нарушение языка соответствует поврежденному участку — часто с сохраненной функцией участков, которые не повреждены.

Афазия, вызванная деменцией, вызывается постепенной дегенерацией клеток лобной доли и лимбической системы головного мозга. Эти области контролируют память, суждения, решение проблем и эмоции.

Общие причины афазии:

  • Моторная афазия : афазия Брока вызывает прерывистую речь с нормальным пониманием речи. Обычно это вызвано инсультом в области мозга, которая контролирует плавность речевого ритма.
  • Беглая афазия : обычно называемая афазией Вернике, она проявляется неправильным употреблением слов, нарушением понимания речи и почти нормальной беглостью речи.
  • Транскортикальная афазия : Характерной чертой является необычное повторение слов. Этот необычный тип афазии связан с повреждением области мозга, которая передает сообщения между областями Брока и Вернике. Это может произойти в результате очень низкого притока крови к мозгу, например, из-за серьезной травмы или сердечного приступа.

Афазия, вызванная деменцией Альцгеймера, обычно не соответствует речевому образцу других типов афазии.При деменции нарушение семантической памяти (памяти для понимания и распознавания слов) является значительным фактором трудностей с поиском слов.

Диагностика

Афазия, связанная с поиском слов, — распространенный симптом ранней стадии болезни Альцгеймера, но есть и другие возможные причины.

Ваш лечащий врач спросит о ваших симптомах и, возможно, также захочет поговорить с членами вашей семьи. Часто афазия поражает второй язык человека до того, как начинает влиять на его родной язык.

Ваш лечащий врач также учтет ваши базовые языковые способности во время оценки. Например, ожидается, что вы продемонстрируете знакомство со словами в вашей сфере работы, а забывание слов в вашей сфере работы может быть признаком слабоумия или афазии.

Ваша оценка будет включать:

Лечение

Лечение афазии включает междисциплинарный подход, который может включать медикаменты и терапию.

  • Ваш лечащий врач может назначить для лечения деменции лекарства, такие как арисепт (донепезил), которые могут помочь замедлить прогрессирование заболевания.
  • Если вы подвержены риску инсульта, факторы образа жизни и лекарства могут снизить ваш риск. Даже если афазия вызвана исключительно деменцией, инсульт может значительно ухудшить ваши симптомы.
  • Вы можете работать с логопедом, чтобы улучшить вашу способность общаться с другими людьми. Это должен быть постоянный процесс, особенно если основная причина афазии продолжает прогрессировать.

Копинг

Имейте в виду, что некоторое снижение способности подбирать правильное слово может считаться нормальным с возрастом, особенно для низкочастотных слов (тех, которые используются не так часто, как другие).

Если вам поставили диагноз афазия, вы и ваши близкие можете использовать следующие стратегии выживания:

  • Пусть человек, страдающий афазией, сам решает, какой помощи он хочет в общении, и выполняет его пожелания.
  • Старайтесь использовать в общении мимики, жесты и наглядные пособия, а не просто полагаться на слова.
  • Когда у кого-то возникают проблемы со словом, не предлагайте угадывать несколько слов, так как это может еще больше расстроить и ошеломить человека.
  • Попросите словесных и невербальных разъяснений. Например, если человек говорит, что у него болит «инжир», спросите, не болит ли у нее палец, и укажите на него.

Когда у вас или у кого-то, кто вам близок, афазия, постарайтесь ценить просто то, что вы вместе, даже когда вы не разговариваете.

Будьте терпеливы. Спешка не облегчит общение. Это усилит беспокойство и разочарование.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Часто ли вы используете неправильные слова, когда становитесь старше?

Иногда люди говорят неправильные слова из-за легкого слабоумия, инсульта или просто отвлечения внимания.С возрастом это может стать более распространенным явлением.

Указывает ли афазия на проблему с памятью?

Некоторые виды афазии указывают на проблемы с памятью, а некоторые нет. Ваш лечащий врач должен будет проверить ваш язык и когнитивные функции, чтобы определить, является ли проблема с памятью одной из причин афазии.

Как называется, когда вы говорите неправильные слова?

Когда это происходит неоднократно, это называется афазией поиска слов.

Как вы относитесь к трудностям с поиском слов?

Вы можете работать с логопедом и лингвистом. Вы можете попрактиковаться в использовании большего количества слов, когда говорите и когда пишете. Вы также можете читать, разговаривать с людьми на самые разные темы и слушать программы на интересующие темы, чтобы поддерживать свой словарный запас.

Heart Disease (для детей) — Nemours KidsHealth

Вы знаете, насколько важно ваше сердце, поэтому неудивительно, что люди волнуются, когда слышат, что у кого-то проблемы с сердцем.

Болезнь сердца, также называемая сердечно-сосудистой болезнью (скажем: kar-dee-oh-vas-kyoo-lur), в основном поражает пожилых людей и означает, что есть проблемы с сердцем и кровеносными сосудами.

Возможно, вы знаете кого-нибудь, кто страдает сердечно-сосудистыми заболеваниями, потому что более 60 миллионов американцев страдают той или иной формой. Это заболевание включает в себя множество проблем, включая высокое кровяное давление, затвердение артерий, боль в груди, сердечные приступы и инсульты.

Что такое болезнь сердца?

Сердце — центр сердечно-сосудистой системы.Сердце перекачивает кровь ко всем клеткам тела через кровеносные сосуды. Кровь переносит кислород, в котором нуждаются клетки. Сердечно-сосудистые заболевания — это группа проблем, которые возникают, когда сердце и кровеносные сосуды не работают должным образом.

Вот некоторые из проблем, связанных с сердечно-сосудистыми заболеваниями:

  • Артериосклероз (скажем: ar-teer-ee-oh-skluh-ROW-sus): также называется затвердением артерий, атеросклероз означает, что артерии утолщаются и перестают быть такими гибкими.
  • Атеросклероз (скажем: ah-thuh-row-skluh-ROW-sus): накопление холестерина и жира, которое сужает артерии, поэтому меньше крови может проходить через них. Эти наросты называются зубным налетом.
  • Стенокардия (скажем: an-JY-nuh): люди со стенокардией чувствуют боль в груди, что означает, что сердце не получает достаточно крови.
  • Сердечный приступ: , когда сгусток крови или другая закупорка прерывают приток крови к части сердца.
  • Инсульт: , когда часть мозга не получает достаточно крови из-за тромба или разрыва кровеносного сосуда.
Стр.1

Как заболеть пороком сердца?

Сердечная болезнь не заразна — ею не заразишься, как гриппом или простудой. Вместо этого некоторые вещи увеличивают шансы человека получить сердечно-сосудистые заболевания. Врачи называют это факторами риска.

Некоторые из этих факторов риска, с которыми человек ничего не может поделать, например, возраст и наличие в семье других людей, у которых были те же проблемы. Но у людей есть контроль над некоторыми факторами риска: курение, высокое кровяное давление, избыточный вес и отсутствие физических упражнений могут увеличить риск сердечно-сосудистых заболеваний.

Каковы признаки болезни сердца?

Многие люди не осознают, что у них сердечно-сосудистые заболевания, пока у них не возникает боли в груди, сердечного приступа или инсульта. Проблемы такого рода часто требуют немедленного вмешательства, и человеку может потребоваться обратиться в отделение неотложной помощи больницы.

Если это не экстренная ситуация и врач подозревает, что у человека может быть сердечно-сосудистое заболевание, он может провести несколько анализов, чтобы узнать больше о том, как работают сердце и кровеносные сосуды.Эти тесты включают:

  • Электрокардиограмма (скажем: э-лек-тро-KAR-ди-э-э-грамм). Этот тест регистрирует электрическую активность сердца. Врач кладет пациента на монитор и наблюдает за машиной, чтобы увидеть сердцебиение и определить, нормально ли оно.
  • Эхокардиограмма (скажем: э-ко-кар-ди-э-грамм). В этом тесте используются звуковые волны для диагностики проблем с сердцем. Эти волны отражаются от частей сердца, создавая изображение сердца, которое отображается на мониторе.
  • Стресс-тест. Для этого теста человек выполняет упражнения, а врач проверяет электрокардиограмму, чтобы увидеть, как реагирует сердечная мышца.
  • Катетеризация (скажем: kah-thuh-tuh-ruh-ZAY-shun). В этом тесте в тело пациента вводится длинная тонкая трубка для введения специального красителя, который может показать суженные участки в артериях из-за накопления бляшек и найти другие проблемы.
  • Каротида (скажем: kuh-RAH-tid) Сканирование артерии .В этом тесте используются звуковые волны для проверки наличия закупорки сонной артерии, большого кровеносного сосуда на шее, по которому кровь поступает в мозг.
Стр. 2

Операции

Если у пациента сердечно-сосудистое заболевание, врач расскажет, как отказ от курения, похудание, здоровое питание и физические упражнения могут помочь. Человеку также может потребоваться принять лекарство, сделать операцию или и то, и другое.

Есть разные операции на сердце и сосудах.К ним относятся:

  • Ангиопластика (скажем: AN-jee-uh-plas-tee). Это открывает заблокированный сосуд с помощью баллонного устройства в самом узком месте артерии. Врач также может вставить стент, который представляет собой крошечную трубку из нержавеющей стали, которая поддерживает сосуд в открытом состоянии и следит за тем, чтобы он оставался чистым.
  • Атерэктомия (скажем: ath-uh-REK-tuh-mee). Это включает в себя вырезание бляшки из артерии, чтобы кровь могла течь свободно.
  • Шунтирование. Это включает в себя взятие части артерии или вены из другой части тела (например, руки или ноги) и ее использование для направления крови по заблокированному участку артерии.
  • Кардиостимуляторы. Кардиостимулятор — это небольшое электронное устройство, которое помещается в тело и регулирует сердцебиение.
  • Замена клапана. Если клапан сердца поврежден или не работает, хирург может его заменить.
  • Каротидная эндартерэктомия (скажем: en-dar-tuh-REK-tuh-me). Во время этой процедуры хирург удаляет бляшки из сонной артерии, чтобы предотвратить инсульт.

Если кто-то из ваших знакомых перенес одну из этих операций, вы можете забеспокоиться.Хорошая новость заключается в том, что эти операции могут помочь предотвратить сердечные приступы, инсульты и другие проблемы. Время, которое человек должен будет провести в больнице, будет зависеть от операции и состояния здоровья человека. Человек может быть усталым и измученным после операции, но вы можете помочь, сделав карточку «Выздоравливай» и наняв визит.

Могут ли дети заболеть сердечными заболеваниями?

У детей обычно нет симптомов болезней сердца и сосудов. Но, начав здоровые для сердца привычки прямо сейчас, дети могут снизить вероятность того, что им когда-либо придется беспокоиться о сердечно-сосудистых заболеваниях.

Так что же делать? Например, не курите. И обязательно ешьте здоровую пищу, занимайтесь спортом и поддерживайте здоровый вес. Ваше сердце и кровеносные сосуды скажут вам спасибо позже!

границ | Десять лет исследований автоматического анализа голоса и речи людей с болезнью Альцгеймера и легкими когнитивными нарушениями: систематический обзор, статья

Введение

Болезнь Альцгеймера (БА) — это серьезное нейрокогнитивное расстройство, определяемое когнитивным нарушением, которое может мешать независимости.Дефицит памяти является самым ранним и основным симптомом начала AD, и он сопровождается другими когнитивными нарушениями, такими как афазия, апраксия, агнозия и исполнительная дисфункция. Несмотря на то, что дефицит памяти является самым ранним и наиболее характерным симптомом, растет интерес к языковым нарушениям. Это связано с тем, что языковой дефицит присутствует уже на ранних и даже продромальных стадиях (Cuetos et al., 2007), и поэтому они являются ключом для ранней диагностики. Сегодня задача состоит в том, чтобы точно дифференцировать пациентов с легкими когнитивными нарушениями (MCI) и пациентов на ранней стадии AD, с одной стороны, и людей со здоровым старением, с другой.Следовательно, язык становится важным инструментом для различения тех нарушений, которые могут скрывать продромальную стадию нейродегенеративного заболевания, от других сущностей с другим вовлечением языковых процессов.

За последние несколько десятилетий был достигнут значительный прогресс в разработке биомаркеров для диагностики БА, таких как Aβ и фосфорилированный тау (Lee et al., 2019), методов нейровизуализации и нейропсихологических тестов. Однако эти методы ограничены своей дороговизной и инвазивным характером.Кроме того, ни один биомаркер сам по себе не может точно диагностировать БА. Отличить ранние стадии БА от когнитивных нарушений, связанных с нормальным старением, является сложной задачей, поскольку значительная часть пациентов с БА не имеет симптомов на доклинических стадиях патологического процесса, который, как считается, длится ~ 17 лет (Villemagne et al., 2013; Jansen et al., 2015), пока это не поставит под угрозу познание человека. Во время длительной бессимптомной доклинической фазы — и прогрессирующих патологических изменений, которые происходят под поверхностью — (Jack et al., 2010), параметры речи и голоса, связанные с когнитивными функциями, могут предвосхищать клинические проявления деменции и могут быть полезны при ранней диагностике БА, а также при разработке и оценке профилактических и терапевтических стратегий.

Исследования языка при деменции, как правило, сосредотачиваются на том, что говорит пациент, а не на том, как он это говорит, таким образом игнорируя изменения автоматических языковых процессов, например голоса, в течение болезни. Это удивительно, потому что многочисленные исследования выявили акустические показатели, которые сильно коррелируют с патологическими голосовыми особенностями или голосовыми изменениями (Markaki and Stylianou, 2011; Poellabauer et al., 2015), а также анализ голоса и речи (например, голосовое звучание) — общие диагностические инструменты, используемые некоторыми специалистами, такими как аудиологи или дефектологи.

Голос и речь не только изменяются в результате болезни, но также изменяются в течение жизни из-за нормальных процессов старения. Первые исследования эффективности артикуляционного контроля во время речевых движений у пожилых людей пришли к выводу, что их производительность хуже, чем у молодых людей. Они предположили, что точность амплитуды движений имеет тенденцию к снижению во время старения, тем самым влияя на временные параметры голоса (Ballard et al., 2001). Более поздние исследования были сосредоточены на характерном кластере клинических признаков, которые проявляются в голосах пожилых людей, известных как пресбифония. Это изменение голоса из-за процесса старения, вызванного анатомическими и физиологическими изменениями гортани и голосового тракта у пожилых людей, а также трудностями, возникающими при контроле акустических параметров (Alonso et al., 2001), и другие механические, структурные и гормональные факторы (Bruzzi et al., 2017). Эти изменения объясняют характерную для пожилых людей дисфонию: уменьшение вокального диапазона, снижение основной частоты (F0) женских голосов (с нормального уровня около 248–175 Гц) и увеличение мужских голосов (со 110 до 135–135 Гц). 160 Гц).Кроме того, появляются более высокие вариации частот (джиттер) и амплитуды в децибелах (мерцание), уменьшается резонанс и появляется больше речевых пауз (Linville, 2004).

Эти акустические параметры представляют собой параметры, которые не могут быть естественно восприняты человеческим ухом, поскольку оно воспринимает голос в целом (звук, речь и язык), что полезно для общения, но не позволяет нам различать каждый компонент голоса. К счастью, технический прогресс в области автоматического анализа речи позволил объективно извлечь эти параметры с помощью метода, основанного на теории фильтра-источника (Либерман и Блюмштейн, 1988).Согласно этой теории, акустический сигнал (генерируемый голосовыми связками и состоящий из частот и гармоник) формируется в речевом тракте посредством просодии во временную последовательность, характеризующуюся формантными или фонетически распознаваемыми акустическими сигналами наряду с вокальным шумом. Этот метод фокусируется на акустическом анализе формант и высоты тона (мониторинг основной частоты с течением времени), которые воспринимаются слуховой системой как перцептивные характеристики и обрабатываются как просодические супрасегментарные характеристики речи (интонация, ритм и ударение).

Просодия — один из параметров, наиболее часто изучаемых у людей с нейродегенеративными заболеваниями, поскольку он относится к фонетическим и фонологическим свойствам речи, связанным с выбором слов, а также к ритму и акцентам, которые отражают отношение и эмоциональное состояние говорящего (Ladd, 2008). ; Вагнер, Ватсон, 2010). Просодия (в частности, анализ речевых ритмов, то есть пауз, акцентов или скорости речи), наряду с другими параметрами, связанными с временными и акустическими измерениями голоса, такими как артикуляционный ритм, интенсивность голоса (анализ звучности и вариаций амплитуды во времени) , время излучения и частоты (вариации частот звукового сигнала, тембра или формантной структуры) используются для различения клинически определенных групп (Gabani et al., 2009).

Что касается нашей эры, то предшественники, такие как Сингх и др. (2001) использовали устное задание на чтение, чтобы прийти к выводу, что скорость речи, средняя продолжительность пауз и стандартизованное время разговора точно различают здоровых пожилых людей и людей с БА. Исследования такого рода с параметрами, извлеченными вручную, заложили основы автоматического анализа речи. В 2006 году Салхи и Шериф (2006) разработали новое программное обеспечение для обработки речи и использовали его для анализа аудиозаписей, записанных людьми с различными патологиями.Один из них принадлежал пациенту с БА, голос которого искажался в формантах F2 и F3. Это открытие проложило путь к нескольким исследованиям по анализу голоса при AD. После этого первого анализа голоса пациента с БА набирают популярность исследования, изучающие поведенческие последствия вокального исполнения из-за тонких изменений языковых процессов. По состоянию на 2010 год, когда было опубликовано первое исследование, непосредственно посвященное этой теме, растет число исследований, направленных на выявление изменений голоса у пожилых людей, страдающих БА, а в последнее время — MCI.Большинство этих исследований сосредоточено либо на определении характерных параметров голоса, либо на их использовании для различения здоровых пожилых людей и людей, страдающих этим заболеванием. Однако результаты неоднородны из-за разнообразия методов и голосовых функций. Программы голосового анализа извлекают десятки параметров, многие из которых взаимосвязаны, но четкой картины задействованных аспектов речи нет. Хотя обнаруженные измененные параметры объясняются когнитивными изменениями, неясно, что это такое и как они меняются.Существует также широкий спектр задач, используемых для выявления устной речи, и в том же духе это может повлиять на результат, поскольку голосовые функции будут зависеть от конкретных процессов, задействованных в задаче.

Учитывая эти проблемы, мы считаем, что настало время проанализировать достижения в этой области. Мы намерены выяснить, выявили ли за последние 10 лет параметры, связанные с этими когнитивными нарушениями, полезны ли эти параметры для диагностики AD и MCI, является ли метод надежным и простым, какие задачи использовались чаще всего и как соответствующие исследования развились.Связанная с этим неоднородность требует достижения консенсуса по этому вопросу для продвижения вперед.

Цель здесь — провести систематический обзор, который исследует проблему анализа речи в AD и MCI. Мы стремимся критически оценить качество доказательств по этому поводу, тем самым предлагая следующие исследовательские вопросы:

1. Какие особенности характеризуют речь людей с БА и МРН?

2. Является ли автоматический анализ речи надежным методом оценки AD и MCI?

3.Какая задача наиболее полезна для выявления устной речи?

Метод

Критерии приемлемости

Использовались исключительно статьи из рецензируемых журналов, в которых применялись методы обработки речевых сигналов к голосам людей с AD или MCI. От них требовалось привлечь как минимум одну группу AD или одну группу MCI, а также здоровую контрольную группу, состоящую из пожилых людей. Также были включены статьи, в которых изучались другие нейродегенеративные расстройства, но предоставлялись результаты для этих групп.От них требовалось записывать устные высказывания и анализировать их с помощью методов автоматического анализа речи. Исследования, которые содержали только вручную извлеченные речевые параметры, были исключены. Были включены только исследования, направленные либо на изучение характеристик голоса, либо на диагностику AD или MCI. Результаты состоят либо из описательных параметров голоса, измененных у людей с MCI или AD относительно здорового пожилого населения, либо из диагностической точности, чтобы различать эти группы.

Критерии исключения были следующими: (1) исследования, в которых не использовались методы обработки речевых сигналов; (2) учеба без группы AD и MCI; (3) обучение на другом языке, кроме английского или испанского; (4) исследования, не опубликованные в рецензируемом журнале; (5) исследования, представляющие собой описательные или систематические обзоры; и (6) тематические исследования.

Метод поиска и идентификации исследований

Поиск проводился в электронных базах данных PubMed, CINAHL и PsychINFO. Последний поиск проводился 10 июня 2020 года. Во все базы данных были включены одни и те же термины (речевые особенности ИЛИ акустические особенности ИЛИ голос ИЛИ анализ речи ИЛИ акустический анализ ИЛИ речевой сигнал ИЛИ разговорный язык ИЛИ производство речи ИЛИ спонтанная речь ИЛИ связная речь ИЛИ речь акустика ИЛИ автоматический анализ спонтанной речи ИЛИ ASSA) И (болезнь Альцгеймера ИЛИ легкое когнитивное нарушение).

Результаты были собраны, дубликаты удалены. Затем два рецензента (IM и TEL) независимо проанализировали названия и аннотации найденных исследований. На этом этапе необходимо было прочитать полный текст несколько раз, основная причина заключалась в том, что метод анализа речи не был четко описан в аннотации. Согласие между экспертами составило 0,991, κ = 0,992. Разногласия между рецензентами разрешались путем обсуждения. Те статьи, которые не соответствовали критериям включения, были удалены.При проведении этого обзора руководствовались заявлением PRISMA (Moher et al., 2009).

Оценка качества и извлечение данных

Методологическое качество и риск систематической ошибки выбранных исследований оценивались с помощью двух контрольных списков: контрольный список критической оценки JBI (Moola et al., 2020) для аналитического перекрестного исследования и QUADAS-2 (Whiting et al., 2011 ) инструмент для оценки качества исследований диагностической точности.

Размер выборки и метод пробуждения речи были взяты из всех статей.Одна из целей этого обзора — выявить соответствующие особенности, которые характеризуют голоса людей с AD или MCI. Поэтому мы искали существенные различия в значениях ритмических и акустических характеристик между здоровыми контрольными и этими группами. Когда исследования стремились классифицировать пациентов по AD или MCI в соответствии с информацией, предоставляемой их речевым сигналом, мы выбирали значения точности, когда это возможно, чтобы сравнить эффективность различных методов. Если значения точности не были предоставлены, выбиралось наиболее подходящее значение.Если указано более одного значения точности, сообщается самое низкое и самое высокое.

Результаты

Процесс поиска представлен на Рисунке 1 посредством блок-схемы PRISMA. В результате поиска было найдено 1785 исследований; Удалено 305 дубликатов. После отбора по названию и аннотации 55 исследований были отобраны для полнотекстового обзора, и 20 из них были исключены после применения критериев исключения. Это означало, что в итоге было включено 35 статей.Наиболее частой причиной исключения было отсутствие автоматического анализа речевого сигнала, поскольку многие исследования были сосредоточены на дискурсе и контент-анализе. Другой важной причиной было использование этой техники при патологиях, отличных от AD или MCI, таких как болезнь Паркинсона или шизофрения.

Рисунок 1 . Блок-схема PRISMA процесса отбора исследований для обзора.

Среди отобранных исследований в одном изучались только пациенты с БА, в одном — только с MCI, в 18 сравнивались здоровые контрольные группы и группы AD, в шести сравнивались контрольные группы и группы MCI, а в девяти сравнивались контрольные группы, группы MCI и AD.Методы, используемые для выявления речи, разнообразны, и во многих исследованиях используется более одного. Наиболее распространены структурированные беседы, задания по чтению и стандартизированные задания, такие как описание изображения (например, изображение «Кража печенья» из Бостонского теста) или задания на беглость речи. Другие задачи, которые иногда используются, включают вспоминание событий или видео, а также разговоры о повседневной жизни. Дополнительную и более подробную информацию о размерах выборки и методе выявления речевых сигналов можно найти в таблицах 1, 2.

Таблица 1 . Описательные исследования голоса и речи пациентов с болезнью Альцгеймера и легкими когнитивными нарушениями.

Таблица 2 . Прогностические исследования по ранней диагностике болезни Альцгеймера.

В отобранных исследованиях были выявлены две основные тенденции: в 11 из них сравнивались голоса групп, чтобы найти характерные черты, описать их и объяснить различия; 24 стремились классифицировать выборку в соответствующую группу, используя их голоса, то есть путем разработки инструмента для ранней диагностики MCI и AD.Обзор был упрощен за счет организации исследований в двух таблицах в соответствии с их целями. Таблица 1 содержит описательные исследования, а Таблица 2 — предписывающие.

Описательные исследования голоса и речи пациентов с AD и MCI

Первое исследование по этому вопросу было опубликовано в 2010 году Hoffmann et al. (2010). Они использовали программное обеспечение PRAAT (Boersma and Weenink, 2007) для автоматического анализа образцов спонтанного речевого сигнала от здоровой старшей контрольной группы и из группы AD.Это исследование выявило несколько особенностей, затронутых заболеванием, таких как более частые перерывы в голосе, более длительное время речи и время звучания, а также более низкая скорость речи и артикуляции. В том же году другое исследование Horley et al. исследовали эмоциональную просодию у пациентов с БА, обнаружив различия в F0 при выражении удивления или счастья по сравнению с контрольной группой. Пациенты с БА имели нарушение выражения просодии при попытке имитировать эмоциональную речь. Эти результаты были воспроизведены в других исследованиях, которые, помимо изменений в голосовых паузах и F0, обнаружили различия в паузах и глухих сегментах (Martínez-Sánchez et al., 2012) и меньшее количество вариаций речевого сигнала (Насролахзаде и др., 2016а, б).

Что касается людей с MCI, усилия в основном были сосредоточены на обнаружении, как будет отмечено в следующем разделе. Тем не менее, Beltrami et al. (2018) обнаружили особенности, которые характеризуют разные типы MCI, с различиями между амнестическим MCI и многодоменным MCI в ритмических характеристиках, таких как индекс попарной изменчивости, и особенно в акустических характеристиках, таких как продолжительность молчания и речевых сегментов, скорость фонации, пауза. скорость и спектральный центроид.В недавнем исследовании Meilán et al. (2020) попытались найти два разных профиля у людей с MCI и выдвинули гипотезу о том, что у людей, у которых разовьется БА, и у людей, состояние которых не ухудшится, различаются несколько характеристик.

В ходе поиска были обнаружены четыре статьи, цель которых — объяснить изменения с точки зрения когнитивных процессов. Два из них были направлены на изучение того, может ли ряд нейропсихологических переменных лексического доступа предсказать изменения в особенностях речи. Meilán et al.(2012) обнаружили, что задача фонологической беглости речи объясняет 46% дисперсии в безмолвных сегментах. В другом исследовании те же авторы (Meilán et al., 2018) сообщили, что задачи на семантическую и вербальную беглость могут составлять 30,1% дисперсии в процентном соотношении незвученных и 26,4% случаев прерывания голоса. Де Луз и др. (2018) использовали предложения, которые различаются по длине и синтаксической сложности, и обнаружили, что их речевой дефицит связан с дефицитом рабочей памяти и внимания у людей с MCI, а также с языковым дефицитом у пациентов с AD.Наконец, оставшееся исследование Qiao et al. (2020) обнаружили, что семь характеристик объясняют 47,8% вариации в оценке MMSE.

Прогностические исследования ранней диагностики AD и MCI

Через три года после публикации первой статьи об автоматическом речевом анализе пациентов с БА первые три статьи по классификации здоровых людей из контрольной группы и людей с БА на основе их речевого сигнала были опубликованы почти одновременно. Лопес-де-Ипинья и др. (2013a) проанализировали задание на спонтанную речь с точностью 97.7% используют два набора функций, сочетающих акустические характеристики, качество голоса, продолжительность, просодические и паралингвистические характеристики. Та же команда зафиксировала точность 93,79%, используя всего две функции: процент озвученных и глухих сегментов (López-de-Ipiña et al., 2013b). Мартинес-Санчес и др. (2013) использовали устное задание на чтение и получили 80% точности по скорости речи и скорости артикуляции. Та же группа (Meilán et al., 2014) повысила это значение до 84,4%, используя четыре функции. После этого в дальнейшем будут разработаны различные подходы.Ходабахш и Демироглу (2015) и Ходабахш и др. (2015) зарегистрировали значения от 83,5%, используя только коэффициент тишины, до 94%, объединяя 13 характеристик. Лопес-де-Ипинья и др. (2015a, b) проанализировали различные методы и комбинации признаков, получив точность 92–97%. Имея всего одну особенность, а именно стандартное отклонение продолжительности слоговых интервалов, Martínez-Sánchez et al. (2017) классифицировали пациентов с БА с точностью 87%. Насролахзаде и др. (2018) достигли точности 97,71% с помощью спектрального анализа более высокого порядка с заданием на спонтанную речь.Наконец, Chien et al. (2019) разработали новый метод представления элементов в речи с AUC 0,838.

В 2015 году было опубликовано первое исследование с использованием автоматического анализа речи для выявления MCI. König et al. (2015) сравнили голоса здоровых пожилых людей, людей с MCI и пациентов с БА. Они извлекли функции, которые показали существенные различия в нескольких задачах и получили лучшую комбинацию с помощью методов машинного обучения. Это дало точность 79% для MCI и 87% для AD.Кроме того, они могли отличить людей с MCI от людей с AD с точностью 80%. Лопес-де-Ипинья и др. (2018a, b) также использовали комбинации функций с точностью 73–95% для MCI. Комбинируя просодические признаки, полученные при обратном повторении чисел, Kato et al. (2018) классифицировали людей с MCI с точностью 76,4%. Themistocleous et al. (2018) сосредоточились на формантах, образующихся при чтении, таким образом достигнув значения точности 83%. Последнее исследование такого рода, найденное в ходе поиска, было проведено Toth et al.(2018), которые использовали функции, связанные с продолжительностью, скоростью речи, скоростью артикуляции и паузами, чтобы получить 78,8% F1-балл с помощью методов машинного обучения. Аль-Хамид и др. (2019) собрали группу с несколькими нейродегенеративными расстройствами, включая AD и aMCI, и правильно классифицировали их с точностью 92%. Исследование с самой большой выборкой на сегодняшний день было опубликовано недавно (Nagumo et al., 2020), и оно также вызывает наибольшее разочарование с точки зрения результатов. С более чем 8000 участников им удалось достичь только AUC, равного 0.61, хотя, как указывают сами авторы, это могло быть связано с ненадежной классификацией выборки. Тем не менее, они защищают анализ речи как хорошую меру серьезности нарушения.

Три исследования объединили автоматический анализ речи с другими методами в поисках лучших результатов. Например, Fraser et al. (2016) классифицировали здоровых пожилых людей и пациентов с БА с точностью 81,92%, добавив к акустическим различные семантические и синтаксические особенности.Впоследствии они использовали записи речи, отслеживание движений глаз и языковые функции, достигнув точности 83%, дифференцируя группы здорового контроля и группы MCI (Fraser et al., 2019). Исследование Gosztolya et al. (2019) улучшили классификацию контрольных групп, групп MCI и AD с точности 74–82% при использовании только акустических функций до 80–86% при добавлении лингвистических функций.

Наконец, есть еще один важный тип исследований среди тех, которые направлены на прогнозирование AD и MCI.По состоянию на 2018 год накопленные знания позволили сделать еще один шаг к появлению исследований по программированию автоматического анализа речи в устройствах или приложениях, которые врачи могли бы использовать в качестве диагностического инструмента. Этот поиск позволил найти два подхода к этому вопросу: первый из них, сделанный Кенигом и др. (2018) использует мобильное приложение для различения людей с субъективными когнитивными нарушениями (SCI), MCI, сосудистой деменцией (VD) и AD с точностью от 86 до 92%. В то же время Мартинес-Санчес и др.(2018) представили устройство, которое содержит алгоритм, который использует девять акустических функций для прогнозирования AD с точностью 92,4%.

Методологическое качество согласно критериям JBI и QUADAS-2

Описательные исследования в целом продемонстрировали хорошее качество, согласно контрольному списку критической оценки JBI для аналитических перекрестных исследований. Конкретную оценку каждого параметра контрольного списка как имеющего высокий, низкий или неясный риск систематической ошибки для каждого исследования можно увидеть на рисунке 2, а общие результаты — на рисунке 3.Более половины исследований (54,5%) должным образом ответили на все вопросы. Наиболее частые опасения возникали из-за определения выборки: в двух исследованиях отсутствовали критерии включения, а в четырех из них выборка не описывалась четко или недостаточно объективно. Однако распределение по группам проводилось в соответствии с критериями NINCS-ADRA или аналогичными. Только одно исследование не рассматривало потенциально мешающие факторы; остальные использовали либо сопоставление парных участников, либо корректировку при анализе данных.

Рисунок 2 . Оценка качества описательных исследований с использованием контрольного списка оценки JBI, и их рейтинг — высокий, низкий или неясный риск систематической ошибки для каждого вопроса.

Рисунок 3 . Доля описательных исследований с низким, высоким или неясным риском систематической ошибки.

Инструмент QUADAS-2 использовался для оценки качества прогностических исследований. Качество исследований либо приемлемое, либо высокое (см. Рисунки 4, 5). Как и в описательных исследованиях, основные проблемы были связаны с отбором пациентов.В нескольких оцениваемых исследованиях не использовалась ни последовательная последовательность, ни случайный выбор выборки, а была выбрана выборка пациентов, а затем соответствующая выборка для контрольной группы. Хотя это и не является серьезным недостатком, это вызывает некоторые опасения и является возможным источником предвзятости. Большинство исследований получили низкий рейтинг систематической ошибки для эталонного стандарта, поскольку использовались соответствующие тесты. В случаях, отмеченных как неясные, было предоставлено недостаточно информации об использованных тестах. Когда в рейтинге был высокий риск систематической ошибки, использованных тестов было недостаточно для определения диагностической категории.Большинство исследований характеризовались низким риском неприменимости систематической ошибки, поскольку отбор пациентов, индексный тест и эталонный стандарт соответствовали целям и вопросам оцениваемых исследований.

Рисунок 4 . Оценка качества прогностических исследований с использованием контрольного списка QUADAS-2 и их рейтинг как высокий, низкий или неясный риск систематической ошибки для каждой области и проблемы их применимости.

Рисунок 5 . Доля прогностических исследований с низким, высоким или неясным риском систематической ошибки.

В целом, можно с уверенностью сказать, что есть надежные доказательства когнитивных изменений в голосах пожилых людей и их уместности для обнаружения MCI и AD при измерении с помощью автоматического анализа речевого сигнала. Обеспокоенность, высказанная в отношении риска систематической ошибки в исследованиях, чаще возникала в первые несколько лет, при этом более поздние исследования фиксировали большую точность, что в конечном итоге означает, что это зрелая и обоснованная область.

Обсуждение

Изучение автоматического анализа речи людей с AD и MCI развивается с годами.

В первый период, начиная с 2010 г., усилия были сосредоточены на извлечении признаков, которые определяли голоса пациентов с БА. Эти исследования вскоре приведут к первым попыткам, уже в 2013 году, идентифицировать AD с помощью анализа речевых сигналов. Успех, достигнутый этими последними исследованиями, вызвал изменение направленности исследований. В 2015 году появились первые исследования MCI, которые до сих пор сосуществуют с исследованиями, направленными на усовершенствование метода AD и достижение лучших результатов. Диагностика MCI, хотя и менее точная, была многообещающей, и в поисках более высокой точности были бы применены более сложные методы.В 2018 году был сделан серьезный шаг вперед: были предприняты первые попытки экстраполировать лабораторные результаты на клиническую практику. Включение процедуры в устройства и приложения без потери точности было большим достижением, поскольку она быстрая, неинвазивная, надежная и дешевая. Это отражение достижений в этом вопросе, так как означает, что он достаточно развит, чтобы сделать скачок от лаборатории к повседневной клинической практике.

Как уже было сказано, автоматический анализ речи может обнаруживать незначительные изменения в голосах людей, страдающих от нейродегенеративных процессов, таких как MCI и AD.Сводку этих изменений можно найти в таблице 3, в которой подробно описаны основные характеристики исследований, которые показывают изменения для обеих групп по сравнению со здоровыми пожилыми людьми. В этой таблице показано, какие изменения параметров связаны с MCI или более поздними стадиями деменции, согласно рассмотренным исследованиям. На ранних стадиях БА у пациентов наблюдаются изменения нескольких временных и акустических параметров, таких как снижение соотношения речи и артикуляции и увеличение количества пауз (López-de-Ipiña et al., 2013а; Toth et al., 2018). У здоровых пожилых людей наблюдается большая непрерывность периодических и гармонических сегментов, чем у людей с MCI, и даже меньше у людей с AD (König et al., 2015). Кроме того, изменения в характеристиках спектра, таких как основная частота и форманты (Themistocleous et al., 2018), могут быть обнаружены у людей с MCI и AD. В речи пациентов с БА вышеупомянутые симптомы усугубляются с течением болезни, что приводит к увеличению времени фонации (Hoffmann et al., 2010; Мартинес-Санчес и др., 2012; König et al., 2015), увеличение количества и доли пауз (Martínez-Sánchez et al., 2012, 2013) и снижение скорости речи и артикуляции (Hoffmann et al., 2010; Horley et al., 2010). ; Martínez-Sánchez et al., 2013; König et al., 2015). Другие нарушения становятся более серьезными, проявляя большее количество разрывов голоса (Hoffmann et al., 2010; Meilán et al., 2014; König et al., 2015), более высокий процент глухих сегментов (Meilán et al., 2012; López-de -Ipiña et al., 2013b), более широкая изменчивость значений автокорреляции (Meilán et al., 2014), большие изменения в спектральных характеристиках, таких как спектральный центроид (Fraser et al., 2016), основная частота и искажение формант, особенно в F3 — (Meilán et al., 2014; Khodabakhsh, Demiroglu, 2015) и более низкое отношение шума к гармоникам (Meilán et al., 2014). Из этих исследований трудно понять, имеют ли одни параметры большее значение для диагностики, чем другие. В некоторых исследованиях изучается один параметр — скорость речи (80%), коэффициент молчания (78%), стандартное отклонение продолжительности слоговых интервалов (87%) — записи хуже, хотя и хороши, результаты по сравнению с исследованиями, в которых использовались большие наборы слов. Особенности.В наиболее распространенных исследованиях используются комбинации нескольких параметров, повышающие точность до более 90%; однако ни один из них не исследует индивидуальные роли этих параметров. Независимо от того, исследуются ли они индивидуально или группами, кажется, что наиболее часто используемые параметры — временные и просодические. Следует отметить, что некоторые исследования не сообщают об обнаруженных функциях и относятся к наборам или группам параметров, обычно получаемым после использования методов машинного обучения для больших наборов функций, чтобы найти наиболее эффективный из них для различения диагностических сущностей.Хотя это служит цели упрощения результатов статей, которые иногда относятся к десяткам параметров, они препятствуют достижению консенсуса, которого мы пытаемся достичь.

Таблица 3 . Обзор исследований отличительных речевых маркеров у пожилых людей.

Автоматический анализ речи как инструмент диагностики MCI и AD — это аспект, о котором говорится в большинстве публикаций. Значения точности для AD варьируются от 80 до 97%, что является существенной разницей. Чтобы облегчить сравнение с другими инструментами, мы будем рассматривать только те значения из исследований, в которых участвуют приложения или устройства, учитывая, что они наиболее похожи на клинические инструменты.В этих случаях точность AD составляет около 92%. Для MCI большинство значений находится в диапазоне от 73 до 86% или от 82 до 86% в исследованиях с приложениями. Исследования, в которых используются биомаркеры, такие как объем гиппокампа, измеренный с помощью МРТ (Chupin et al., 2009) или индикаторов амилоидного ПЭТ (Morris et al., 2016), регистрируют точность более 90% месяцев или даже лет до постановки окончательного диагноза. Хотя результаты исследований биомаркеров лучше, поскольку они позволяют идентифицировать заболевание до появления симптомов, они чрезвычайно дороги, требуют много времени и их могут проводить только узкоспециализированные специалисты.Следовательно, анализ речевого сигнала намного дешевле и проще, и его можно проводить на обычных устройствах, таких как мобильные телефоны, что делает его ценным скрининговым тестом.

Что касается метода, используемого для выявления устной речи, сложно установить, существует ли более эффективная задача. В большинстве исследований изучается спонтанная речь, и лишь некоторые из них анализируют задания по чтению. Результаты довольно схожи, и обе задачи обнаруживают одни и те же измененные функции в AD, такие как более длительное время речи, более низкая скорость речи и увеличенное количество пауз.В прогностических исследованиях AD результаты варьируются, и большинство из них имеют точность от 80 до 95% независимо от типа задачи. В случае MCI наивысшая точность (95%) достигается с помощью задачи семантической вербальной беглости (López-de-Ipiña et al., 2018a), что резко контрастирует с диапазоном, обычно обнаруживаемым при использовании других лингвистических задач (80 –85%). Однако нельзя утверждать, что задачи на семантическую вербальную беглость являются наиболее эффективными, поскольку в некоторых из этих исследований также использовались акустические характеристики, извлеченные во время выполнения задачи.Ожидается, что более сложные задачи вызовут большие различия, но это не всегда так. В свою очередь, использование разных материалов может быть полезно при изучении когнитивных процессов. Анализ речи служит прямой мерой выполнения определенных процессов, которые будут зависеть от типа языка. Например, чтение подразумевает характерную просодию (Dowhower, 1991), и ожидаются различия в отношении просодии спонтанной речи. На это могут влиять другие факторы.Ярким примером является манипуляция с материалом в исследовании De Looze et al. (2018), в котором увеличение сложности предложений, которые должны быть прочитаны людьми с AD, увеличивает количество пауз. Поэтому лучшим подходом в настоящее время является выполнение нескольких задач и выбор различных функций из каждой, чтобы объединить их в более мощный окончательный алгоритм.

Учитывая эволюцию, произошедшую в этой области за последнее десятилетие, вполне вероятно, что следующие шаги будут предприняты в направлении дифференциальной диагностики нейродегенеративных патологий.Более того, в ближайшем будущем ожидается, что новые исследования попытаются предсказать AD и преобразование MCI в AD, даже до появления каких-либо симптомов, поскольку имеется тенденция вовлекать пациентов на более ранних стадиях. В этом смысле определение определенных типов MCI (амнестических, мультидоменных) будет иметь большое значение, поскольку они представляют собой фактор риска для различных видов деменции. Следовательно, лонгитюдные исследования должны быть приоритетом. Еще одна ожидаемая ориентация — объяснить изменения голоса в когнитивных терминах — теме, по которой изначально не было большого прогресса и которая набирает силу с 2018 года.Эти изменения голоса объясняются в основном лексико-семантическими нарушениями и ухудшением исполнительных процессов и внимания. Примечательно, что есть исследования, в которых используется ручное извлечение таких параметров, как паузы (Pistono et al., 2019), которые они также относят к лексико-семантическим процессам и понимаются как компенсаторные механизмы для улучшения лексического отбора и восстановления памяти. Наконец, клиническое использование этого инструмента — еще один важный шаг. Как мы уже говорили, автоматический анализ голоса — это быстрый, дешевый и надежный метод проверки.Мы уже указывали, что есть несколько инициатив, которые используют небольшие устройства (Martínez-Sánchez et al., 2018) и мобильные приложения (König et al., 2018), и не только те, которые включены в обзор, но и другие, еще не опубликованные. в рецензируемых журналах, например при использовании планшета, предложенного Hall et al. (2019). Это важная цель, так как эти форматы позволяют нам донести инструмент до любого профессионала со смартфоном.

Заключение

Есть и другие недавние обзоры, посвященные спонтанной речи и деменции.Однако они сосредотачиваются на других нейродегенеративных процессах (Boschi et al., 2017), проводят общий анализ речи, вызываемой изображениями при БА (Mueller et al., 2018; Slegers et al., 2018), или составляют исчерпывающий, но бессистемный обзор (Szatloczki et al., 2015). Незадолго до представления этой статьи был опубликован обзор Pulido et al. (2020), в которой они вносят отличный вклад, предоставляя углубленный анализ множества методов и баз данных, обычно используемых в этой области.Тем не менее, мы считаем, что тот, который мы представляем, обеспечивает дополнительную ценность, поскольку способствует анализу риска систематической ошибки, поскольку он важен для оценки достоверности найденных доказательств. В любом случае, распространение этих исследований показывает растущий интерес к языковым нарушениям при БА и МРН.

Этот обзор подтверждает, что анализ речевого сигнала среди людей с AD и MCI является полезным инструментом для обнаружения тонких изменений в их языке. Действительно, голоса этих пациентов характеризуются ритмическими и акустическими характеристиками, которые можно с большим успехом использовать для диагностики их состояния.Он представляет собой эффективный, дешевый и простой в использовании инструмент, который может облегчить скрининг деменции.

Заявление о доступности данных

Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направить соответствующему автору.

Авторские взносы

IM-N и JM придумали и спланировали статью. ИМ-Н провели обыск. IM-N и TL проанализировали результаты. IM-N написал рукопись при поддержке всех авторов.JM и FM-S предоставили критическую обратную связь. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Аль-Хамид, С., Бенаисса, М., Кристенсен, Х., Мирхейдари, Б., Блэкберн, Д., и Ройбер, М. (2019). Новый диагностический подход для выявления пациентов с нейродегенеративными когнитивными жалобами. PLoS ONE 14: e0217388. DOI: 10.1371 / journal.pone.0217388

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Алонсо, Дж. Б., Де Леон, Дж., Алонсо, И., и Феррер, М. А. (2001). Автоматическое определение патологий в голосе по параметрам на основе HOS. EURASIP J. Appl. Сигнальный процесс. 4, 275–284. DOI: 10.1155 / S1110865701000336

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баллард, К. Дж., Робин, Д. А., Вудворт, Г., и Зимба, Л.Д. (2001). Возрастные изменения моторного контроля при зрительно-моторном отслеживании артикулятора. J. Speech Lang. Слышать. Res. 44, 763–777. DOI: 10,1044 / 1092-4388 (2001/060)

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бельтрами Д., Гальярди Г., Россини Фавретти Р., Гидони Э., Тамбурини Ф. и Кальца Л. (2018). Анализ речи с помощью методов обработки естественного языка: возможный инструмент для очень раннего обнаружения когнитивного спада? Фронт. Старение Неврологии .10: 369. DOI: 10.3389 / fnagi.2018.00369

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Boersma, P., and Weenink, D. (2007). ПРААТ Руководство. Версия 5.0.20 . Амстердам: Амстердамский университет, факультет фонетических наук.

Google Scholar

Боски, В., Катрикала, Э., Консонни, М., Чези, К., Моро, А., и Каппа, С. Ф. (2017). Связная речь при нейродегенеративных языковых расстройствах: обзор. Фронт. Psychol. 8: 269.DOI: 10.3389 / fpsyg.2017.00269

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бруцци, К., Салси, Д., Мингетти, Д., Негри, М., Казолино, Д., и Сесса, М. (2017). Пресбифония. Acta Bio Medica Atenei Parm. 88, 6–10. DOI: 10.23750 / abm.v88i1.5266

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chien, Y.-W., Hong, S.-Y., Cheah, W.-T., Yao, L.-H., Chang, Y.-L., and Fu, L.-C. (2019). Система автоматической оценки болезни Альцгеймера на основе речи с использованием генератора последовательности признаков и рекуррентной нейронной сети. Sci. Реп. 9: 19597. DOI: 10.1038 / s41598-019-56020-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chupin, M., Gérardin, E., Cuingnet, R., Boutet, C., Lemieux, L., Lehéricy, S., et al. (2009). Полностью автоматическая сегментация и классификация гиппокампа при болезни Альцгеймера и легких когнитивных нарушениях на основе данных ADNI. Гиппокамп 19, 579–587. DOI: 10.1002 / hipo.20626

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куетос, Ф., Аранго-Ласприлла, Дж. К., Урибе, К., Валенсия, К. и Лопера, Ф. (2007). Лингвистические изменения вербального выражения: доклинический маркер болезни Альцгеймера. J. Int. Neuropsychol. Soc. 13, 433–439. DOI: 10.1017 / S1355617707070609

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Луз, К., Келли, Ф., Кросби, Л., Вурдану, А., Коэн, Р. Ф., Уолш, К., и др. (2018). Изменения в речевых фрагментах при чтении вслух являются маркером легкого когнитивного нарушения и болезни Альцгеймера от легкой до умеренной. Curr. Alzheimer Res. 15, 828–847. DOI: 10.2174 / 1567205015666180404165017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Доухауэр, С. Л. (1991). Говоря о просодии: оставленный без присмотра соратник беглости. Теория Практ. 30, 165–175. DOI: 10.1080 / 004058443497

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фрейзер, К. К., Лундхольм Форс, К., Экерстрём, М., Эман, Ф., и Коккинакис, Д. (2019). Прогнозирование статуса MCI из данных мультимодального языка с использованием каскадных классификаторов. Фронт. Старение Неврологии . 11: 205. DOI: 10.3389 / fnagi.2019.00205

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фрейзер, К. К., Мельцер, Дж. А., и Рудзич, Ф. (2016). Лингвистические особенности идентифицируют болезнь Альцгеймера в повествовательной речи. J. Alzheimers. Дис . 49, 407–422. DOI: 10.3233 / JAD-150520

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Габани К., Шерман М., Солорио Т., Лю Ю., Бедор Л. и Пена Э.(2009). «Корпоративный подход к прогнозированию языковых нарушений у одноязычных английских и испанско-английских двуязычных детей» в Proceedings of Human Language Technologies: Ежегодная конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики, , 2009 г. (Boulder, CO), 46–55. DOI: 10.3115 / 1620754.1620762

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gosztolya, G., Vincze, V., Tóth, L., Pákáski, M., Kálmán, J., and Hoffmann, I.(2019). Выявление умеренных когнитивных нарушений и легкой болезни Альцгеймера на основе спонтанной речи с использованием ASR и языковых функций. Comput. Speech Lang. 53, 181–197. DOI: 10.1016 / j.csl.2018.07.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Холл А.О., Шинкава К., Косуги А., Такасе Т., Кобаяси М., Нишимура М. и др. (2019). Использование планшетов для характеристики речи людей с деменцией и легкими когнитивными нарушениями: предварительные результаты. AMIA Jt Summit Transl. Sci. Proc . 2019, 34–43.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Хоффманн, И., Немет, Д., Дай, К. Д., Пакаски, М., Ирини, Т., и Кальман, Дж. (2010). Временные параметры спонтанной речи при болезни Альцгеймера. Внутр. J. Speech Lang. Патол. 12, 29–34. DOI: 10.3109 / 17549500

7256

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хорли К., Рид А. и Бернхэм Д. (2010). Восприятие и производство эмоциональной просодии при деменции типа Альцгеймера. J. Speech Lang. Слышать. Res . 53, 1132–1146. DOI: 10,1044 / 1092-4388 (2010 / 09-0030)

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джек, К. Р., Кнопман, Д. С., Джагуст, В. Дж., Шоу, Л. М., Айзен, П. С., Вайнер, М. В. и др. (2010). Гипотетическая модель динамических биомаркеров патологического каскада Альцгеймера. Ланцет Нейрол . 9, 119–128. DOI: 10.1016 / S1474-4422 (09) 70299-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янсен, В.J., Ossenkoppele, R., Knol, D. L., Tijms, B.M., Scheltens, P., Verhey, F.R.J. и др. (2015). Распространенность церебральной амилоидной патологии у лиц без деменции: метаанализ. JAMA 313, 1924–1938. DOI: 10.1001 / jama.2015.4668

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Като С., Хомма А. и Сакума Т. (2018). Легкий скрининг на легкую болезнь Альцгеймера и легкие когнитивные нарушения из-за речи пожилых людей. Curr. Alzheimer Res. 15, 104–110.DOI: 10.2174 / 1567205014666171120144343

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходабахш А., Демироглу К. (2015). Анализ речевых средств обнаружения и мониторинга болезни Альцгеймера. Methods Mol. Биол . 1246, 159–173. DOI: 10.1007 / 978-1-4939-1985-7_11

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходабахш А., Есил Ф., Гунер Э. и Демироглу К. (2015). Оценка лингвистических и просодических особенностей для выявления болезни Альцгеймера в турецкой разговорной речи. Евразип Дж. Аудиоречевой музыкальный процесс. 2015: 9. DOI: 10.1186 / s13636-015-0052-y

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кениг, А., Сатт, А., Сорин, А., Хори, Р., Деррумо, А., Дэвид, Р. и др. (2018). Использование анализа речи в мобильном приложении для оценки когнитивных нарушений у пожилых людей. Curr. Alzheimer Res. 15, 120–129. DOI: 10.2174 / 156720501466617082

42

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кёниг, А., Satt, A., Sorin, A., Hoory, R., Toledo-Ronen, O., Derreumaux, A., et al. (2015). Автоматический анализ речи для оценки пациентов с предменностью и болезнью Альцгеймера. Демент Альцгеймера. Диаг. Оценивать. Дис. Монит. 1, 112–124. DOI: 10.1016 / j.dadm.2014.11.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Дж. К., Ким, С. Дж., Хонг, С., и Ким, Ю. (2019). Диагностика болезни Альцгеймера с использованием амилоида и тау-белка в качестве биомаркеров жидкости. Exp. Мол. Med. 51, 1–10. DOI: 10.1038 / s12276-019-0299-у

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Либерман П. и Блюмштейн С. Э. (1988). Физиология речи, восприятие речи и акустическая фонетика . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. DOI: 10.1017 / CBO9781139165952

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линвилл, С. Э. (2004). Стареющий голос. ASHA Свинец 9, 12–21.

Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Алонсо, Дж. Б., Соле-Казальс, Дж., Баррозо, Н., Энрикес, П., Фаундес-Зануй, М. и др. (2013a). Об автоматической диагностике болезни Альцгеймера на основе анализа спонтанной речи и эмоциональной температуры. Cogn. Comput. 7, 44–55. DOI: 10.1007 / s12559-013-9229-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Алонсо, Дж. Б., Травьесо, К. М., Соле-Казальс, Дж., Эгиран, Х., Фаундес-Зануй, М. и др. (2013b). О выборе неинвазивных методов на основе анализа речи, ориентированных на автоматическую диагностику болезни Альцгеймера. Sens. Switz. 13, 6730–6745. DOI: 10.3390 / s130506730

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Алонсо-Эрнандес, Х. Б., Соле-Казальс, Дж., Травьесо-Гонсалес, К. М., Эсейса, А., Фаундес-Зануй, М. и др. (2015a). Выбор функций для автоматического анализа эмоциональной реакции на основе моделирования нелинейной речи, подходящей для диагностики болезни Альцгеймера. Нейрокомпьютеры 150, 392–401. DOI: 10.1016 / j.neucom.2014.05.083

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Мартинес-де-Лисардуй, У., Кальво, П. М., Бейтиа, Б., Гарсия-Мелеро, Дж., Фернандес, Э. и др. (2018a). Об анализе речи и дисфункции для автоматического обнаружения легких когнитивных нарушений. Neural Comput. Прил. 32, 15761–15769. DOI: 10.1007 / s00521-018-3494-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Мартинес-Де-Лисардуй, У., Кальво, П. М., Mekyska, J., Beitia, B., Barroso, N., et al. (2018b). Достижения в области автоматического анализа речи для раннего выявления болезни Альцгеймера: нелинейный многозадачный подход. Curr. Alzheimer Res. 15, 139–148. DOI: 10.2174 / 1567205014666171120143800

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопес-де-Ипинья, К., Соле-Казальс, Дж., Эгиран, Х., Алонсо, Дж. Б., Травьесо, К. М., Эсейса, А. и др. (2015b). Выбор характеристик для анализа спонтанной речи, чтобы помочь в диагностике болезни Альцгеймера: подход фрактальной размерности. Comput. Speech Lang. 30, 43–60. DOI: 10.1016 / j.csl.2014.08.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маркаки М., Стилиану Ю. (2011). Обнаружение и различение голосовых патологий на основе спектральных характеристик модуляции. IEEE Trans. Audio Speech Lang. Процесс. 19, 1938–1948. DOI: 10.1109 / TASL.2010.2104141

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Санчес, Ф., Мейлан, Х. Дж. Г., Карро, Дж., И Иванова, О.(2018). Прототип голосового анализа диагностики болезни Альцгеймера. J. Alzheimers. Дис. 64, 473–481. DOI: 10.3233 / JAD-180037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Санчес, Ф., Мейлан, Дж. Дж. Г., Гарсия-Севилья, Дж., Карро, Дж. И Арана, Дж. М. (2013). Анализ беглости устного чтения у пациентов с болезнью Альцгеймера и бессимптомных контрольных субъектов. Neurologia 28, 325–331. DOI: 10.1016 / j.nrl.2012.07.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Санчес, Ф., Мейлан, Дж. Дж. Г., Перес, Э., Карро, Дж., И Арана, Дж. М. (2012). Выразительные просодические паттерны у людей с болезнью Альцгеймера. Psicothema 24, 16–21.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Мартинес-Санчес, Ф., Мейлан, Дж. Дж. Г., Вера-Феррандис, Дж. А., Карро, Дж., Пуханте-Вальверде, И. М., Иванова, О. и др. (2017). Нарушения речевого ритма у испаноязычных людей с болезнью Альцгеймера. Aging Neuropsychol. Cogn. 24, 418–434. DOI: 10.1080 / 13825585.2016.1220487

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейлан, Х. Дж. Г., Мартинес-Санчес, Ф., Карро, Х., Каркавилла, Н., и Иванова, О. (2018). Голосовые маркеры лексического доступа при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. Curr. Alzheimer Res. 15, 111–119. DOI: 10.2174 / 156720501466617082

39

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейлан, Х. Дж. Г., Мартинес-Санчес, Ф., Карро, Х., Лопес, Д. Э., Миллиан-Морелл, Л., и Арана, Дж. М. (2014). Речь при болезни Альцгеймера: могут ли временные и акустические параметры определять деменцию? Демент. Гериатр. Cogn. Disord. 37, 327–334. DOI: 10.1159 / 000356726

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейлан, Х. Дж. Г., Мартинес-Санчес, Ф., Карро, Х., Санчес, Х. А., и Перес, Э. (2012). Акустические маркеры, связанные с нарушением обработки речи при болезни Альцгеймера. Пролет.J. Psychol. 15, 487–494. DOI: 10.5209 / rev_SJOP.2012.v15.n2.38859

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейлан, Х. Дж. Г., Мартинес-Санчес, Ф., Мартинес-Николас, И., Льоренте, Т. Э., и Карро, Дж. (2020). Изменения ритма речевой разницы между людьми с недегенеративными легкими когнитивными нарушениями и с доклинической деменцией. Behav. Neurol. 2020: e4683573. DOI: 10.1155 / 2020/4683573

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мохер, Д., Либерати, А., Тецлафф, Дж., Альтман, Д. Г., и Груп, Т. П. (2009). Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и метаанализов: заявление PRISMA. PLoS Med. 6: e1000097. DOI: 10.1371 / journal.pmed.1000097

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мула, С., Манн, З., Туфанару, К., Ароматарис, Э., Сирс, К., Сфетку, Р. и др. (2020). «Глава 7: систематические обзоры этиологии и риска», в JBI Manual for Evidence Synthesis , eds E.Ароматарис и З. Манн (JBI). DOI: 10.46658 / JBIMES-20-08

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Моррис, Э., Халкиду, А., Хаммерс, А., Пикок, Дж., Саммерс, Дж., И Кивил, С. (2016). Диагностическая точность ПЭТ-индикаторов амилоида 18F для диагностики болезни Альцгеймера: систематический обзор и метаанализ. Eur. J. Nucl. Med. Мол. Imaging 43, 374–385. DOI: 10.1007 / s00259-015-3228-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мюллер, К.Д., Германн Б., Меколлари Дж. И Тюркстра Л. С. (2018). Связанная речь и язык при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера: обзор задач по описанию изображений. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 40, 917–939. DOI: 10.1080 / 13803395.2018.1446513

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нагумо Р., Чжан Ю., Огава Ю., Хосокава М., Абэ К., Укеда Т. и др. (2020). Автоматическое определение когнитивных нарушений посредством акустического анализа речи. Curr. Alzheimer Res. 17, 60–68. DOI: 10.2174 / 1567205017666200213094513

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Насролахзаде, М., Мохаммадпури, З., и Хаддадния, Дж. (2016a). Анализ поверхности среднеквадратичной ошибки и соответствующих ей контурных графиков спонтанных речевых сигналов при болезни Альцгеймера с адаптивным фильтром Винера. Comput. Гм. Behav. 61, 364–371. DOI: 10.1016 / j.chb.2016.03.031

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Насролахзаде, М., Мохаммадпори, З., и Хаддадния, Дж. (2016b). Новый метод ранней диагностики болезни Альцгеймера, основанный на спектральной оценке спонтанных речевых сигналов более высокого порядка. Cogn. Neurodyn. 10, 495–503. DOI: 10.1007 / s11571-016-9406-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Насролахзаде, М., Мохаммадпори, З., и Хаддадния, Дж. (2018). Спектральный анализ высших порядков спонтанных речевых сигналов при болезни Альцгеймера. Cogn. Neurodyn. 12, 583–596. DOI: 10.1007 / s11571-018-9499-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пистоно, А., Париенте, Дж., Бези, К., Лемесль, Б., Ле Мен, Дж., И Джукла, М. (2019). Что происходит, когда ничего не происходит? Исследование пауз как компенсаторного механизма в начале болезни Альцгеймера. Neuropsychologia 124, 133–143. DOI: 10.1016 / j.neuropsychologia.2018.12.018

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Поеллабауэр, К., Ядав, Н., Доде, Л., Шнайдер, С. Л., Буссо, К., Флинн, П. Дж. (2015). Проблемы обнаружения сотрясения мозга с помощью голосовых акустических биомаркеров. Доступ IEEE 3, 1143–1160. DOI: 10.1109 / ACCESS.2015.2457392

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пулидо, М. Л. Б., Эрнандес, Дж. Б. А., Баллестер, М. А. Ф., Гонсалес, К. М. Т., Мекиска, Дж., И Смекал, З. (2020). Болезнь Альцгеймера и автоматический анализ речи: обзор. Expert Syst. Прил. 150: 113213.DOI: 10.1016 / j.eswa.2020.113213

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Qiao, Y., Xie, X.-Y., Lin, G.-Z., Zou, Y., Chen, S.-D., Ren, R.-J., et al. (2020). Компьютерный анализ речи при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера: пилотное исследование из Шанхая, Китай. J. Alzheimers. Дис. 75, 211–221. DOI: 10.3233 / JAD-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салхи, Л., и Шериф, А. (2006). «Интерфейс обработки речи для анализа патологических голосов», , 2006 2-я Международная конференция по информационным коммуникационным технологиям, (Дамаск), 1259–1263.

Google Scholar

Сингх С., Бакс Р. С. и Куэрден Дж. М. (2001). Оценка объективной техники анализа временных переменных в спонтанной речи DAT. Афазиология 15, 571–583. DOI: 10.1080 / 02687040143000041

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Слегерс А., Филиу Р.-П., Монтембо М. и Брамбати С. М. (2018). Связанные речевые особенности из описания изображения при болезни Альцгеймера: систематический обзор. J. Alzheimers Dis. 65, 1–26. DOI: 10.3233 / JAD-170881

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шатлочек, Г., Хоффманн, И., Винце, В., Кальман, Дж., И Пакаски, М. (2015). Говоря о болезни Альцгеймера, это ранний признак? Важность изменений языковых способностей при болезни Альцгеймера. Фронт. Aging Neurosci. 7: 195. DOI: 10.3389 / fnagi.2015.00195

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фемистоклеоз, C., Экерстрём, М., Коккинакис, Д. (2018). Выявление легких когнитивных нарушений по речи на шведском языке с помощью глубоких последовательных нейронных сетей. Фронт. Neurol . 9: 975. DOI: 10.3389 / fneur.2018.00975

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Toth, L., Hoffmann, I., Gosztolya, G., Vincze, V., Szatloczki, G., Banreti, Z., et al. (2018). Решение на основе распознавания речи для автоматического обнаружения легких когнитивных нарушений при спонтанной речи. Curr. Alzheimer Res. 15, 130–138. DOI: 10.2174 / 1567205014666171121114930

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Villemagne, V. L., Burnham, S., Bourgeat, P., Brown, B., Ellis, K. A., Salvado, O., et al. (2013). Отложение β-амилоида, нейродегенерация и снижение когнитивных функций при спорадической болезни Альцгеймера: проспективное когортное исследование. Lancet Neurol. 12, 357–367. DOI: 10.1016 / S1474-4422 (13) 70044-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уайтинг П.F., Rutjes, A. W. S., Westwood, M. E., Mallett, S., Deeks, J. J., Reitsma, J. B., et al. (2011). QUADAS-2: переработанный инструмент для оценки качества исследований диагностической точности. Ann. Междунар. Med. 155, 529–536. DOI: 10.7326 / 0003-4819-155-8-201110180-00009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Скрининг заболеваний — Инструменты обучения статистике

Что означает скрининг?

Скрининг относится к применению медицинской процедуры или теста к людям, у которых еще нет симптомов определенного заболевания, с целью определения их вероятности заражения этим заболеванием. Сама процедура скрининга не позволяет диагностировать болезнь . Тем, у кого есть положительный результат скринингового теста, потребуется дальнейшее обследование с последующими диагностическими тестами или процедурами.

Почему мы проводим скрининг?

Целью скрининга является снижение заболеваемости или смертности от этого заболевания путем выявления заболеваний на самых ранних стадиях, когда лечение обычно бывает более успешным.

Примеры отборочных тестов:

Мазок Папаниколау, маммография, клинический осмотр груди, определение артериального давления, уровня холестерина, осмотр глаз / проверка зрения и анализ мочи.

Что такое чувствительность и специфичность?

Чувствительность и специфичность — это показатели способности теста правильно классифицировать человека как больного или не болеющего. Под чувствительностью понимается способность теста определять человека с заболеванием как положительный. Высокочувствительный тест означает, что есть несколько ложноотрицательных результатов, и, следовательно, меньше случаев заболевания пропущено. Специфика теста заключается в том, что он позволяет определить человека, не страдающего каким-либо заболеванием, как отрицательный.Высокоспецифичный тест означает, что ложноположительных результатов мало. Может оказаться невозможным использовать тест с низкой специфичностью для скрининга, поскольку многие люди, не страдающие этим заболеванием, будут иметь положительный результат скрининга и, возможно, получат ненужные диагностические процедуры.

Желательно, чтобы тест был одновременно высокочувствительным и высокоспецифичным. Часто это невозможно. Обычно это компромисс. Для многих клинических тестов есть люди, которые явно нормальны, некоторые явно ненормальны, а некоторые попадают в серую зону между ними.Выбор должен быть сделан при установлении критериев теста для положительных и отрицательных результатов.

Что такое прогностическая ценность?

Вероятность заражения с учетом результатов теста называется прогностической ценностью теста. Положительная прогностическая ценность — это вероятность того, что пациент с положительным (ненормальным) результатом теста действительно болен. Отрицательная прогностическая ценность — это вероятность того, что человек с отрицательным (нормальным) результатом теста действительно не болеет.Прогностическая ценность — это ответ на вопрос: если результат теста моего пациента положительный, каковы шансы, что у моего пациента действительно есть болезнь?

Прогностическая ценность определяется чувствительностью и специфичностью теста, а также распространенностью заболевания в тестируемой популяции. (Распространенность определяется как доля людей в определенной популяции в данный момент времени с рассматриваемым заболеванием.) Чем более чувствителен тест, тем меньше вероятность того, что человек с отрицательным тестом будет иметь заболевание, и, следовательно, тем больше вероятность отрицательная прогностическая ценность.Чем точнее тест, тем меньше вероятность того, что человек с положительным тестом будет свободен от болезни, и тем выше будет прогностическая ценность положительного результата.

Когда распространенность доклинических заболеваний низкая, положительная прогностическая ценность также будет низкой, даже при использовании теста с высокой чувствительностью и специфичностью. Что касается таких редких заболеваний, большая часть людей с положительными результатами скрининговых тестов неизбежно окажется не болеющей при дальнейшем диагностическом тестировании. Чтобы увеличить положительную прогностическую ценность скринингового теста, программа может нацелить скрининговый тест на людей с высоким риском развития заболевания, исходя из таких соображений, как демографические факторы, история болезни или род занятий.Например, маммография рекомендуется женщинам старше сорока лет, потому что это группа населения с более высокой распространенностью рака груди.

Какие критерии следует учитывать для эффективной программы скрининга?

  1. Опасные для жизни заболевания, такие как рак груди, и болезни, которые, как известно, имеют серьезные и необратимые последствия, если их не лечить на ранней стадии, такие как врожденный гипотиреоз, подходят для скрининга.
  2. Лечение заболеваний на ранних стадиях должно быть более эффективным, чем лечение, начатое после появления симптомов.Например, рак шейки матки развивается медленно, и раковым клеткам требуется более десяти лет, чтобы перейти в фазу инвазивности. На этой прединвазивной стадии рак обычно протекает бессимптомно, но может быть обнаружен путем скрининга с использованием мазка Папаниколау. На этой стадии лечение более эффективно, чем когда рак стал инвазивным. С другой стороны, рак легких имеет плохой прогноз независимо от стадии, на которой начато лечение. Похоже, что ранняя диагностика и лечение продлевают жизнь немногим больше, чем терапия после появления симптомов.Скрининг для выявления рака легких на ранней стадии с использованием доступных в настоящее время методов не принесет пользы.
  3. Распространенность выявляемой доклинической фазы болезни должна быть высокой среди обследуемого населения. Это относится к относительной стоимости программы скрининга по отношению к количеству выявленных случаев и к положительной прогностической ценности. Затраты ресурсов на обследование должны быть оправданы с точки зрения устранения или уменьшения неблагоприятных последствий для здоровья.

    Программа скрининга, выявляющая реже встречающиеся заболевания, может принести пользу лишь немногим. Такая программа может предотвратить некоторые смертельные случаи. Несмотря на то, что предотвращение даже одной смерти важно, учитывая ограниченные ресурсы, более рентабельной программе лечения более распространенных болезней следует уделять более высокий приоритет, поскольку она поможет большему количеству людей.

    Однако в некоторых случаях скрининг на заболевания с низкой распространенностью также является рентабельным, если стоимость скрининга меньше, чем стоимость лечения, если болезнь не обнаружена на ранней стадии.Например, фенилкетонурия (ФКУ) — редкое заболевание, но при отсутствии лечения оно имеет очень серьезные долгосрочные последствия. Фенилкетонурия встречается только у 1 из примерно 15 000 родов, и, если ее не лечить, может привести к серьезной умственной отсталости, которую можно предотвратить с помощью диетического вмешательства. Доступность простого, точного и недорогого теста привела к тому, что многие штаты, включая штат Нью-Йорк, потребовали скрининга на ФКУ для всех новорожденных.

  4. Должен быть доступен подходящий скрининговый тест.Критерии пригодности включают адекватную чувствительность и специфичность, низкую стоимость, простоту введения, безопасность, создают минимальный дискомфорт при введении и приемлемы как для пациентов, так и для практикующих врачей.
  5. Также должно быть надлежащее наблюдение за теми людьми, у которых есть положительные результаты скрининга, чтобы гарантировать проведение тщательного диагностического обследования.

Идентификация генов болезней с использованием машинного обучения и функционального сходства генов, оцененных с помощью Gene Ontology

Abstract

Идентификация генов болезней на основе огромного количества генетических данных — одна из самых сложных задач в постгеномную эпоху.Кроме того, сложные заболевания представляют собой сильно разнородный генотип, который затрудняет идентификацию биологических маркеров. Для идентификации этих маркеров широко используются методы машинного обучения, но их эффективность во многом зависит от размера и качества доступных данных. В этом исследовании мы продемонстрировали, что классификаторы машинного обучения, обученные функциональному сходству генов с помощью Gene Ontology (GO), могут улучшить идентификацию генов, участвующих в сложных заболеваниях. С этой целью мы разработали контролируемую методологию машинного обучения для прогнозирования сложных генов заболеваний.Предлагаемый трубопровод оценивался с использованием генов-кандидатов расстройств аутистического спектра (РАС). Количественная оценка функционального сходства генов была получена с использованием различных мер семантического сходства. Чтобы сделать вывод о скрытом функциональном сходстве между генами РАС, различные типы классификаторов машинного обучения были построены на основе количественных матриц семантического сходства генов РАС и генов, не относящихся к РАС. Классификаторы, обученные и протестированные на функциональное сходство генов РАС и не связанных с РАС, превзошли ранее описанные классификаторы РАС.Например, классификатор случайного леса (RF) достиг AUC 0,80 для предсказания новых генов РАС, что было выше, чем сообщаемый классификатор (0,73). Кроме того, этот классификатор смог предсказать 73 новых гена-кандидата РАС, которые были обогащены основными фенотипами РАС, такими как аутизм и обсессивно-компульсивное поведение . Кроме того, предсказанные гены также были обогащены сопутствующими состояниями РАС, включая синдром дефицита внимания с гиперактивностью (СДВГ). Мы также разработали рабочий процесс KNIME с предложенной методологией, которая позволяет пользователям настраивать и выполнять его, не требуя навыков машинного обучения и программирования.Машинное обучение — эффективный и надежный метод для расшифровки механизма РАС путем выявления новых генов болезней, но это исследование также продемонстрировало, что их эффективность можно улучшить, включив количественную оценку функционального сходства генов. Исходный код и рабочий процесс предложенной методологии доступны по адресу https://github.com/Muh-Asif/ASD-genes-prediction.

Образец цитирования: Asif M, Martiniano HFMCM, Vicente AM, Couto FM (2018) Идентификация генов болезней с использованием машинного обучения и функционального сходства генов, оцененных с помощью онтологии генов.PLoS ONE 13 (12): e0208626. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208626

Редактор: Цзяньцзюнь Ху, Университет Южной Каролины, США

Поступила: 14 июля 2018 г .; Одобрена: 20 ноября 2018 г .; Опубликован: 10 декабря 2018 г.

Авторские права: © 2018 Asif et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Весь код и результаты, полученные с помощью модели, доступны в нашем репозитории GitHub (https://github.com/Muh-Asif/ASD-genes-prediction).

Финансирование: Эта работа была поддержана португальским фондом Fundação para a Ciência e Tecnologia (SFRH / BD / 52485/2014, MA и DeST: Deep Semantic Tagger PTDC / CCI-BIO / 28685/2017). (https://www.fct.pt/). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Сложные заболевания с сильным генетическим влиянием, такие как расстройство аутистического спектра (РАС), часто имеют множественную этиологию с вовлечением, возможно, сотен различных генов. Последние достижения в области генетических технологий привели к более эффективному сбору генетических данных. Например, многие крупномасштабные генетические исследования РАС выявили сотни возможных заболеваний [1,2].Однако, учитывая огромное количество данных, полученных в результате этих крупномасштабных исследований, выявление истинных генов болезней стало сложной задачей. Например, генетическая этиология выявляется только в 20–25% случаев РАС [3], что требует дополнительных усилий для выяснения генов, вызывающих РАС.

Алгоритм случайного блуждания с перезапуском (RWR) широко используется для прогнозирования генов болезней [4,5]. В последнее время методы машинного обучения стали мощным вычислительным методом при анализе наборов геномных данных [6].Методы контролируемого машинного обучения отслеживают скрытые взаимосвязи между генами, вызывающими заболевания, в существующих наборах данных, такие как профили коэкспрессии генов, функциональное сходство или сети белок-белковых взаимодействий; а затем использует эту информацию, чтобы отличить гены болезней от генов, не являющихся болезнями [7–9]. Методы машинного обучения помогают биологам определить особенности генома, которые могут иметь значение в механизме заболевания. Кришнан и др. [10] сообщили о взвешенном классификаторе машины опорных векторов (SVM) для прогнозирования вероятности ассоциации каждого гена мозга с РАС.Взвешенный SVM был обучен на специальной генной сети, которая объединяет экспрессию генов, белок-белковые взаимодействия и информацию о регуляторных последовательностях генов мозга. Однако оценка классификатора была ограничена подмножеством генов, которые были генами РАС с высокой степенью достоверности. Такая сдержанная ограниченная оценка классификаторов может переоценить эффективность классификатора. Более того, существуют ограничения для белок-белковых взаимодействий и сетей коэкспрессии. Например, сложно отобразить слабые взаимодействия в сетях взаимодействий, что ограничивает возможности прогнозирования генов болезней.Чтобы преодолеть недостатки сетевых аннотаций, в исследованиях использовалась генная онтология (GO) (http://www.geneontology.org/) [11], которая является высокоэффективным ресурсом для прогнозирования генов, вызывающих заболевания [12].

Функционально похожие гены имеют тенденцию вносить вклад в подобный фенотип. Например, этиологически релевантные гены, нарушенные генетическими вариантами у пациентов с РАС, имеют тенденцию к агрегированию в определенных биологических процессах [13], указывая на то, что гены болезней могут принадлежать к одному и тому же иерархическому пути ГО и будут иметь большее функциональное сходство.Следовательно, функциональное сходство генов, измеренное с помощью ГО, также может быть использовано для прогнозирования потенциальных генов-кандидатов РАС.

В этом исследовании мы предположили, что методы машинного обучения, обученные и протестированные только на основе функционального сходства генов на основе GO, могут использоваться для прогнозирования генов, связанных с заболеванием, с улучшенной производительностью по сравнению с современными методами [10]. Мы проверили эффективность классификаторов, используя тот же подход к оценке, что и Кришнан и др., А именно, проведенную ограниченную перекрестную проверку.Кроме того, классификаторы также были проверены с помощью стратифицированной пятикратной перекрестной проверки. Различные методы машинного обучения были применены к матрице функционального сходства известных ASD и нементальных генов. Классификаторы, обученные и протестированные только на основе функционального сходства генов, показали лучшие результаты, чем современные методы. Это показывает, что функциональное сходство ГО является важным ресурсом для прогнозирования генов РАС. Таким образом, методы машинного обучения, обученные и проверенные на семантическом сходстве генов, могут эффективно сузить генетическую сложность РАС.Кроме того, классификатор, построенный на основе генов РАС с высокой степенью достоверности, получил улучшенные характеристики и, следовательно, может использоваться для прогнозирования генов РАС. Мы также представили полностью автоматизированный и настраиваемый рабочий процесс KNIME предлагаемой методологии, который может использоваться для идентификации генов любого другого типа заболеваний.

Методы

Обзор предлагаемой методики

В этом исследовании мы разработали методологию на основе машинного обучения для идентификации генов болезней. На рис. 1 показан общий конвейер предлагаемой методологии.Для любого заданного набора релевантных и нерелевантных генов создается матрица функционального сходства (шаг 1). Функциональное сходство между генами можно определить с помощью профилей экспрессии генов, сетей белок-белковых взаимодействий или ГО. Различные алгоритмы машинного обучения обучаются и тестируются на матрицах функционального сходства (шаг 2 и 3). Чтобы избежать предвзятых оценок, требуется разумно сбалансированное соотношение генов, вызывающих заболевание, и генов, не являющихся болезнями. Простой в использовании и автоматизированный рабочий процесс предлагаемой методологии с использованием фреймворка машинного обучения KNIME также предоставляется пользователям с минимальными навыками программирования или машинного обучения.

Рис. 1. Основные компоненты предлагаемой методики прогнозирования генов болезней.

Функциональное сходство вычисляется для заданного набора генов. К матрицам функционального сходства применяются различные методы машинного обучения, чтобы определить правила, позволяющие отличать гены болезней от генов, не являющихся болезнями. Используются два подхода к оценке, а именно стратифицированная и длительная ограниченная стратифицированная пятикратная перекрестная проверка.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208626.g001

Методы машинного обучения

Для этого исследования мы использовали различные методы классификации машинного обучения, такие как наивный байесовский (NB) [14], линейный и радиальный SVM [15], а также метод, основанный на дереве решений, Random Forest (RF) [16]. Методы машинного обучения с учителем широко используются для прогнозирования генов болезней. Сравнение методов, основанных на классификации, можно найти в Le et al. [17].

RF, линейный и радиальный SVM и NB были обучены функциональному сходству генов болезней и генов, не связанных с болезнью.RF — это метод ансамблевого обучения, который строит лес деревьев решений. Каждое дерево в лесу — это отдельная слабая модель, которая обучается на случайно выбранном подмножестве данных, и каждый узел дерева разбивается путем случайного выбора функций из обучающих данных. Эта случайность позволяет RF создавать множество некоррелированных слабых моделей, которые затем объединяются для создания надежной и стабильной модели. В случае классификации окончательные отнесения к классам из РФ являются результатом консенсусного голосования по всем слабым моделям.РФ применялся со следующими параметрами: количество деревьев (ntree) = 500; количество переменных, выбранных случайным образом при каждом разбиении (mtry), равное квадратному корню из общего числа характеристик (рекомендуемое значение Бреймана и др.), случайная выборка с заменой; и равные веса классов принимаются как для положительных, так и для отрицательных классов. Мы использовали реализацию RF из пакета randomForest R (версия 4.6–12) [18].

SVM — это метод эвристической оптимизации, который стремится обнаруживать координаты наблюдений, называемые опорными векторами, для определения гиперплоскости решения, которая наилучшим образом разделяет оба класса (положительный и отрицательный) с максимальными полями в n-мерном пространстве, где n — число функций, используемых для моделирования.SVM может использоваться как линейный или нелинейный метод путем определения функции ядра. В нелинейной SVM скалярные произведения линейной SVM заменяются функцией ядра, которая позволяет алгоритму отображать данные в пространстве признаков более высокой размерности. В этом исследовании мы использовали линейную SVM и SVM на основе радиального ядра для прогнозирования генов заболеваний. Линейный и радиальный SVM применялся с использованием пакета R e1071 (версия 1.6.8) [19]. Равные веса классов были определены как для положительных, так и для отрицательных классов. Значения 1 и 0,001 использовались для параметров стоимости и эпсилон соответственно.Для радиально-SVM гамма была установлена ​​на 0,02.

NB — простой вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса с предположением сильной (наивной) независимости между каждой парой предикторов. Этот простейший байесовский классификатор можно эффективно обучить, и он хорошо работает на практике, даже когда предположение о независимости признаков не соответствует действительности. Он был обучен как модель условной вероятности, где условное распределение вероятностей каждого наблюдения оценивается с помощью теоремы Байеса, а затем используется для прогнозирования меток классов для экземпляров тестового набора.NB наносился с помощью пакета e1071 R. NB использовался без сглаживания Лапласа.

Оценка классификаторов

Все классификаторы оценивались с использованием двух различных подходов к оценке, а именно стратифицированной пятикратной перекрестной проверки и удерживаемой ограниченной стратифицированной пятикратной перекрестной проверки, адаптированной из Krishnan et al. учиться. Стратифицированная пятикратная перекрестная проверка состоит из следующих шагов:

  1. Разделите набор данных на пять равных частей с вероятностями классов, аналогичными исходному набору данных
  2. Обучить классификатор на четырех случайно выбранных складках (обучающая выборка)
  3. Протестируйте обученный классификатор, используя оставшуюся складку (тестовый набор).
  4. Повторите процесс пять раз, и каждый раз в качестве тестового набора используется другая складка.

При удерживаемой ограниченной стратифицированной пятикратной перекрестной проверке классификатор тестируется с использованием подмножества тестового набора (шаг 3), называемого удерживаемым.

Подобно методу Кришнана и др., Метрика оценки «Площадь под кривой оператора-приемник» (AUC) использовалась для оценки и сравнения производительности всех сгенерированных классификаторов. Чтобы избежать смещения оценок самоподобия, во время перекрестной проверки матрица в квадрате семантического сходства была разделена на пять частей.Таким образом, гены, выбранные в качестве экземпляров в тестовом наборе, были удалены как функции из тестового и обучающего набора. Это позволило избежать использования значений самоподобия в тестовой выборке. Например, для данного набора из пяти генов: g1… g5 матрица семантического сходства имеет размерность 5×5. Если g1… g3 используются в качестве экземпляров в обучающем наборе, тогда g4 и g5 находятся в тестовом наборе, поэтому их нельзя использовать в качестве признаков в обучающем наборе. Таким образом, матрица обучающего набора сокращается до размеров 3×3 с тремя генами: g1… g3.Поэтому, чтобы избежать какой-либо систематической ошибки, экземпляры тестовых наборов были исключены из списка функций тестовых и обучающих наборов, что привело к уменьшению количества функций как для тестовых, так и для обучающих наборов.

Влияние дисбаланса класса

Недостаточная выборка использовалась для ситуаций, когда наблюдался дисбаланс в положительных и отрицательных случаях. Во время разработки классификатора большинство классов (отрицательные) не отбирались в каждой обучающей группе пятикратной перекрестной проверки. Для этой цели использовался метод PercPos из несбалансированного пакета R, а значение perc было установлено равным 30, что дало подмножество из 30% положительных и 70% отрицательных экземпляров.Пятикратная перекрестная проверка классификаторов, построенных на неполных наборах данных, была повторена 20 раз, и было указано среднее значение AUC.

Построение матрицы функционального подобия

Функциональное сходство между генами определяли с использованием аннотаций GO. GO — это структурированный и контролируемый словарь терминов для описания генных продуктов. GO структурирован как направленный ациклический граф (DAG), в котором термины представлены в виде узлов, а отношения между различными терминами представлены в виде ребер.Простота поиска и богатство биологической информации сделали GO обязательным ресурсом для изучения характеристик генов. Меры семантического сходства Resnik [20], Wang [21] и Relevance (Rel) [22] со стратегией комбинирования Максимум (Max) были использованы для построения матриц функционального сходства для генов болезни и генов, не связанных с болезнью. Rel и Resnik — это меры, основанные на информационном содержании (IC). Пусть p (c) — вероятность использования члена GO c в данном корпусе GO. IC термина можно определить как: (1)

Методы на основе IC вычисляют семантическую оценку между двумя терминами GO с использованием IC их термина наиболее информативного общего предка (MICA).Мера Ванга использует иерархическую структуру GO для вычисления оценок семантического сходства между данными терминами.

Использовалась стратегия Макса комбинирования оценок семантического сходства для всех терминов GO, связанных с данными генами. Пусть g1 и g2 — два разных гена, аннотированные следующим списком терминов GO ( t 11 , t 12 …… t 1 m ) и ( t 21 , т 22 …… т 2 n ) соответственно.Критерии максимального комбинирования вычисляют максимальную оценку семантического сходства по всем возможным парам терминов между двумя списками терминов следующим образом: (2)

терминов GO с кодом электронного свидетельства (IEA) были исключены при расчете показателя семантического сходства. Информация о GO как для ASD, так и для нементальных генов была получена из пакета R org.Hs.eg.db [23]. Для оценки функционального сходства между генами использовались только термины из аспекта биологического процесса. Все меры семантического сходства реализованы с помощью GOSemSim (версия 2.0.4) Пакет R [24]. Чтобы гарантировать, что результаты не зависят от меры, мы решили не использовать разработанный нами инструмент DiShIn и измерение [25], но мы ожидаем получить аналогичную или лучшую производительность с более точными измерениями.

Существует более 40 тысяч GO-терминов, представляющих биологические концепции. Однако некоторым генам по-прежнему не хватает информации GO, что приводит к отсутствию семантических оценок. Гены с отсутствующими оценками сходства были исключены в начале анализа. Мы не присваивали 0 значений отсутствующим оценкам, чтобы избежать путаницы, потому что в наборе данных были гены, которые действительно имели семантическое сходство 0.Следовательно, замена отсутствующих оценок на 0 может вызвать смещение в прогнозах, а также может привести к смещению оценки эффективности классификатора. Все подходы к прогнозированию генов болезней во многом зависят от данных, и каждый набор данных имеет свои ограничения. Например, сети межбелкового взаимодействия имеют ограничение, заключающееся в том, что не учитывают слабо взаимодействующие белки, поскольку их трудно установить экспериментально. Точно так же представленный подход также зависит от оценок семантического сходства генов, которые были недоступны для некоторых генов.Однако в нашем наборе данных семантические оценки отсутствовали только для 170 генов (9,5%). Из них 96 (14,6% положительных случаев [гены болезни]) относятся к положительному классу, а 74 (6,5% отрицательных случаев [гены, не связанные с заболеванием]) были отрицательными. Этот небольшой процент положительных примеров с отсутствующими сходствами не окажет значительного влияния на производительность классификатора.

Автоматизированный рабочий процесс

Чтобы сделать разработанную методологию доступной для исследователей, не обладающих обширными знаниями в области машинного обучения и программирования, мы разработали простой в использовании рабочий процесс.Рабочий процесс был разработан с использованием фреймворка KNIME (https://www.knime.com/). KNIME — это фреймворк с открытым исходным кодом, реализующий несколько алгоритмов машинного обучения и утилит анализа данных. Разработанный автоматизированный рабочий процесс KNIME включает в себя все описанные выше методы машинного обучения и семантического сходства для прогнозирования генов болезней.

Набор данных тематического исследования

Для реализации предложенной методологии гены, свидетельствующие об участии в РАС, были получены из базы данных генов Инициативы по исследованию аутизма (SFARI) Фонда Саймонса (N = 990) (https: // gene.sfari.org/), по состоянию на март 2018 г. База данных генов SFARI представляет собой каталог генов, имеющих отношение к РАС, о которых сообщалось в предыдущих исследованиях. В базе данных SFARI гены классифицируются по семи различным категориям в зависимости от силы имеющихся доказательств. Гены с наиболее убедительными и воспроизводимыми доказательствами относятся к категории 1, а гены с определенными ограничениями воспроизводимости помещаются в категорию 2. Категории 3 и 4 содержат гены с данными небольших исследований генов-кандидатов РАС, в то время как гены, принадлежащие к категории 5, имеют косвенные доказательства ассоциации. .Гены категории 6 не связаны с РАС. База данных генов SFARI также содержит синдромные гены, вызывающие генетические патологии, проявляющиеся симптомами РАС. Синдромные гены помещены в отдельную синдромную категорию. Для анализа были выбраны гены из категорий 1, 2, 3 и 4 (N = 588). Все гены, классифицированные как синдромальные, но не входящие в эти категории, были исключены. Помимо ассоциации с РАС, синдромные гены также связаны с различными фенотипами и могут нарушать биологические процессы, не связанные с РАС.Гены SFARI категорий 1 и 2 были обозначены как гены болезни с высокой степенью достоверности (N = 82), в то время как гены из категорий 3 и 4 SFARI рассматривались как гены с низкой степенью достоверности (LD) (N = 506) (рис. 2). . Нементальные гены (N = 1189) были получены от Krishnan et al. (10).

На рис. 3 показана методология, использованная для прогнозирования генов РАС. Мы смоделировали задачу прогнозирования генов болезней с использованием методов машинного обучения как задачу бинарной классификации, положительный класс (+1) для генов болезней и отрицательный (-1) для генов, не являющихся болезнями.Следовательно, все гены ASD, HD и (HD + LD) составляют положительный класс, в то время как нементальные гены составляют отрицательный класс. Гены отрицательного класса были повторно исследованы на предмет их соответствия РАС, и 49 из них были обнаружены в базе данных генов РАС. Эти гены были рассмотрены как гены РАС и отнесены к положительному классу.

Рис. 3. Графическое представление методологии прогнозирования генов РАС.

A. ASD гены с разным уровнем доказательности и нементальные гены были использованы для реализации предложенной методологии. B. Для расчета функционального сходства для HD + нементальных генов и для HD + LD + нементальных генов использовали три различных критерия семантического сходства. C. Четыре различных метода машинного обучения были использованы для анализа вычисленного функционального сходства генов. Классификаторы машинного обучения были протестированы с использованием стратифицированной и удерживаемой ограниченной стратифицированной пятикратной перекрестной проверки. Как и Кришнан и др. В ходе проведенной ограниченной валидации для тестирования классификатора были выбраны только HD + нементальные гены.При стратифицированной пятикратной перекрестной проверке классификаторы оценивались с использованием всех генов в тестовом наборе.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208626.g003

Экспериментальная установка

Классификаторы на основе RF, NB, linear-SVM, radial-SVM были сгенерированы для каждой матрицы семантического сходства (вычисленной с использованием семантических мер Resnik, Wang и Rel). Классификаторы были разделены на две разные категории в зависимости от стратегии проверки и классов генов ASD (HD и LD)

.

Во-первых, классификаторы были обучены и протестированы на HD и нементальных генах и были оценены с использованием стратифицированной пятикратной перекрестной проверки.Генов HD ASD было меньше, чем нементальных. Таким образом, для контроля классового дисбаланса большинство классов (не ментальные гены) были отобраны недостаточно. Во-вторых, функциональное сходство HD + LD и нементальных генов было рассчитано для разработки различных классификаторов. Эффективность этих классификаторов оценивалась с использованием двух различных подходов к оценке, а именно стратифицированной пятикратной перекрестной проверки и удерживаемой ограниченной пятикратной перекрестной проверки.

Прогнозирование новых генов РАС с использованием классификатора на основе семантического сходства

Варианты числа копий

(CNV) являются общими генетическими факторами риска многих заболеваний, включая РАС.В частности, de novo CNV играют важную роль в патогенезе РАС и чаще встречаются у пациентов, чем у их братьев, сестер или контрольной группы [26]. В основном de novo CNV (присутствующие у пациентов, но не у их родителей) часто нарушают многие гены, что создает проблемы для идентификации заболевания среди множества поврежденных генов.

Было сделано

прогнозов гена-кандидата ASD для дальнейшей оценки предсказуемости построенного классификатора. Для этой цели у пациентов с РАС были получены гены, нарушенные редкими de novo CNV (N = 80) у пациентов с РАС от Sander et al.[27]. Мы использовали наш сгенерированный классификатор для прогнозирования генов РАС из генов, охватываемых редкими de novo CNV у субъектов, которым был поставлен диагноз РАС. Гены, перекрывающиеся с обучающей выборкой и не имеющие аннотаций GO, были исключены из анализа.

Результаты

В этом исследовании мы оценили эффективность методов машинного обучения в прогнозировании генов-кандидатов РАС. С этой целью было вычислено функциональное сходство генов РАС и нементальных генов с применением мер семантического сходства.В таблице 1 показана производительность различных классификаторов машинного обучения, построенных на основе оценок функционального сходства, определенных с использованием трех различных мер семантического сходства.

Таблица 1. Производительность классификаторов, обученных и протестированных с использованием различных матриц семантического сходства и проверенных с использованием стратифицированной и длительной ограниченной стратифицированной проверки.

Эффективность метода Кришнана и др. С точки зрения значения AUC: невзвешенный классификатор на основе генов HD = 0.73, взвешенный классификатор HD + LD = 0,74, взвешенный классификатор HD + LD и оценка генов HD = 0,80–0,89.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208626.t001

Меры Resnik, Wang и Rel были использованы для расчета функционального сходства для HD ASD и нементальных генов. Четыре разных метода машинного обучения (RF, NB, linear-SVM и radial-SVM) были обучены каждой матрице семантического сходства, в результате чего получилось двенадцать различных классификаторов для генов HD.Из этих классификаторов классификаторы на основе RF, обученные и протестированные на всех матрицах семантического сходства, превзошли другие классификаторы (Таблица 1). RF-классификатор, обученный семантическим показателям Resnik, показал лучшие результаты, чем другие RF-классификаторы, хотя различия в значениях AUC были незначительными, что указывает на независимость методологии от семантической меры. Линейная и радиальная SVM не смогли классифицировать гены ASD HD. Стратифицированный пятикратный подход перекрестной проверки был использован для оценки всех классификаторов HD и нементальных генов.

Классификаторы также были построены с использованием функционального сходства HD + LD и нементальных генов и были оценены с помощью стратифицированной пятикратной перекрестной проверки. Эффективность классификаторов для каждой матрицы семантического сходства генов HD + LD и нементальных генов была ниже, чем у классификаторов на основе генов HD, за исключением линейного и радиального SVM (таблица 1). RF-классификатор, обученный и протестированный на семантических оценках Резника для генов HD + LD, и нементальных генов, достиг более высокого значения AUC, чем другие классификаторы генов HD + LD.Аналогичным образом, для генов HD эффективность RF-классификаторов, обученных и протестированных отдельно на матрицах семантического сходства HD + LD, вычисленных с использованием мер Ванга, Резника и Rel, была сопоставимой (таблица 1).

Подход к длительной ограниченной валидации был адаптирован из Krishnan et al. оценить эффективность предложенного подхода к классификации. Для этого были построены классификаторы с использованием функционального сходства генов HD + LD и нементальных генов. Однако во время стратифицированной пятикратной перекрестной проверки оценка проводилась только с использованием HD ASD и нементальных генов.Для каждой матрицы семантического сходства удерживаемый ограниченный классификатор RF превосходит классификаторы HD и HD + LD (оценивается с помощью стратифицированной пятикратной перекрестной проверки). Параллельно с ранее созданными классификаторами (HD и HD + LD) производительность удерживаемых ограниченных классификаторов для всех мер семантического сходства была сопоставимой (таблица 1). Несмотря на улучшенную производительность, чем классификаторы HD и HD + LD, удерживаемая ограниченная линейная и радиальная SVM не смогла классифицировать гены ASD (Таблица 1). Классификаторы NB, которые оценивались только по генам HD, также показали лучшую производительность по сравнению с другими классификаторами, оцененными без каких-либо ограничений.Однако улучшенная производительность классификаторов NB наблюдалась только для семантических оценок Ванга и Реля (Таблица 1).

Сообщенные семантические сходные матрицы Resnik, Rel и Wang были рассчитаны с использованием критериев комбинирования Max. Матрицы семантического сходства также рассчитывались с помощью критериев комбинирования средней загрузки (BMA). Однако классификаторы, построенные с использованием семантических оценок генов с критериями комбинирования BMA, показали более низкую производительность, чем классификаторы, построенные на семантических оценках критериев комбинирования Max (таблица S1).

Мы также разработали рабочий процесс KNIME разработанной методологии. Реализация предложенной методологии описана на рис. 4. Рабочий процесс включал четыре разных уровня: 1) входной уровень, 2) уровень функционального сходства, 3) слой классификатора и 4) выходной уровень. Входной слой принимает в качестве входных данных список генов болезней и генов, не являющихся болезнями. Для этого списка матрица функционального сходства вычисляется на втором уровне путем выбора меры семантического сходства (одна из мер Ванга, Резника и Рел).Уровень классификатора реализует методы машинного обучения RF, NB, linear-SVM и radial-SVM со стратифицированной пятикратной перекрестной проверкой. Наконец, четвертый уровень измеряет производительность классификатора, оценивая AUC для сгенерированных классификаторов. Разработанный рабочий процесс служит инструментом для прогнозирования генов болезней. Его можно расширить в соответствии с конкретной целью, например, добавив еще один класс генов болезней. Этот рабочий процесс также включает узлы R для вычисления функционального сходства между генами, что позволяет специалистам по программированию добавлять любой новый метод, изменяя соответствующий узел R.Более того, модель, созданная с использованием автоматизированного рабочего процесса, может быть сохранена на локальном компьютере, а также может быть легко использована для прогнозирования новых наборов данных.

Рис. 4. Архитектура автоматизированного рабочего процесса для прогнозирования генов болезней.

Слой функционального подобия — это реализация шага 1 методологии, в то время как уровень классификатора реализует шаги 2 и 3 предложенной методологии (рис. 1).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208626.g004

Для прогнозирования новых генов-кандидатов на РАС из генов, нарушенных de novo CNV у пациентов, мы использовали наш лучший классификатор, а именно RF-классификатор, обученный и протестированный на матрице семантического сходства Резника, рассчитанной с использованием HD и нементальных генов. Этот классификатор RF-Resnik также был оценен путем настройки его параметров, таких как количество деревьев. RF-классификатор показал наивысшую производительность, когда количество деревьев было установлено на 500 (таблица S2). Классификатор предсказал 73 гена РАС из 554 генов, которые были нарушены denovo CNV у пациентов с РАС.Инструмент Enrichr [28] был использован для поиска расширенных биологических путей и терминов онтологии человеческого фенотипа (HPO) для предсказанных генов. Только гистоновых модификаций пути было незначительно значительно обогащено предсказанными генами (скорректировано p = 0,065 при α <0,05). Однако было обнаружено, что 99 терминов HPO значительно обогащены для 73 предсказанных генов (таблица 2 и таблица S3). Два наиболее значимых показателя HPO: Пузырно-мочеточниковый рефлюкс и Аутизм .

Обсуждение

Сложные заболевания имеют многофакторную этиологию, что затрудняет идентификацию биологических маркеров. Например, РАС — это сложное нарушение психического развития, диагностика которого основывается исключительно на оценке поведения, поскольку до сих пор отсутствуют эффективные биологические маркеры. Здесь мы сообщили о методологии, основанной на машинном обучении, для прогнозирования генов РАС.

В целом, независимо от критериев взвешивания генов, наш RF-классификатор, обученный только показателям семантического сходства генов (сгенерированных с использованием HD ASD и нементальных генов), получил более высокую производительность, чем классификатор на основе генов ASD Кришнана и др., Который использовал белок-белок. взаимодействие, экспрессия генов и регуляторная информация генов для прогнозирования генов-кандидатов ASD [10].Кришнан и др. был выбран как современный метод, потому что, насколько нам известно, это самое последнее применение методов машинного обучения для выявления генов РАС. Исследование включало обширную проверку их методологии и сообщало о реальных приложениях для решения биологических проблем. Мы также использовали одни и те же гены, как гены РАС, так и гены, не относящиеся к РАС. Еще одна причина выбора Krishnan et al. заключалась в сравнении результатов проведенных и стратифицированных пятикратных перекрестных проверок. Цель состояла в том, чтобы изучить, какой подход более подходит.

Классификатор на основе генов HD ASD также превзошел классификаторы RF, используя семантическое сходство всех известных генов ASD (HD + LD). Снижение производительности классификатора, обученного на генах HD + LD, можно объяснить большим количеством генов, которые имеют слабые доказательства участия в РАС, включая, например, 339 генов из категории 4 SFARI. Необходимы дальнейшие исследования для подтверждения этого. ассоциации этих генов с РАС. Более того, наш классификатор, обученный на генах HD + LD ASD, но оцененный только на генах HD ASD, показал лучшую производительность, чем удерживаемый ограниченно-взвешенный классификатор Krishnan et al.. Однако оценка эффективности классификатора с использованием только генов HD ASD может дать необъективные оценки. РАС представляет широкий спектр клинических фенотипов. Классификатор, протестированный только на генах HD ASD, может быть недостаточно устойчивым для генов, отвечающих за более умеренную экспрессию ASD или за сопутствующие заболевания, что ограничивает охват прогностического классификатора.

Сильной стороной представленных оценок семантического сходства является их независимость от схемы взвешивания признаков (генов), определяемой ранжированием генов согласно имеющимся данным.Стандартные критерии для ранжирования генов РАС по имеющимся ссылкам еще полностью не определены [29], и, следовательно, возможно, что включение критериев взвешивания генов может внести систематическую ошибку. В настоящем исследовании мы использовали оценки семантического сходства генов, которые варьируются от 0 до 1, причем оценка семантического сходства ближе к 1, что указывает на высокое функциональное сходство между генами. Если ген не участвует напрямую в РАС, то целевой ген будет иметь меньшее сходство с генами, вызывающими заболевания, что снижает его вклад в классификацию.По этой причине мы не применяли никаких весовых критериев. Это автоматизирует процесс и позволяет повысить производительность по мере развития GO.

Улучшенная производительность классификатора с семантическим сходством еще раз подтвердила важность аннотаций GO в прогнозировании генов болезней. GO обеспечивает последовательный и более глубокий уровень биологической информации, чем белок-белковые взаимодействия или профили экспрессии генов. Функциональная информация от структуры GO может преодолевать недостатки белок-белковых взаимодействий и профилей экспрессии, поскольку аннотации GO меньше зависят от контекста.Кроме того, наше исследование дополнительно подтвердило, что методы машинного обучения можно использовать для прогнозирования генов болезней, и их эффективность можно улучшить, добавив больше данных с другой информацией о предметной области.

Одним из ограничений этого подхода является полная зависимость от доступных ресурсов аннотаций. Гены, не имеющие аннотаций GO, при анализе фильтруются. Но это может улучшиться в будущем, потому что количество терминов и аннотаций GO со временем постоянно увеличивается.

Мы также предоставили загружаемый и простой в использовании рабочий процесс разработанной методологии.Разработанный рабочий процесс позволяет пользователю протестировать более одного метода машинного обучения и функционального сходства. Рабочий процесс позволяет специалистам по конкретным предметным областям воспроизвести описанную методологию для выявления генов, вызывающих заболевания, и использовать свои знания для дальнейшего улучшения прогнозов путем настройки параметров в соответствии с их потребностями. Разработанный рабочий процесс включает в себя все необходимые инструменты для прогнозирования генов заболеваний и дает исследователям возможность анализировать свои личные данные, не загружая их на внешние веб-сайты, что предотвращает любые проблемы с конфиденциальностью.

Обогащающий анализ выявил обогащение предсказанных ASD генов в пути модификации гистона . Это согласуется с ранее опубликованными исследованиями, в которых сообщается об участии гистоновых генов в РАС [30]. Только один путь был значительно обогащен предсказанными генами РАС. Это может быть из-за небольшого количества входных генов ASD. Прогнозирование с большим количеством генов может дать более статистически значимые пути.

Основные симптомы РАС определяются дефицитом социального взаимодействия и общения, а также повторяющимся поведением.Однако эти основные симптомы проявляются в широком диапазоне фенотипов, что указывает на фенотипическую гетерогенность РАС. Анализ функционального обогащения генов РАС, предсказанный классификатором РФ, также показал широкий спектр фенотипов. Прогнозируемые гены РАС были обогащены фенотипами , аутизма, и обсессивно-компульсивного поведения, , что еще раз подтверждает возможность использования классификатора в прогнозировании новых генов РАС. Кроме того, пять генов были также связаны с синдромом дефицита внимания с гиперактивностью HPO.Гиперактивность дефицита внимания — одна из наиболее частых сопутствующих заболеваний РАС. У большого процента детей с РАС также развиваются симптомы синдрома дефицита внимания с гиперактивностью [31].

Хотя случайный лес (RF) работал лучше, чем другие методы, его производительность была сопоставима с алгоритмом Наивного Байеса (NB). Таким образом, мы не ожидаем, что RF также достигнет наилучших показателей в отношении других сложных генов заболеваний. Машины опорных векторов (SVM), как линейные, так и нелинейные, не смогли сделать разумных прогнозов, вероятно, они чувствительны к количеству функций и количеству записей.Кроме того, SVM выполняет предварительную обработку данных, что может быть невозможно для этого набора данных.

В этом исследовании мы сообщили, что функциональное сходство генов, оцененное с помощью аннотаций GO, может быть использовано для идентификации новых генов ASD. Классификатор, обученный и протестированный с использованием генов HD ASD, превзошел все другие и ранее описанные классификаторы. Целью этой работы не было найти лучшую меру семантического сходства для вычисления функционального сходства генов. Однако производительность классификатора может быть дополнительно улучшена за счет включения более совершенных методов семантического сходства.Кроме того, методы интеллектуального анализа текста также могут использоваться для обнаружения функциональных возможностей генов в литературе, для которых отсутствуют семантические баллы [32]. Более того, чтобы получить надежные прогнозы генов РАС, будущие исследования должны быть сосредоточены на сочетании белок-белковых взаимодействий с показателями семантического сходства. Кроме того, интеграция такой информации, как экспрессия генов и данные о путях с семантическими оценками, может еще больше повысить эффективность прогнозирования.

Таким образом, мы подтвердили нашу гипотезу и показали, что производительность доступных современных методов для прогнозирования сложных генов заболеваний можно улучшить, используя только аннотации GO.Одним из новых аспектов представленной рукописи было сравнение стратифицированной и длительной ограниченной перекрестной проверки. Результаты показали, что классификаторы, построенные на аннотациях GO, не требуют удерживаемых ограниченных классификаторов. Приблизительно эквивалентная производительность ограниченных классификаторов ASD может быть достигнута путем обучения методов машинного обучения, проверенных с помощью пятикратной перекрестной проверки, по показателям семантического сходства только генов заболеваний ASD с высокой степенью достоверности. Эта работа продемонстрировала, что методы машинного обучения представляют собой реальный подход для анализа генетической гетерогенности сложных заболеваний, таких как РАС, и поиска новых генов болезней.Результаты этого исследования могут также помочь в разработке генетического скрининга и лабораторных экспериментов по генетическим факторам риска РАС.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Ану Риту Маркес и Андре Ламуриаса за их ценные предложения по улучшению этой работы.

Список литературы

  1. 1. Сандерс SJ. Первые проблески нейробиологии расстройства аутистического спектра. Curr Opin Genet Dev. Elsevier Ltd; 2015; 33: 80–92. pmid: 26547130
  2. 2.Europe PMC Funders Group. Биологические открытия из 108 генетических локусов, связанных с шизофренией. Природа. 2014; 511: 421–427. pmid: 25056061
  3. 3. Geschwind DH, State MW. Поиск генов при расстройстве аутистического спектра: на пути к точной медицине. Ланцетная неврология. 2015. С. 1109–1120. pmid: 258

  4. 4. Le DH, Kwon YK. GPEC: подключаемый модуль Cytoscape для определения приоритетов генов на основе случайного блуждания и сбора биомедицинских данных. Comput Biol Chem.2012; 37: 17–23. pmid: 22430954
  5. 5. Пэн Дж, Бай К., Шан Х, Ван Г, Сюэ Х, Цзинь С. и др. Прогнозирование генов, связанных с болезнями, с использованием интегрированных биомедицинских сетей. BMC Genomics. 2017; 18.
  6. 6. Либбрехт MW, Благородный WS. Приложения машинного обучения в генетике и геномике. Nat Rev Genet. 2015; 16: 321–332. pmid: 25948244
  7. 7. Луо П, Тиан LP, Руан Дж, Ву FX. Идентификация генов болезней из сетей PPI, взвешенных по экспрессии генов в различных условиях.Труды — Международная конференция IEEE по биоинформатике и биомедицине, 2016 г., BIBM, 2016 г., 2017 г., стр. 1259–1264.
  8. 8. Смалтер А, Сик Флорида, Чен XW. Классификация генов болезней человека с интегративными последовательностями и топологическими особенностями сетей белок-белковых взаимодействий. Труды — 2007 Международная конференция IEEE по биоинформатике и биомедицине, BIBM 2007. 2007. стр. 209–214. https://doi.org/10.1109/BIBM.2007.47
  9. 9. Радивожак П., Пенг К., Кларк В.Т., Петерс Б.Дж., Мохан А., Бойл С.М. и др.Комплексный подход к выводу ассоциаций «ген-болезнь» у людей. Proteins Struct Funct Genet. 2008. 72: 1030–1037. pmid: 18300252
  10. 10. Кришнан А., Чжан Р., Яо В., Тисфельд К.Л., Вонг А.К., Тадыч А. и др. Полногеномное прогнозирование и функциональная характеристика генетической основы расстройства аутистического спектра. Nat Neurosci. 2016; 19: 1454–1462. pmid: 27479844
  11. 11. Лю Б., Цзинь М., Цзэн П. Приоритезация генов-кандидатов болезней путем сочетания топологического и семантического сходства.Дж Биомед Информ. 2015; 57: 1–5. pmid: 26173039
  12. 12. Франке Л., Бакель Х. ван, Фоккенс Л., де Йонг Э. Д., Эгмонт-Петерсен М., Вейменга К. Реконструкция функциональной сети генов человека с приложением для определения приоритетности позиционных генов-кандидатов. Am J Hum Genet. 2006; 78: 1011–1025. pmid: 16685651
  13. 13. Войнягу И., Ипен В. Сходящиеся пути при расстройствах аутистического спектра: взаимодействие между синаптической дисфункцией и иммунными ответами. Front Hum Neurosci.2013; 7. pmid: 24223544
  14. 14. Льюис ДД. Наивный (Байес) в сорок: предположение о независимости в поиске информации. Конспект лекций по информатике (включая подсерии лекций по искусственному интеллекту и лекций по биоинформатике). 1998.
  15. 15. Вапник В. Опорная векторная машина. Mach Learn. 1995. 20: 273–297.
  16. 16. Брейман Л. Случайные леса. Mach Learn. 2001; 45: 5–32.
  17. 17. Le D, Hoai NX, Kwon Y.Знания и системная инженерия. 2015; 326: 577–588.
  18. 18. Лиау А., Ян Дж., Ли В., Хан Л., Шрофф Ф., Криминиси А. и др. Пакет «randomForest.» R news. 2015; XXXIX: 54.1–54.10.
  19. 19. Dimitriadou E, Hornik K, Leisch F, Meyer D, Weingessel A, Leisch MF. Пакет «e1071» [Интернет]. Пакет программного обеспечения R, доступный по адресу http://cran.rproject.org/web/packages/e1071/index.html. 2009. Доступно: https://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.pdf
  20. 20.Резник П. Семантическое сходство в таксономии: мера, основанная на информации, и ее применение к проблемам неоднозначности в естественном языке. J Artif Intell Res. 1999; 11: 95–130.
  21. 21. Ван Дж. З., Ду З., Паяттакул Р., Ю. П.С., Чен С.Ф. Новый метод измерения семантического сходства терминов GO. Биоинформатика. 2007. 23: 1274–1281. pmid: 17344234
  22. 22. Шликер А., Домингес Ф. С., Рахненфюрер Дж., Ленгауэр Т. Новая мера функционального сходства генных продуктов, основанная на генной онтологии.BMC Bioinformatics. 2006; 7.
  23. 23. Carlson M. org.Hs.eg.db: Общая аннотация генома для человека. R Packag версии 312.2015 г .;
  24. 24. Yu G, Li F, Qin Y, Bo X, Wu Y, Wang S. GOSemSim: пакет R для измерения семантического сходства между терминами GO и генными продуктами. Биоинформатика. 2010; 26: 976–978. pmid: 20179076
  25. 25. Couto FM, Сильва MJ. Дизъюнктивная общая информация между концепциями онтологии: приложение к генной онтологии. Дж. Биомедицинская семантика.2011; 2.
  26. 26. Пинто Д., Делаби Е., Мерико Д., Барбоса М., Мерикангас А., Клей Л. и др. Конвергенция генов и нарушение регуляции клеточных путей при расстройствах аутистического спектра. Am J Hum Genet. 2014; 94: 677–694. pmid: 24768552
  27. 27. Leppa VMM, Kravitz SNN, Martin CLL, Andrieux J, Le Caignec C, Martin-Coignard D, et al. Редкие унаследованные и De Novo CNV показывают комплексный вклад в риск РАС в мультиплексных семьях. Am J Hum Genet. Американское общество генетики человека; 2016; 99: 540–554.pmid: 27569545
  28. 28. Кулешов М.В., Джонс М.Р., Руиллар А.Д., Фернандес Н.Ф., Дуан К., Ван З. и др. Enrichr: обновление веб-сервера для комплексного анализа обогащения набора генов за 2016 год. Nucleic Acids Res. 2016; pmid: 27141961
  29. 29. Abrahams BS, Arking DE, Campbell DB, Mefford HC, Morrow EM, Weiss LA, et al. SFARI Gene 2.0: управляемая сообществом база знаний о расстройствах аутистического спектра (РАС). Молочный аутизм. 2013; 4. pmid: 240
  30. 30. Де Рубейс С., Хе Х, Голдберг А.П., Поултни С.С., Самоча К., Чичек А.Е. и др.Синаптические, транскрипционные и хроматиновые гены нарушены при аутизме. Природа. 2014; 515: 209–215. pmid: 25363760
  31. 31. Лейтнер Ю. Совместное возникновение аутизма и синдрома дефицита внимания с гиперактивностью у детей — что мы знаем? Front Hum Neurosci. 2014; 8.
  32. 32. Лобо М., Ламуриас А., Коуто FM. Определение терминов фенотипа человека путем комбинирования правил машинного обучения и проверки. Biomed Res Int. 2017; 2017. pmid: 29250549
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.