Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,791

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КЛИНИКО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ ВИРУСНО-БАКТЕРИАЛЬНЫХ МАРКЕРОВ ПРИ ХРОНИЧЕСКИХ ДИФФУЗНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ ПЕЧЕНИ И ОСТРОМ КОРОНАРНОМ СИНДРОМЕ

Попов Г.А. 1 Дедов А.В. 2 Панов А.А. 2
1 ФГБОУ ВО «Астраханский государственный медицинский университет» Минздрава России
2 Астраханский ГМУ Министерства Здравоохранения России
Первая группа больных состояла из 165 пациентов с хроническими диффузными заболеваниями печени – ХДЗП, с оценкой по 135 параметрам. Вторая - 136 лиц с острым коронарным синдромом - ОКС, состояние оценивалось по 106 показателям. В каждой из групп, помимо общепринятых, определялись 24 вирусно-бактериальных маркера. Использование программы Econometric Views 6.0. (IHS Global Inc., USA) позволило сформировать 160 моделей - уравнений регрессии, из которых была выделена совокупность из 33 моделей, имеющих максимальную степень достоверности для ХДЗП. Для ОКС было составлено 269 уравнений регрессии, в том числе 14 высоко достоверных. При анализе итоговых совокупностей моделей и при создании уравнений регрессии для ХДЗП были выделены мapкеpы, достоверно (p < 0,05) влиявшие на течение ХДЗП: антитела к Strept. spp., к E. coli и Mycoplasma pneum. класса IgG. При моделировании исхода ОКС в инфаркт миокарда ни один из мapкеpов не имел диагностического значения (во всех случаях p > 0,05).
ключевые слова: хронический гепатит
цирроз
диагноз
острый коронарный синдром
вирусные и бактериальные маркеры
математическое моделирование
модель множественной регрессии
1. Ивашкин В.Т. Схемы лечения. Гастроэнтерология. Руководство. – М. : Литтерра, 2009. – 153 с.
2. Леонов В.П. Статистика в кардиологии. 15 лет спустя // Медицинские технологии. Оценка и выбор. – 2014. – № 1. – С. 17-28.
3. Маммаев С.Н. Механизмы фиброгенеза при хроническом гепатите С / С.Н. Маммаев, Ш.М. Омаров, А.А. Мусхаджиев, Ш.Р. Рамазанов, З.Ш. Магомедова // Вестник Международной академии наук (Русская секция). - 2015. – № 1 (17). – С. 36-38.
4. Сердюкова Т.В. Мониторинг общей заболеваемости органов пищеварения в Астраханской области по отдельным нозологическим формам с 2006-2010 гг. / Т.В. Сердюкова, Н.Н. Курьянова, М.А. Сердюков // Астраханский медицинский журнал. - 2012. - Т. 7, № 2. - С. 116-119.
5. Berg C.P. Mycoplasma antigens as a possible trigger for the induction of antimitochondrial antibodies in primary biliary cirrhosis / C.P. Berg, T.R. Kannan, R. Klein [et al.]. // Liver Int. - 2009. - V. 29, № 6. - P. 797-809.
6. Capron L. What's in a risk factor? “He who strikes the ball” // Diabetes & metabolism. – 2003. – Vol. 29, № 1. – P. 6–12.

Социальная значимость хронических диффузных заболеваний печени (ХДЗП) и болезней сердечно-сосудистой системы исключительно высока. В России ХДЗП вирусной, алкогольной, аутоиммунной и иной этиологии занимают 5 место по инвалидизации и смертности лиц трудоспособного возраста [1]. Распространённость острых форм ИБС в Астраханской области - 246,3 на 100 тысяч населения, острого инфаркта миокарда - 148,4 на 100 тысяч населения, что обеспечивает им 1 место среди причин смертности [4]. Изучение разных аспектов ХДЗП и ОКС как социально значимых заболеваний является чрезвычайно важным [3]. С практической точки зрения интерес представляют взаимосвязи ХДЗП и ОКС с вирусно-бактериальными инфекционными маркерами, в частности с антителами к цитомегаловирусу, вирусу Эпштейна-Барр, вирусу простого герпеса, иных вирусов, а также к сапрофитной и условно-патогенной микрофлоре при хроническом гепатите (ХГ) и циррозе печени (ЦП) [5]. Микроорганизмы и их маркеры могут влиять на болезнь разными способами [6]. Выявление таких взаимосвязей позволяет выбирать более эффективные методы ле­чения, улучшать диагностический процесс [2].

Цель исследования: создание формализованной процедуры предварительной оценки влияния, или «вклада», вирусно-бактериальных маркеров на течение хронических диффузных заболеваний печени (ХДЗП) и острого коронарного синдрома (ОКС) с использованием множественного регрессионного анализа.

Материалы и методы исследования. За период 2000-2014 гг. были обследована группа из 165 пациентов с ХДЗП, в том числе 96 больных циррозом печени (ЦП) и 69 с хроническим гепатитом (ХГ), в возрасте от 19 до 76 лет, в среднем – 48,8 ± 1,7 года. Вторую группу составили 136 пациентов с ОКС в возрасте от 35 до 84 лет, в среднем 58,47±0,93 года. Контрольная группа состояла из 42 здоровых добровольцев (25 мужчин и 17 женщин в возрасте от 25 до 52 лет, в среднем 38±2,1 года). Все больные ХДЗП и ОКС были обследованы согласно Национальным стандартам Российской Федерации. Критериями включения в исследование было наличие установленного диагноза ХГ или ЦП, ОКС на основании данных анамнеза, лабораторных и инструментальных исследований, входящих в соответствующие Российский национальный стандарт по гастроэнтерологии (2006 г.) и Национальные рекомендации Всероссийского научного общества кардиологов (2008 г.), отсутствие летальных исходов при нахождении в стационаре. Критерии исключения – наличие тяжёлых сопутствующих, конкурирующих заболеваний или фоновой патологии в стадии обострения или декомпенсации.

У всех обследованных лиц качественным, полуколичественным или количественным методом твёрдофазного иммуноферментного анализа (ИФА) были определены сывороточные маркеры: Ch. pneum., Myc. рneum., H. pylori, вируса простого герпеса (HSV-1), вируса Эпштейна-Барр (EBV), цитомегаловируса (CMV), вируса гепатита А (HAV), антитела к сапрофитной и условно-патогенной микрофлоре, а именно к E. coli, Proteus spp., Candida albicans, Strept. spp., Bacteroides, Klebs. рneum. классов IgG, IgM, IgA или антиэндотоксиновые антитела. Учет результатов проводился с помощью фотометрирующего устройства при длине волны 492 нм.

Были созданы две базы данных, включающие формализованные результаты физикальных, лабораторных, инструментальных методов исследования, а также результаты определения вирусно-бактериальных маркеров. Всего в базе данных у каждого больного ХДЗП учитывалось 135 параметров, а у больного ОКС - 106 изучаемых параметров. Применялся линейный регрессионный анализ, позволяющий устанавливать линейные зависимости между группами объясняемых и объясняющих переменных с использованием программы Econometric Views 6.0.

Алгоритм построения регрессионных моделей с применением среды EViews 6.0 (Econometrica)

1.Вычисление коэффициентов парной корреляции (r) между всеми изучавшимися параметрами, в базе исходных данных. При этом в первую очередь определяют  коэффициенты корреляции между тем или иным диагнозом  с одной стороны и остальными показателями с другой.

Результаты исследования и их обсуждение. В отношении ХДЗП имеет значение установления диагноза ХГ либо ЦП у конкретного пациента. На рисунке 1 приведены коэффициенты корреляции и их частоты в процентах для множества факторов, использованных в базе данных по ХДЗП.

Рис. 1. Выраженность коэффициентов корреляции ( R) между различными признаками  и основным диагнозом при ХДЗП (%)

Были перебраны различные сочетания исходных факторов, и для каждого из сочетаний построена соответствующая модель множественной регрессии, а также вычислены её необходимые характеристики. В результате было построено 160 моделей, охватывающих различные наборы объясняющих показателей, в том числе 33 содержательные модели, с максимальной степенью достоверности описывающие взаимосвязи между диагнозом и параметрами, включенными в базу данных, представленные ниже.

Y1=1.058166 – 0.0706689*X6 – 0.035434*X8; Y2=1.2023595 – 0.096309*X10 – 0.1527785*X12; Y3=0.174071+0.053162*X13 +0.0566166*X14; Y4=0.849098 – 0.199748*X6 + 0.0282086*X13; Y5=0.298331 – 0.1196413*X12+ 0.0654025*X13; Y6=2.139796 – 3.3002726e–05*X1 –0.0130112*X2 - 0.2155362*X12; Y7=1.62181395 + 0.0006942*X1 + 0.0113873*X2;Y8=1.5387898 – 0.00671*X2 – 0.159943*X6; Y9=1.649793 – 0.012511*X2 + 0.0097706*X14; Y10=1.822947 – 0.0015925*X1 – 0.0137674*X2 +0.00232584* X14; Y11=1.774153 – 0.000595*X1 – 0.0092609*X2 – 0.149971*X6; Y12=0.5809357 – 0.04445769*X8 + 0.0006769*X9 + 0.04855374*X13; Y13=1.91199 – 0.0104713*X2 – 0.0496821*X8; Y14=1.25867+0.04021*Х8+0.00501*Х9+0.039098*Х10; Y15=0.754644 – 0.006869*X2 + 0.0546615*X13; Y16=1.556862 – 0.010096*X2 – 0.011519*X9; Y17=0.9081192 – 0.001943*X1 – 0.0080846*X2 + 0.05704076*X13; Y18=2.2120124 – 0.0039093*X1 – 0.01723441*X2 – 0.0081546*X9; Y19=1.5102694 – 0.0172802*X8 – 0.0064798*X9 + 0.0405966*X10 – 0.31259288*X12; Y20=1.551698 – 0.021570*X5 – 0.164021*X6 + 0.006236*X13; Y21=1.43797 – 0.0072025*X9 + 0.058794*X10 – 0.380429*X12; Y22=1.7628953 – 0.0003828*X1 – 0.01020314*X2 – 0.0081207*X5; Y23=1.722952 – 0.009771*X2 – 0.008398*X5; Y24=1.007728 + 0.0058747*X5 – 0.0530127*X6 – 0.0395576*X8; Y25=1.19648 – 0.035669*X8 – 0.0042184*X9 – 0.01349284*X10 + 0.0626685*X14; Y26=1.0502288 – 0.031063*X8 + 0.0023437*X9 – 0.1962754*X10 + 0.0102363*X13; Y27=0.8114445+0.0014443*X9 – 0.194041*X10 + 0.00062513*X13; Y28=2.329123+0.318824*X3–0.0930737*X9; Y29=1.5339 – 0.4968819*X3 – 0.0777961*X8; Y30=0.375– 0.75*X3 + 0.125*X12; Y31=0.6–0.6*X3; Y32=0.6–0.6*X3+0.000001*X6; Y33=0.965996 – 0.005607*X1 – 0.827512*X3.

В отношении ХДЗП удалось создать уравнение регрессии, в котором учитывается роль изучаемых маркеров: Y - диагноз, причем при Y < 0,5 - хронический гепатит, при Y > 0,5 - цирроз печени. Y = 1,238901 – 0,000216 * X1 – 0,00599761 * X2 – 0,01641 * X3 – 0,00191 * X4 – 0,00559 * X5 – 0,03127 * X6 + 0,021711 * X7 + 0,004318 * X8. В качестве переменных уравнения было принято, что X1 – «Общий билирубин при поступлении (мкмоль/л)», X2 – «Протромбиновый индекс (%)», X3 – «Состояние желудка по данным ФГС (шкала: 0 – норма, 1 – гастрит, 2 – гастродуоденит, 3 – эрозии в желудке или 12-перстной кишке, 4 – язва в желудке или 12-перстной кишке)», X4 – «Антитела к Strept. spp. (мкг/мл)», X5 – «Антитела к М. pneum. класса IgG (0 – нет, 1 – низкий титр, 2 – высокий титр)», X6 – «Активность воспаления (1–2–3 степень)», X7 – «Диаметр селезеночной вены по УЗИ (мм)», X8 – «Конкременты в желчном пузыре по данным УЗИ брюшной полости (шкала: 0 – камни отсутствуют, 1 – осадок, 2 – камни без осложнений, 3 – осложненная желчнокаменная болезнь)». Полученные результаты могут быть использованы для предварительного выявления маркеров, в максимальной степени влияющих на диагноз при ХДЗП..

Для клиники ОКС наибольшее значение имеет исход в ИМ или развитие того или иного варианта стенокардии, что определяет лечебную тактику.

Рис. 2. Выраженность коэффициентов корреляции (R) между различными признаками  и основным диагнозом при ОКС

В результате было построено 269 моделей, что обусловлено более полным и качественным составом исходных данных. Выпишем 14 наиболее эффективных моделей: у1 = 0.45761 + 0.38262 * х 7 + 0.24813 * х9; у2 = 0.41417 + 0.10568 *х6 + 0.32611* х7 +0.0876* х8 + 0.30807* х9; у3 = 0.366597 + 0.01739 * х 4 + 0.44996 * *х7; у4 = 0.54801 + 0.09076 * х 6 + 0.3043* х 7+0.07379 *х8 + 0.29078*х9+0.01964*х12; у5 = 0.55606 + 0.31471 * х 7 + 0.07064 *х8+0.29006*х9+0.02089*х12; у6 = 0.41946 + 0.000489 * х 1 + +0.36813 * х7; у7 = 0.55172 + +0.055556 * х 6 + 0.39272 * х7; y8 = 0.55172 + 0.41256 * x7; y9 = 0.32208 + 0.02391 * x4 + +0.40695 * x9; y10 = 0.48492 + 0.393658 * x9 + 0.1133 * х11; уп = 0.68817 + 0.38853 * x7 +0.02098* х12; y12 = =0.32911+ 0.05184 * x2 + 0.40635 * х9; y13 = 0.51724 + 0.44194 * x9; y14 = 0.66148 + 0.42311 * x9 + 0.02402 * х12.   При этом Х1 - креатинфосфокиназа при поступлении - КФК (ед/л), Х 2 - фибриноген А при поступлении (г/л), Х 3 - сегментоядерные лейкоциты (%), Х 4 - лейкоциты при поступлении (*1012/л), Х 5 - антигликолипиновые антитела (мкг/мл), Х 6 - изменения ЭКГ «передней» локализации (0 - нет, 1 - есть), Х 7 - поражение левой коронарной артерии по данным ЭКГ (0 - нет, 1 - есть), Х 8 - поражение правой коронарной артерии по данным ЭКГ(0 - нет, 1 - есть), Х 9 - ОКС с подъемом сегмента БТ (0 - нет, 1 - есть), Х 10 - конечный систолический размер левого желудочка по данным эхокардиоскопии - КСР (мм), Х11 - гипокинезия миокарда (0 - нет, 1 - есть), Х12 - концентрация холестерина (ммоль/л).

После ряда преобразований получаем: Y = 0,0913 * у1 + 0,0827 * у2 + 0,0818 * у3 + +0,0766 * у4 + 0,0774 * у5 + 0,0738 * у6 + 0,0681-у7 + 0,0676 * у8 + 0,0652 * у9 + 0,0652 * у10 + +0,0649 * у11 + 0,065 * у12 + 0,0606 * у13 + 0,0597 * у14. Если Y≥0.5, то принимается диагноз, соответствующий значению 1 (развился инфаркт миокарда - ИМ); если же Y<0.5, то принимается диагноз, соответствующий значению 0 (нет инфаркта миокарда – развитие стенокардии). Для ОКС включение в уравнение регрессии, описывающее диагностический процесс, какого-либо вирусно-бактериального маркера оказалось невозможным, так как влияние изучаемых антител оказалось ниже уровня статистической ошибки.

Обсуждение. В отношении ХДЗП получены следующие результаты: на основе программной среды EViews построено 160 моделей; обосновано введение нового критерия оценки качества каждой из построенных моделей - коэффициента детерминации и выделены 33 наиболее содержательные модели, которые упорядочены в порядке убывания введенного критерия; для каждой модели выписано уравнение множественной регрессии; проведен сравнительный анализ построенных моделей, по результатам которого выделены наиболее важные факторы и модели.

На основе имеющихся данных о 136 пациентах с ОКС построен набор из 269 регрессионных моделей, описывающих зависимость развития (или неразвития) инфаркта миокарда при ОКС в зависимости от значений 106 изучавшихся параметров. Из полученной совокупности моделей выбраны те, у которых коэффициент детерминации, характеризующий качество модели, не меньше 0,2 и коэффициент значимости соответствовал p<0,05. В результате был получен набор из 14 моделей, в состав которых вошли 12 показателей (факторов). Выписаны уравнения регрессионной зависимости диагноза от значений факторов для указанных 14 моделей. Среди факторов выявлены пять наиболее важных, однако ни один из вирусно-бактериальных маркеров не вошел в эту группу.

Выводы. При моделировании диагностического процесса при хроническом гепатите и циррозе печени построены уравнения регрессии и выделены сывороточные вирусно-бактериальные мapкеpы, которые достоверно (p<0,05) влияют на течение хронических диффузных заболеваний печени: антитела к Strept. spp. (мкг/мл), к E. coli (мкг/мл) и Mycoplasma pneum. класса G. При моделировании исхода острого коронарного синдрома в инфаркт миокарда ни один из изучавшихся мapкеpов не имел статистически значимого диагностического значения (во всех случаях p > 0,05).


Библиографическая ссылка

Попов Г.А., Дедов А.В., Панов А.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ КЛИНИКО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ ВИРУСНО-БАКТЕРИАЛЬНЫХ МАРКЕРОВ ПРИ ХРОНИЧЕСКИХ ДИФФУЗНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ ПЕЧЕНИ И ОСТРОМ КОРОНАРНОМ СИНДРОМЕ // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 6.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=25596 (дата обращения: 24.01.2020).


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074