Полунина Екатерина Андреевна — кандидат медицинских наук, доцент кафедры внутренних болезней педиатрического факультета
Астрахань
Воронина Людмила Петровна — доктор медицинских наук, профессор кафедры внутренних болезней педиатрического факультета
Астрахань
Попов Евгений Антонович — доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой поликлинического дела и скорой помощи
Астрахань
Белякова Ирина Сергеевна — кандидат медицинских наук, ассистент кафедры внутренних болезней педиатрического факультета
Астрахань
Полунина Ольга Сергеевна — доктор медицинских наук, профессор, заведующая кафедрой внутренних болезней педиатрического факультета
Астрахань
Тарасочкина Дарья Сергеевна — кандидат медицинских наук, ассистент кафедры нормальной физиологии
Астрахань
Цель. Разработать математическое уравнение (алгоритм) для прогноза развития хронической сердечной недостаточности (ХСН) в течение трех лет в зависимости от клинического фенотипа.
Материал и методы. Были обследованы 345 пациентов с ХСН с различной фракцией выброса левого желудочка (сохраненной, промежуточной, низкой). В группу контроля вошли соматически здоровые лица (n=60). У всех обследуемых были проанализированы 48 показателей, которые, наиболее широко характеризуют патогенез ХСН (гендерно-анамнестические, клинические, инструментальные, биохимические). Для выделения фенотипов использовались дисперсионный и кластерный анализы: метод иерархической классификации и метод k-средних. При разработке алгоритмов использовали метод бинарной логистической регрессии. Для оценки качества полученных алгоритмов использовалось построение ROC-кривой с оценкой показателя AUC (area under the curve, площадь под ROC-кривой).
Результаты. У пациентов с ХСН по результатам проведенного кластерного и дисперсионного анализов 48 показателей были выделены и обозначены четыре фенотипа: фиброзно-регидный, фиброзно-воспалительный, воспалительно-деструктивный, дилатационнодезазаптивный. Для первых трех фенотипов методом бинарной логистической регрессии были разработаны математические модели для осуществления прогноза прогрессирования ХСН в течение трех лет с выделением предикторов для каждого фенотипа. Принадлежность к дилатационно-дезазаптивному фенотипу по результатам анализа уже является показателем неблагоприятного прогноза у пациентов с ХСН.
Заключение. Разработанные алгоритмы на основе выделенных фенотипов обладают высокой диагностической чувствительностью и специфичностью и могут быть рекомендованы для использования в клинической практике.
Aim. To develop a mathematical equation (algorithm) to predict the development of chronic heart failure (CHF) for three years, depending on the clinical phenotype.
Material and methods. Three hundred forty five patients with CHF with a different left ventricular ejection fraction (preserved, mean, low) were examined. The control group included somatically healthy individuals (n=60). In all patients, 48 parameters that most widely characterize the pathogenesis of CHF (gender-anamnestic, clinical, instrumental, biochemical) were analyzed. To isolate phenotypes, dispersive and cluster analysis was used: the hierarchical classification method and the k-means method. In the development of algorithms we used binary logistic regression method. We used ROC curve to assess the quality of the obtained algorithms.
Results. We identified four phenotypes in patients with CHF: fibro-rigid, fibro-inflammatory, inflammatory-destructive, dilated-maladaptive. For the first three phenotypes, a mathematical logistic regression method was used to develop mathematical models for predicting the progression of CHF for three years, with the release of predictors for each phenotype. Belonging to the dilatedmaladaptive phenotype according to the results of the analysis is already an indicator of an unfavorable prognosis in patients with CHF.
Conclusion. The developed algorithms based on the selected phenotypes have high diagnostic sensitivity and specificity and can be recommended for use in clinical practice.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.