Журнал «Медицина неотложных состояний» Том 21, №2, 2025

Актуальність. Метою було продемонструвати можливості статистичної оцінки для визначення температури та швидкості уламків шрапнелі на основі біомедичних показників тяжкості ушкодження. Матеріали та методи. Як експериментальний матеріал та об’єкти для моделювання балістичних і осколкових поранень були обрані кролики породи шиншила. Науковий експеримент проводився як активне дослідження, основними факторами впливу були контрольована температура та швидкість влучання осколків і куль. Первинні дані вимірювань збирали за допомогою біофізичних і біохімічних досліджень поранених тварин. Потім ці дані були оброблені за допомогою методів багатофакторної параметричної статистики, що дозволило підтвердити наукові висновки із заданим рівнем вірогідності. Результати. Доведено статистично значущий вплив рівнів факторів «Температура фрагмента» та «Лінійна швидкість фрагмента» на вибір оптимальних підмножин медико-біологічних показників, що максимально корелюють із часом спостереження. Також доведено принципову можливість незалежної оцінки значень температури (за показниками «Аланінтрансаміназа», «Лужна фосфатаза») та швидкості (за показниками «Загальний білок», «Сегментоядерні лейкоцити») ушкоджуючих осколків при первинному огляді поранених. Наведено математичні моделі (1) та (2) для оцінки відповідно температури та лінійної швидкості осколка. Показано, що надані похибки розрізнення рівнів температури та швидкості знаходяться в межах 25–30 % для довірчої ймовірності P = 0,8, а похибка оцінки швидкості фрагмента є меншою, ніж оцінка температури. Підвищена точність оцінки швидкості осколків дає додаткову інформацію про глибину рани, що є ще одним позитивним результатом дослідження. Висновки. Доведено статистично значущий вплив рівнів факторів «Температура фрагмента» та «Лінійна швидкість фрагмента» на вибір оптимальних підмножин медико-біологічних показників, що максимально корелюють із часом спостереження. Також доведено принципову можливість незалежної оцінки значень температури (за показниками «Аланінтрансаміназа», «Лужна фосфатаза») та швидкості (за показниками «Загальний білок», «Сегменто-ядерні лейкоцити») ушкоджуючих осколків при первинному огляді поранених. Наведено математичні моделі для оцінки відповідно температури та лінійної швидкості осколка. Показано, що надані похибки розрізнення рівнів температури та швидкості знаходяться в межах 25–30 % для довірчої ймовірності P = 0,8, а похибка оцінки швидкості фрагмента є меншою за оцінку його температури. Підвищена точність оцінки швидкості осколків дає додаткову інформацію про глибину рани, що є ще одним позитивним результатом дослідження. Статистична вірогідність регресійних моделей для оцінки температури та швидкості осколків була підтверджена результатами біофізичних експериментів. Такий підхід розширює інформаційну базу для розробки технологій лікування осколкових поранень.

Background. The purpose was to demonstrate the potential of statistical assessment for determining shrapnel fragment temperature and velocity based on biomedical indicators of injury severity. Materials and methods. Chinchilla breed rabbits were selected as experimental material and subjects for modeling ballistic and shrapnel wound injuries. The scientific experiment was conducted as an active study having the controlled temperature and velocity of impacting shrapnel and bullets as the main influencing factors. Primary measurement data was collected using biophysical and biochemical examinations of the wounded animals. This data was then processed using methods of multivariate parametric statistics, validating the scientific findings with a specified level of confidence. Results. A statistically significant influence of the levels for the factors “Fragment temperature” and “Fragment linear velocity” on the selection of optimal subsets of biomedical indicators maximally correlated with observation time has been proven. The fundamental possibility of independent evaluation of the temperature values (according to the indicators “Alanine transaminase”, “Alkaline phosphatase”) and speed (according to the indicators “Total protein”, “Segmented neutrophils”) of damaging fragments during the initial examination of the wounded has been proven. Mathematical models (1) and (2) are presented for evaluating, respectively, the temperature and linear velocity of the fragment. It has been shown that the given errors in distinguishing between temperature and velocity levels are within the range of 25–30 % for a confidence probability of P = 0.8, and the error for the speed evaluation of a fragment is less than its temperature evaluation. The increased accuracy of fragment velocity evaluation provides additional information about the depth of the wound, which is another positive result of the study. Conclusions. A statistically significant influence of the levels for the factors “Fragment temperature” and “Fragment linear velocity” on the selection of optimal subsets of biomedical indicators maximally correlated with observation time has been proven. The fundamental possibility of independent evaluation of the temperature values (according to the indicators “Alanine transaminase”, “Alkaline phosphatase”) and speed (according to the indicators “Total protein”, “Segmented neutrophils”) of damaging fragments during the initial examination of the wounded has been proven. Mathematical models are presented for evaluating, respectively, the temperature and linear velocity of the fragment. It has been shown that the given errors in distinguishing between temperature and velocity levels are within the range of 25–30 % for a confidence probability of P = 0.8, and the error for the speed evaluation of a fragment is less than its temperature evaluation. The increased accuracy of fragment velocity evaluation provides additional information about the depth of the wound, which is another positive result of the study. The statistical reliability of regression models for estimating shrapnel temperature and velocity has been confirmed through biophysical experimental results. This approach expands the informational foundation for developing treatment technologies in shrapnel wounds.

осколкове поранення; температура і швидкість осколка; біомедичні показники; ідентифікація регресії

shrapnel wound; temperature and velocity of the fragment; biomedical indicators; regression identification

1. Jayawardena A, Lowery AS, Wootten C, Dion GR, Summitt JB, McGrane S, Gelbard A. Early Surgical Management of Thermal Airway Injury: A Case Series. J Burn Care Res. 2019 Feb 20;40(2):189-195.
2. Schaefer TJ, Szymanski KD. Burn Evaluation and Management. In: StatPearls. Treasure Island, FL: StatPearls Publishing; 2025 Jan.
3. Vivó C, Galeiras R, del Caz MD. Initial evaluation and management of the critical burn patient. Med Intensiva. 2016 Jan-Feb;40(1):49-59.
4. Toussaint J, Singer AJ. The evaluation and management of thermal injuries: 2014 update. Clin Exp Emerg Med. 2014 Sep;1(1):8-18.
5. Janak JC, Mazuchowski EL, Kotwal RS, Stockinger ZT, Ho–ward JT, Butler FK. Patterns of Anatomic Injury in Critically Injured Combat Casualties: A Network Analysis. Sci Rep. 2019;9:13767.
6. Bakir A, Temiz C, Umur S, Aydin V, Torun F. High-velocity gunshot wounds to the head: analysis of 135 patients. Neurol Med Chir (Tokyo). 2005 Jun;45(6):281-287.
7. Hauer T, Huschitt N, Kulla M, Kneubuehl B, Willy C. Bullet and shrapnel injuries in the face and neck regions. Current aspects of wound ballistics. HNO. 2011 Aug;59(8):752-64 (in German).
8. Mikhaylusov RN, Negoduyko VV, Gubina-Vakulik GI, et al. Morphological features of the simulated gunshot wounds of rabbits’ soft tissues at different temperatures of object injuring. Medichni Perspectsvi. 2021;21:201-209. doi: 10.1007/s00423-0110760-4.
9. Kolisnyk K, Sokol Y, Shchapov P, Nehoduiko V. Mathe-matical Modelling of the Multifactorial Influence of Striking Fragments on the Dynamics of the Rehabilitation Processes of the Wounded. In: Sontea V, Tiginyanu I, Railean S. (eds) 6th International Conference on Nanotechnologies and Biomedical Engineering. ICNBME 2023. IFMBE Proceedings. Vol. 92. Cham: Springer; 2024.
10. Sokol YI, Shapov PF, Shyshkin MA, Tomashevskyi RS. Influence of Change in Cardiac State on Probable Properties of Rhythmograms. IFMBE Proceedings. 2022;87:223-230.
11. Sokol Y, Shapov P, Shyshkin M, Tomashevskyi R. Testing the heart rate coherence function for detecting and identifying atrial fibrillation. IFMBE Proceedings. 2020;77:455-460.
12. Theil H. Economic Forecasts and Policy. Amsterdam; 1961. 213 p.
13. Rinne H. Econometrics: Fundamentals of Macroeconometrics. Munich: Vahlen Verlag; 2004. 354 p. (in German).