Упрощенная HTML-версия
11
100 нм) срезы, которые готовили на ультрамикротоме “Ultracut-E” (фирма
Reichert-Jung), помещали на сетки без подложки и контрастировали
уранилацетатом и цитратом свинца. Просмотр и фотографирование
ультратонких срезов производили на электронном микроскопе “Hitachi-
600H”. При электронномикроскопическом исследовании оценивали все
структурные компоненты микрососудистой сети и нейронов коры
большого мозга.
Для светооптического исследования использовали полутонкие срезы
(
1 мкм), окрашенные тионином по Нисслю, и аутопсийный материал
(n=10, 5-10 мкм, окраска по Нисслю и гематоксилин-эозином). На этих
препаратах была дана общая характеристика ткани мозга. В качестве
контроля служил мозг пациентов, погибших в результате острой сердечно-
сосудистой недостаточности (n=5).
Морфологическая часть работы выполнена на базе лаборатории
ультраструктуры и патоморфологии института молекулярной биологии
научного центра «Вектор» МЗ РФ (зав. лабораторией доктор биол. наук
Е.И.Рябчикова), Омской государственной медицинской академии (ЦНИЛ,
кафедра гистологии, цитологии и эмбриологии, кафедра патофизиологии).
2.4. Статистический анализ
Статистическую обработку полученного материала осуществляли с
помощью пакета прикладных программ ”STATISTICA-5” (Боровиков В.,
2001; Реброва О.Ю., 2001) и EXCEL, согласно современным требованиям к
проведению анализа медицинских данных (Гланц С., 1998).
С учетом характера распределения, дисперсий и величины выборки
для
проверки
статистических
гипотез
использовали
методы
параметрической (ANOVA, t-критерий Стьюдента) или непараметрической
статистики
(ANOVA
Краскела-Уоллиса,
Фридмана,
критерии
Колмогорова-Смирнова, W-критерий Вилкоксона). Степень связи между
двумя переменными устанавливали с помощью коэффициента корреляции
Пирсона и Спирмена в зависимости от типа распределения. Для анализа
категориальных переменных использовали таблицу сопряженности,
критерии
2
и Фишера (точный). При оценке эффективности
диагностических исследований использовались такие показатели, как
чувствительность
(Se),
специфичность
(Sp),
прогностичность
положительного результата (PVP), прогностичность отрицательного
результата (PVN) (Власов В.В., 1988). В зависимости от метода
исследования материал в таблицах и графиках был представлен как
среднее
стандартное отклонение средней (M
s
) (параметрический
анализ) или как медиана
среднее квартильное отклонение (
Me
Q
)
(непараметрический анализ).
Q
= ½ (
Q
1
–
Me
) + (
Me
–
Q
2
), где
Q
1
– верхний
квартиль,
Q
2
– нижний квартиль (Урбах В.Ю., 1963; Гланц С., 1998).