Щеглов Виталий Николаевич : другие произведения.

Модели признаков смерти от злокачественных новообразований для населения, проживавшего в местности, пораженной в результате аварии на Чернобыльской Аэс по сравнению с населением, проживавшим в непораженной местности

Самиздат: [Регистрация] [Найти] [Рейтинги] [Обсуждения] [Новинки] [Обзоры] [Помощь|Техвопросы]
Ссылки:
 Ваша оценка:

  
  
  

В.Н. Щеглов

  

Модели признаков смерти от злокачественных новообразований для населения, проживавшего в местности, пораженной в результате аварии на Чернобыльской АЭС по сравнению с населением, проживавшим в непораженной местности

  
  

1. Введение

   Данная статья является продолжением работы [11], где исследовалось различие в признаках смерти в пораженной и непораженной зонах; в качестве источника информации здесь, как и в [11] используются свидетельства о смерти, но в этой статье используется большая выборка (1040 умерших тоже за 2002 - 2003 годы) по Тульской области.
   При исследовании сложных объектов с помощью интуиционистских моделей математической логики [1, 2] и, в частности, алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ), обращает на себя внимание следующий факт. Интуиционистские модели могут быть истолкованы (в виде приближенного отображения действительности) как возможные состояния знания некоторого познающего субъекта, как модели творческого сознания. С помощью самой структуры или способа построения этих моделей удалось показать достаточно интересные алгоритмические интерпретации основ квантовой теории, теории калибровочных полей и общей теории относительности; квантовой теории калибровочных полей, квантовой теории гравитации, редукции квантованных когерентных состояний ультраструктур нейронов мозга, особых состояний сознания, структуры качественных выводов из астрономической модели Керра; удалось сопоставить структуру Нагорной проповеди и библейских заповедей с этапами построения АМКЛ [12], а также некоторые другие интерпретации (особенно в области медицины, см. эл. б-ки после списка литературы).
   Возможно, любую интересную и сложную область познания можно интерпретировать с помощью этих достаточно гибких по своему построению интуиционистских моделей (далее будем писать иногда просто "моделей"). Формализация этого подхода может по мере накопления опыта и новых данных постепенно уточняться и специализироваться при изучении отдельных областей знания. Можно рассматривать эти модели как некоторый "переводчик" терминов, взятых из специализированных областей знания на язык построения моделей; они являются как бы некоторым формализованным познающим субъектом. Познание здесь осуществляется в виде алгебраических моделей интуиционистской логики (моделей Бета-Крипке). Такие модели при практическом их использовании отображают динамику состояний ("свободно становящиеся последовательности" [2]), или динамику знания некоторого познающего субъекта (алгоритма вычисления АМКЛ). Приведем краткое описание этого алгоритма, детальное описание и множество примеров приведено в [1].
   В исходном массиве действительных чисел или чисел k-значной логики) Х(n+1, m), где n - число переменных (столбцов в Х) и m - число состояний t (строк), записанных в порядке течения времени t, выделяется один или несколько столбцов Y, для которых Y = f(X). В дальнейшем для краткости этот массив будем записывать как (Х, Y, t), где t - время (или порядковый номер строки или в иных случаях номер индивида). Значения Y разбиваются на k частей (обычно на 2 по медиане), и эти значения кодируются, например, в виде булевой функции Z = (0, 1), где 0 - нецелевые состояния и 1 - целевые. Далее каждое состояние (строки в Х), которому задано определенное целевое значение Z, сравнивается со всей своей окрестностью нецелевых состояний, начиная с ближайших и строятся конъюнкции К' малого числа r открытых интервалов dx значений переменных для целевого состояния (в пределе, для весьма больших m dx непрерывно, континуально; r будем называть рангом конъюнкции К'). Итоговые К" (по всем целевым состояниям) вычисляются таким образом, чтобы К" были бы простыми импликациями, истинными формулами для Z, например: "если К", то Z = 1". Примем также (это наше семантическое соглашение), что вычисление К' относится к функции подсознания, а К" - к функции сознания. Далее вычисляются оценки Г для каждой К" (число состояний, где встречается данная К"). Затем строятся тупиковые дизъюнктивные формы (АМКЛ) для каждого из Z = 0, 1, ... в отдельности. Начиная с наибольшей Г отбираются К и объединяются логической связкой "или"; предварительно отбрасываются те из них, множества состояний которых ("покрытия", множества номеров строк) уже входят в объединение покрытий ранее отобранных К (т. е. строится тупиковая дизъюнктивная форма). В некоторых случаях требуется построение вероятностной модели. Для этого все частичные пересечения двух или более К обозначаются как новые К, оставшиеся множества и эти новые К вновь упорядочиваются по их Г, переиндексируются и подсчитываются итоговые Г и Г/m. Эти частоты в сумме дают единицу. Далее все вышеприведенные аналогичные операции совершаются и в отношении нецелевых состояний, целевым значением становится Z = 0.
   После вычисления модели обычно проводится ее интерпретация (обычно с помощью подходящих информационно-поисковых систем) - сопоставление с уже известными более общими теориями, в которые К входят как подмножества (поиск "мажоранты", "наводящих соображений", "пояснений" [13]). Иногда вычисляется также контекст отдельных наиболее интересных итоговых К, входящих в тупиковую форму. Это замкнутые интервалы значений всех переменных, не включенных в данную К, т. е. только для "своих" Г строк-состояний (для "покрытия" К). Интерпретация контекста (вместе с К) соответствует возможному "объяснению" функций Z, также и несущественных переменных. При необходимости аналитического отображения логической модели производится аппроксимация всех подмножеств значений (х, у) для каждого К обобщенными рядами Эрмита или Фурье [1, 2, 14]. Будем считать, что мы потенциально имеем возможность отслеживать и сохранять в памяти компьютера весьма большие, но конечные массивы числовой содержательной информации, которая отображает доступный нам смысл исследуемого процесса.
   Во многих часто встречающихся случаях Y = (у1, у2, ... ) обычно является многокритериальной функцией Х (алгоритм см. в [1]). В более общем случае можно считать, что Х является массивом всей доступной информации, как бы некоторый текст (в динамике, по строкам), посредством которого исследуемый объект обменивается информацией с исследователем. Номера соответствующих переменных ("слов", столбцов массива Х), являются обычно некоторым ограниченным словарем, тезаурусом. При этом, вообще говоря, каждое слово из этого словаря можно задать в качестве функции-цели у относительно оставшейся части Х. Все дело заключается в том, в каком контексте (смысле) проводится исследование. Более того, иногда даже конкретная цель для исследователя не совсем ясна. В этом случае можно вычислить некоторое множество моделей для "обзорного" множества у и отобрать модель, для которой информационная энтропия меньше - практически, можно предпочесть модель, которая содержит меньшее число выводов К с оценками Г = 1. Конечно, далее если возможно, следует с помощью информационно-поисковых средств интерпретировать полученную модель, а иногда и отбросить неинтересные тавтологии, которые неожиданно выявляются при тесной корреляции у с некоторыми сходными (с у) по смыслу переменными. Затем, если это требуется, уже строится модель для многокритериального Y. Еще отметим, что при исследовании объектов в динамике в массив исходных данных можно включать информацию (модели, в том числе и их Y), полученные на предыдущем шаге исследования (модели с "памятью"). Особенно это характерно при исследовании конфликтующих структур (дипломатия, разведка, информационное воздействие на социальные структуры...), при этом обычно Y отображается в виде значений k-значной логики.
   Программа АМКЛ вычисляет тупиковые дизъюнктивные формы в интервальном, и/или булевом и/или вообще в виде значений k-значной логики. Необходимые программы были выполнены В.Ф. Бучелем. Для наглядности представим такую модель М в виде следующего набора конъюнкций:
  
   К*1 V К*2 V ... V - (K1 V K2 V ... ) --> Z = 1,
  
   где К = (а1 < X1 < б1) & ... (аr < Xr < бr), причем К* относятся к целевой модели (т. е. для пораженной местности) и имеют свою (как и К) порядковую нумерацию. Далее, & - логическая связка конъюнкция ("и"), r - число интервалов (а, б), т. е. ранг К, V - логическая связка дизъюнкция ("или"), - константа "ложь", "отрицание", --> - логическая связка импликация ("если, то") и Z - цель исследования обычно в булевом виде. Z = 1 - проживание в пораженной радиацией местности (П); Z = 0 - проживание в непораженной местности (Н). В данной работе многие переменные Xi (i = 1, 2, ... ) будут булевыми, в этом случае при обнаружении болезни X = 1, при ее отсутствии X = 0.
   После вычисления К рассчитываются их оценки Г - число (повторяемость) каждой К в выборке и множества строк массива данных (номера больных), соответствующих Г; затем упорядочиваются все К по их Г. Начиная с К с наибольшей Г строится объединение множеств, соответствующих этим упорядоченным К. Отбрасываются те из них, множества (соответствующие Г) которых входят в объединенное множество всех ранее отобранных более "мощных" К. В итоге строится тупиковая дизъюнктивная форма. Ошибка М рассчитывается следующим простым способом. Известно, что идеальному генератору случая соответствует АМКЛ, где все Г = 1. Если после вычисления М удалить из исходного массива какую-либо одну строку - ее Z все равно будет распознана с помощью К, для которых Г = 2 или больше; однако возможна ошибка, если у некоторой К Г = 1 (полагаем, что структура М мало меняется при удалении одной строки для достаточно большой выборки). Будем называть максимальной ошибкой p для М суммарное число К, для которых Г = 1, отнесенное к общему числу (1040) в выборке умерших (в пораженной зоне их было около 70). Ошибка р в среднем для всех моделей (без их усечения, см. далее) равна 0,07. В работе [11] эта ошибка была равна 0,05, можно предположить, что выборка для настоящей работы была по неизвестным причинам (при сборе информации?) несколько "зашумлена".
   Программа построения АМКЛ предназначена для исследования сложных систем в динамике. Предполагается, что эти системы зависят также и от "скрытых" (незарегистрированных) переменных, медленно эволюционирующих во времени. Для того, чтобы сделать К мало зависящими от этих переменных, сам алгоритм построен на сопоставлении каждой целевой строки со своей окрестностью не целевых строк при вычислении каждой целевой модели; аналогично вычисляются и модели "контроля" (не целевые).
   Отметим еще способ вычисления АМКЛ в случае так называемых "редких" множеств целевых состояний. Предположим, что массив данных содержит сотню целевых и тысячу не целевых состояний (контрольных измерений). В этом случае стандартное решение приводит к целевой АМКЛ, в которой многие К встречаются лишь по одному разу (т. е. с минимальной оценкой) и ранги (число переменных в К) велики, что влечет трудности при интерпретации таких К. Этого и следовало бы ожидать: при весьма большом числе не целевых состояний почти всегда найдется состояние, сходное с целевым, и для "отделения" целевого состояния от не целевых, приходится увеличивать ранг К* . Пространства целевых и не целевых строк иногда оказываются в этом случае неотделимыми: наблюдается совпадения этих состояний объекта (неотделимость пространств К* и К). Подобные пары строк приходится удалять в основном из-за ограниченности используемого "словаря" Х.
   Следует иметь в виду, что основная цель вычисления логических моделей заключается в поиске их семантики, которая с точки зрения исследователя каким-то образом согласовывалась бы с уже известными данными или была бы интересна с какой-либо иной точки зрения. Такое согласование могло бы быть достигнуто после специального обзора литературных или иных данных, например, после использования информационной поисковой системы. Другими словами, цель логического моделирования заключается в наилучшем согласовании информационных каналов субъекта (исследователя) и объекта. Логические модели на используемых массивах всегда истинны в случае отделимости исследуемых пространств. Массив данных был предоставлен В.А. Хромушиным и А.В. Черешневым.
   Для удобства обзора моделей (списки выводов К* и отдельно К) эти конъюнкции нумеровались в порядке убывания их частоты встречаемости (или Г) в массиве, далее записывалась их частота и затем соответствующий каждой конъюнкции набор Хi. Для краткости записи моделей в данной статье (она имеет в основном методический характер) из общего списка упорядоченных по оценкам Г К* была отобрана лишь их половина (с большими Г), всего 14 К*, причем, при одинаковых Г предпочтение отдавали К* с меньшим рангом r, они более информационные (обратный пример - для генератора случая r стремится к n).
   Поскольку К* имели вообще сравнительно малые частоты, общую интерпретацию было решено провести следующим образом. Просматривался список К*, затем, начиная с К* с наибольшей частотой, к ней подбиралась наиболее близкая К, которая имела совпадающий индекс для Хi, желательно по первой переменной (за неимением таковой - вторая совпадающая Х и т. д.). В этих вычислениях список К просматривался также, начиная с наибольших частот (К, которые встречались лишь по одному разу, не рассматривались; всего выбиралось также 14 К). Для анализа была взята выборка за 2002 - 2003 годы, вся выборка была упорядочена по дате смерти.
   Семантика обозначений и индексов для Х частично приведена также в тексте п. 2 при интерпретации К и К*.
  
  

2. Построение и интерпретация моделей

   Обозначения переменных, вошедших в модели (в конъюнкции). Ниже приводятся лишь индексы для переменных Хi. Везде далее для булевых переменных значение 0 означает отсутствие, 1 - наличие признака.
  
   1 - территории (0 - отсутствие права на отселение из местности проживания, 1 - право на отселение из местности проживания); 2 - инфекционные и паразитарные Б; 3 - злокачественные новообразования (ЗН) губы, полости рта и глотки; 4 - ЗН органов пищеварения; 5 - ЗН органов дыхания и грудной клетки; 6 - ЗН костей и суставных хрящей; 7 - меланома или другие ЗН кожи; 8 - ЗН мезотелиальной и мягкой тканей; 9 - ЗН молочной железы; 10 - ЗН женских половых органов; 11 - ЗН мужских половых органов; 12 - ЗН мочевых путей; 13 - ЗН глаза, головного мозга и других отделов нервной системы; 14 - ЗН щитовидной железы и других эндокринных желез; 15 - ЗН неточно обозначенных, вторичных и не уточненных локализаций; 16 - ЗН лимфоидной, кроветворной и родственных им тканей; 17 - ЗН самостоятельных множественных локализаций; 18 - новообразования (Н) in situ; 19 - доброкачественные Н; 20 - Н неопределенного характера; 21 - Болезни (Б) крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный механизм; 22 - Б эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ; 23 - психические расстройства и расстройства поведения; 24 - Б нервной системы; 25 - Б глаза и придаточного аппарата; 26 - Б уха и сосцевидного отростка; 27 - Б системы кровообращения; 28 - Б органов дыхания; 29 - Б органов пищеварения; 30 - Б кожи и подкожной клетчатки; 31 - Б костно-мышечной системы и соединительной ткани; 32 - Б мочеполовой системы; 33 - беременность, роды и послеродовой период; 34 - отдельные состояния, возникающие в перинатальном периоде; 35 - врожденные аномалии, деформации и хромосомные нарушения; 36 - симптомы, признаки и отклонения от нормы, выявленные при клинических и лабораторных исследованиях; 37 - травмы, отравления и другие последствия воздействия внешних причин; 38 - пол (0 - женский, 1 - мужской); 39 - образование (1 - высшее, 2 - неоконченное высшее, 3 - среднее спец., 4 - среднее общее, 5 - неполное среднее, 6 - начальное и ниже, 7 - неизвестно); 40 - семейное положение (1 - состоял в браке, 2 - никогда не состоял в браке, 3 - вдова, вдовец, 4 - разведен, 5 - неизвестно); 41 - возраст (число полных лет жизни).
   Семантическая интерпретация вышеприведенных моделей приведена в порядке записи К* (и соответствующих им "контролей" К в виде набора формул, удобных для интерпретации:

n1)* V - {n2)} --> Z = 1,

   где обозначения вида n1)* и n2) есть пары К, выбираемые из своих упорядоченных списков. Все эти конъюнкции можно рассматривать как некоторые новые неизвестные синдромы. В приводимой ниже интерпретации К* и К значения отдельных переменных будут называться признаками смерти (С) для пораженной (П) или для непораженной (Н) радиоактивными осадками местности. Для краткости вместо слов "для умерших больных из пораженной местности" будем писать "для П" (в ином случае "для Н"). Все интерпретации для П записываются по сравнению со своим "контролем" Н (в фигурных скобках - {....}). Этот контроль был бы действительно полезен, если бы он и его прототип были бы реально близки друг к другу, как например, близки однояйцовые близнецы, и жили бы в сходных условиях, но лишь в разных местностях: П или Н. С интуиционистской точки зрения отрицание некоторой формулы ф есть по определению выражение (ф --> -), т. е. вообще отрицание конкретного есть неопределенность (неограниченное "пространство" неопределенности). С практической точки зрения здесь может быть полезно следующее "доопределение" этой ситуации. Пусть все умершие люди являются как бы одним и тем же индивидуумом, жизнь которого (строки) t была отображена массивом (Х, Y, t). Тогда -ф (синдромы, соответствующие проживанию в Н) есть также часть его истории. Поскольку К(Н) вычисляются путем сопоставления со строками, соответствующими П (см. ведение в статью), то они в итоге отображают признаки (истинные формулы во всяком случае на существующем массиве данных) ЗН(Н) относительно именно П. Отрицание любого (или всех) Хi в К(Н), чтобы казалось бы получить из него некоторый признак для П, делает эту конъюнкцию ложной. Противоречие здесь заключается в том, что в действительности, по построению моделей, ситуации в целом (формулы) -К(Н) не существуют в П (в нашем массиве), однако возможно (именно в этом и состоит эта неопределенность), что некоторые отрицания любого (или всех) Хi в К(Н), могут быть истинными в Н - в существующем конечном массиве данных просто нет информации об этом. Чтобы все-таки получить полезную информацию для П из К(Н) (эти выводы получаются с большей частотой, чем для К*(П), они более устойчивы) будем дополнительно использовать априорные, например, литературные сведения, чтобы решать, какие именно Хi (или все) имеет смысл подвергать отрицанию, чтобы получать более приемлемые с точки зрения имеющихся знаний дополнительные признаки К* для П. Их будем записывать в конце каждой интерпретации в (скобках).
  
   1)* 0.0048(X36=0)&(4<X40<7)&(1=X39<3)&(63<X41<67) V
   - { 5) 0.099(X36=1)&(1<X40<4)&(45<X41<81)} --> Z =1.
   Синдром 1)*: X36=0: отсутствуют симптомы, признаки и отклонения от нормы, выявленные при клинических и лабораторных исследованиях для П, образование Х39=1 или 2: высшее или неоконченное высшее, семейное положение Х40=5: неизвестно, возраст Х41: 64 - 66 лет (нет широкого диапазона возрастов как в Н, косвенное указание на отсутствие семьи. Возможно, что в П не было функционирующей клиники для лечения, также не было ухода за одинокими больными, в прошлом специалистами; если и было обращение в клинику, то слишком позднее для специальных исследований - например, в случае кахексии, когда клинические исследования обычно не проводятся и соответствующие записи отсутствуют).
  
   2)* 0.0038(1<X40<6)&(X36=0)&(64<X41<68) V
   - { 1) 0.1337(1<X40<5)&(X36=1)&(51<X41<75)} --> Z =1.
   Синдром 2)*: по сравнению с Н семейное положение также неизвестно (как и в 1)*, также нет клинических исследований, почти тот же возраст и в том же узком диапазоне. См. интерпретацию 1)*, эти синдромы можно объединить.
  
   3)*0.0038(X4=1)&(1<X40<6)&(X38=1)&(X36=0)&(68<X41<71) V - {18) 0.0471(X4=1)&(X36=1)&(X40=3)} --> Z = 1.
   Синдром 3)*: при ЗН органов пищеварения: X4=1 (то же и в контроле); возможно, длительная семейная неустроенность 1<X40<6, мужчина: X38=1, нет клинических исследований, 69 - 70 лет.
  
   Синдром 4)*: нет клинических исследований, нет ЗН органов дыхания: X5=0, нет ЗН неточно обозначенных: X15=0 и возраст 60 лет. Создается впечатление, что для некоторых умерших от рака больных в П зоне неполно или совсем не оформляли требуемые документы.
  
   5)* 0.0029(X39=3)&(X4=1)&(1<X40<5)&(63<X41<71) V
   - {6) 0.0817 (X39=5) & (X36=1) & (X28=0)} --> Z = 1.
   Синдром 5)*: среднее специальное образование, ЗН органов пищеварения, длительная семейная неустроенность, 64 - 70 лет, (отсутствие клинических исследований, болезни органов дыхания: - (X28=0)).
  
   6)* 0.0029(4<X40<6) & (X4=1) & (68<X41<71) V
   - {2) 0.1337 (X36=1) & (1=X40<5) & (59<X41<75)} --> Z = 1.
   Синдром 6)*: длительная семейная неустроенность, ЗН органов пищеварения, возраст 69 - 70 лет (узкий интервал по сравнению с Н), (отсутствие клинических исследований).
  
   7)* 0.0029(X5=1) & (X38=1) & (X40=5) & (X36=0) & (62<X41<70) V
   - {14) 0.0529(X5=1) & (1<X39<=5) & (53<X41<74)} --> Z = 1.
   Синдром 7)*: ЗН органов дыхания (и в Н), мужчина, семейное положение неизвестно, отсутствие клинических исследований, возраст 63 - 69 лет (узкий интервал по сравнению с Н), (образование высшее или начальное, или неизвестно).
  
   8)* 0.0029(X36=0) & (X4=1) & (X40=5) & (1<X39<=3) & (71<X41<74) V
   - {4) 0.1019(X36=1) & (59<X41<62)} --> Z = 1.
   Синдром 8)*: отсутствие клинических исследований, ЗН органов пищеварения, семейное положение неизвестно, образование незаконченное высшее или среднее специальное, возраст 72 - 73 года.
  
   12)* 0.0019(X11=1) & (37=<X41<61) V - {200) 0.0048(X11=1) & (63<X41<71)} --> Z = 1.
   Синдром 12)*: при ЗН мужских половых органов (и в Н) средний возраст, 37 - 60 лет.
  
   26)* 0.0019(X21=1) & (X40=5) V - {179) 0.0058(X21=1) & (41<X41<67)} --> Z = 1.
   Синдром 26)*: при Б крови (и в Н) семейное положение неизвестно, (возраст меньше 41 или старше 67 лет).
  
   14)* 0.0019(X11=1) & (X40=4) & (X15=0) V -{224) 0.0038(X11=1) & (74<X41<=80)} --> Z = 1.
   Синдром 14)*: при ЗН мужских половых органов (и в Н) разведен, нет ЗН неточно обозначенных, (возраст моложе 74 лет).
  
   27)*0.0019(X14=1) & (62<X41<=81) V - {198) 0.0048(X14=1) & (45=<X41<80)} --> Z = 1.
   Синдром 27)*: при ЗН щитовидной железы (и в Н) возраст 63 - 81 год.
  
   13)* 0.0019(X40=5) & (X39=1) & (X41=63) V
   - {3) 0.1192(1<X40<5) & (X32=0) & (X41=61)} --> Z = 1.
   Синдром 13)*: семейное положение неизвестно, высшее образование, возраст 63 года, (Б мочеполовой системы).
  
   15)* 0.0019(1<X39<5) & (X38=1) & (X41=71) V
   -{24) 0.0404(1<X39<4) & (60<X41<64)} --> Z = 1.
   Синдром 15)*: образование неоконченное высшее или среднее, мужчина, возраст 71 год.
  
  

3. Заключение

   Прежде всего, отметим, что в вычисленных моделях используется лишь незначительная доля переменных (см. начало п. 2) - вероятно, остальные большей частью не регистрировались при оформлении свидетельств о смерти (но часть из них могла быть отфильтрована программой как несущественные).
   В качестве вывода приведем объединенный список наиболее частых признаков (без их повторения для разных синдромов) для жителей Тульской области, умерших от злокачественных новообразований (ЗН) и проживавших в пораженной местности, по сравнению с жителями также умершими от ЗН, но жившими в непораженной местности.
   Итак, для проживавших в пораженной местности, - это мужчины возраста 64 - 66 лет, чаще имевшие высшее или неоконченное высшее образование, для которых была характерна длительная семейная неустроенность и, возможно, болезни органов дыхания и мочеполовой системы. Умирали они чаще от ЗН органов пищеварения (воздействие радиоактивности, содержащейся в продуктах питания?). В их свидетельствах о смерти отсутствуют указания на симптомы, признаки и отклонения от нормы, выявляемые при клинических и лабораторных исследованиях.
   Можно предположить, что в пораженной местности не было нормально функционирующих клиник для их лечения при начальных стадиях развития ЗН. Судя по их семейной неустроенности, не было ухода за такими одинокими больными; если и было обращение в клинику, то слишком позднее для специальных исследований: в случае кахексии ("раковая интоксикация") клинические исследования обычно уже не проводятся и соответствующие записи отсутствуют. Следует также отметить иногда относительно меньший возраст умерших в зоне, пораженной радиоактивностью по сравнению с умершими в "чистой" зоне. Возможно, более ранняя их смерть также связана кроме воздействия радиоактивности с недостаточным уходом за ними из-за семейной неустроенности. Создается впечатление, что многие причины смерти людей именно в пораженной зоне имеют демографический характер.
   При обзоре всех К* и К поражает разнообразие условий возникновения ЗН, однако исследование свидетельств о смерти при всей своей информационной ограниченности все же позволяет сделать эти важные выводы. В дальнейшем для уточнения моделей необходимо кроме данных, указанных в свидетельствах о смерти, следует вводить в массивы также информацию из личных амбулаторных и больничных карт умерших.
  

Литература

  
   1. Щеглов В. Н. Творческое сознание: интуиционизм, алгоритмы и модели. - Тула: "Гриф и К", 2004. - 201 с. (см. также http://publ.lib.ru).
   2. Щеглов В.Н. Творческое сознание: интерпретация алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики, 2007. - 12 с. (см. http://publ.lib.ru).
   3. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуитивистской) логики// Вестник новых медицинских технологий. - 1999. - Т. VI, N2. - С. 131 - 132.
   4. Щеглов В.Н. и др. Логические модели заболеваний за 1986 - 1999 годы участников ликвидации аварии на ЧАЭС и/или мужчин, проживающих в пораженной зоне и имеющих злокачественные новообразования органов дыхания// Медицинский радиологический научный центр РАМН// Радиация и риск. - 2002. - Вып. 13. - С. 56 - 59 (см. также в Интернете новую редакцию и исправления, 2010 г.)
   5. Щеглов В. Н., Яшин М. А. Моделирование энергоинформационных взаимодействий в биообъекте на основе исследования гиперсинхронизации электрической активности головного мозга человека// Физика волновых процессов и радиотехнические системы (изд. "Самарский университет"). - 1999. - Т. 2, N 1 - С. 58 - 63.
   6. Щеглов В.Н. Системный анализ и моделирование в медицине с помощью метода алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики// В книге: Афромеев В.И. и др. Математические методы современной биомедицины и экологии. - Тула: НИИ НМТ, 1997. - С.149 - 157.
   7. Щеглов В.Н. Вычислительные и имитационные возможности программы построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ) в ЭЭГ-исследованиях // Тезисы докладов 22 - 25 сентября 1997 г. "Фундаментальные науки и альтернативная медицина". - Пущино: РАН, 1997г. - С. 110 - 111.
   8. Щеглов В. Н. Интеллектуальный анализ численных данных на основе алгебраической модели интуиционистской логики// Научно-техническая информация сер. 2 - 2002. - N4 - С. 1, 2, 30.
   9. Хромушин В. А., Щеглов В. Н., Бучель В. Ф. Информационно-аналитическая база государственного медико-дозиметрического регистра по Тульской области// Экологические проблемы Тульского региона. Научно-практическая конференция. - Тула: Администрация Тульской области, 2002. - С. 126 - 130.
   10. Честнова Т. В., Щеглов В. Н., Хромушин В. А. Контекстно-развивающаяся база данных для логической интеллектуальной системы, используемой в здравоохранении //Эпидемиология и инфекционные болезни. - 2001. - N4. - С. 38 - 40.
   11. Щеглов В.Н. Логические модели смерти от злокачественных новообразований, сопутствующих заболеваний и демографического статуса населения тульской области, проживавшего в местности, пораженной в результате аварии на Чернобыльской АЭС, 2010. - 6 с. (см. Интернет).
   12. Щеглов В.Н. Нагорная проповедь: сопоставление с алгоритмом построения алгебраических моделей интуиционистской логики, 2008. - 9 с. (см Интернет).
   13. Шанин Н.А. Об иерархии способов понимания суждений в конструктивной математике// Труды математического института имени В. А. Стеклова, CXXIX // Проблемы конструктивного направления в математике, 6. - Л.: "Наука", 1973. - С. 203 - 266.
   14. Антосик П., Микусинский Я., Сикорский Р. Теория обобщенных функций. - М.: Мир, 1976. - 312 с.
  
  
   См. публикации автора в Интернете: http://lib.ru ("Самиздат", "Щ"), http://publ.lib.ru (здесь также публикации с формулами), http://shcheglov.livejournal.com/ (LJ, адреса новых текстов). Мой фотоальбом1: http://4put.ru/pics/u_135/ . Мой фотоальбом2 и 3: http://shcheglov.gallery.ru (также транслируются в LJ). Эл. почта: corolev32@mail.ru, тел. 8 905 119 70 97 .
  

Новая редакция и исправления статьи май 2010 г.

1.06.10

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

6

  
  
  
  
 Ваша оценка:
Связаться с программистом сайта.

Новые книги авторов СИ, вышедшие из печати:
О.Болдырева "Крадуш. Чужие души" М.Николаев "Вторжение на Землю"

Как попасть в этoт список

Кожевенное мастерство | Сайт "Художники" | Доска об'явлений "Книги"