Диссертация (1140250), страница 12
Текст из файла (страница 12)
и799658 муж.,4068,643 и4121926человеко-летпод рискомРегрессионная модельКокса,4 –летнийпериодНе отмеченаКак минимум водномизмерении СКФ<60 мл/мин на1,73 м2Регрессионная модельКокса,5 –летнийпериодРазбивкавыборкислучайнымметодом45-65 лет, белаяи черная расы14 155 человек,из них ХБП у1605 лиц (11,3%)Логистическая модель9-летнийпериод сежегоднымпрослеживаниемРазбивкавыборкислучайнымметодомТрансплантация Возраст, раса, курение, ИМТ, систолическое АД,почки,диализ,диабет, ревматоидный артрит, БСК, гипертония нанефропатия,фоне лечения, ХСН, болезни периферическихперсистентнаясосудов, семейная история нефрологическихпротеинурия илизаболеваний.СКФ<45мл/мин);терминальнаястадия ХПНКак минимум в Возраст 50-59 лет (коэффициент регрессии (β –одномкоэффициент) =0,6; OR = 1,8), возраст 60-69 лет (β –измерении СКФ коэффициент =1,31; OR = 3,7); возраст >70 лет (β –<60 мл/мин на коэффициент =1,46; OR = 4,3); белая раса (β –1,73 м2коэффициент =0,41; OR = 1,5); женский пол (β –коэффициент =0,23; OR = 1,3); анемия (β –коэффициент =0,56; OR = 1,8); гипертензия (β –коэффициент =0,61; OR = 1,8); диабет (β –коэффициент =0,32; OR = 1,3); БСК в анамнезе (β –коэффициент = 0,25; OR = 1,3); ХСН (β –коэффициент =1,51; OR = 1,7); ЛПНП (β –Проспективноекогортноеисследование2002-2008 гг.KshirsagarПроспективноеA.V., 2008, когортноеСШАисследованиеВозраст (на каждый год); ИМТ, систолическое АД;диабет, ревматоидный артрит, БСК, гипертония нафоне лечения; ХСН; болезни периферическихсосудов, прием НПВС, семейная историянефрологических заболеваний74коэффициент =0,28; OR = 1,3); болезнипериферических сосудов (β –коэффициент =0,42; OR= 1,5)Автор,ссылка,страна, годизданияпубликацииKwon K.S.,2012, КореяДизайнисследованияПопуляцияпациентовПоперечноеисследование2007-2009 гг.≥19 years6565участников, изних100 случаевХБП (1,5 %)Характеристики исследованийТип модели, МетодКритерииПредикторы ХБПвременнойвалидацииопределениядиапазонХБПЛогистическая модель1-летнийпериодСлучайноеразделениевыборкиКакВозраст 50-59 лет (OR=3,19); возраст 60-69 летминимум в(OR=6,75); возраст> 70 лет (OR=15,02), женскийодномпол (OR=1,49), анемия (OR=2,57), наличие БСКизмерении(OR=1,83), гипертензия (OR=1,62);диабетСКФ <60(OR=2,08), семейный анамнез БСК (OR=1,83);мл/мин напротеинурия (OR=1,62)21,73 мThakkinstia ПоперечноеThailand-AsianЛогистическ Бутстрапиро КакВозраст 40-59 лет (OR=2,4); возраст 60-69 летn A., 2011, исследование≥ 18 yearsая модельваниеминимум в(OR=6,6); возраст> 70 лет (OR=14,8), гипертензияТайланд34591-летнийодном(OR=4,1); диабет (OR=4,3), мочекаменная болезнь606 (17.5 %)периодизмерении(OR=3,3)СКФ <90мл/мин на1,73 м2Примечание: указанные значения предикторов развития ХПБ имеют статистическую значимость75В исследованиях, проведенных в США и Великобритании, особоевнимание обращалось на такие статистически значимые предикторы, какбелая раса и женский пол (Hippisley-Cox, 2010; Kshirsagar et al.
2008). Висследованиях Chien et al. (2010) и Hippisley-Cox (2010) предикторами ХБПбыли определены наличие семейной истории нефрологических заболеванийи ревматоидного артрита с соответствующим длительным лечениемнестероидными противовоспалительными препаратами, а также анемия(Kshirsagar et al. 2008; Bang et al. 2007); в четырех – болезни периферическихсосудов (Chien et al. 2010; Hippisley-Cox, 2010; Kshirsagar et al. 2008; Bang etal.
2007).Лишь в одном исследовании была установлена статистическизначимая связь между развитием ХБП и курением (Hippisley-Cox, 2010), хотяэтот фактор риска рассматривался практически во всех представленныхисследованиях.Длянастакжепредставлялособыйинтереспроанализироватьпубликации, содержащие в себе информацию об алгоритмах расчетаэффектов факторов риска в развитие ХБП с использованием скоринговыхсистем. Так, в когортном исследовании Kshirsagar A.V.
(2008) былипредставлены три алгоритма прогнозирования, включившие в себя 10предикторов, которые проявляли дискриминацию по площади под RОСкривой в диапазоне от 0,69 до 0,70. В упрощенной модели возрастноеразвитие, анемия, женский пол, гипертония, сахарный диабет, заболеванияпериферических сосудов и наличие сердечной недостаточности илисердечно-сосудистых заболеваний были ассоциированы со снижением СКФменее 60 мл/мин/1,73м2. Каждому из факторов риска соответствовалопределенный скоринговый балл. Так, максимальный балл (3) был отведенхарактеристике «возраст старше 70 лет», возрастной категории 60-69 летсоответствовал балл 2, по одному баллу было присвоено таким факторамриска, как женский пол, анемия, гипертензия, диабет второго типа, наличиеБСК и ХСН в анамнезе, а также болезни периферических сосудов.
Общий76численный балл не менее 3 соответствовал 17-процентному риску развитияХЗП (положительная прогностическая ценность, PPV).Подобный подход был применен в исследовании Kwon K.S. (2012), гдедля каждого из семи факторов риска развития ХБП также были определеныскоринговые баллы: 2 для возраста 50-59 лет, 3 для возраста 60-69 лет, 4 длявозраста 70 лет и старше, по одному баллу было отведено женскому полу,анемии, гипертензии, диабета, протеинурии и БСК.
Общий балл 4 и болееопределялся как высокий риск с чувствительностью 89% и специфичностью71%,положительнаяпрогностическаяценностьсоставляла19%,отрицательная прогностическая ценность – 99 % (NPV).Исследование тайских ученых (Thakkinstian A., 2011) также использовалобалльную систему прогнозирования риска развития ХБП, при этом в качествепредикторов были выбраны возраст > 70 лет (балл 8), 60-69 лет (балл 4), 4059 лет (балл 2) и менее 40 лет (балл 1), балл 3 соответствовал наличиюмочекаменной болезни и диабета, артериальной гипертонии – балл 2.Алгоритм был апробирован на популяции из 3459 лиц.
Общее количествобаллов варьировало от 4 до 16, а оценка баллов составляла 77,0%. Оценки 45, 6-8, 9-11 и ≥ 12 соответствовали низкой, промежуточно низкой, средней ивысокой вероятности ХБП с положительным отношением правдоподобия(LR +) 1, 2,5 (95% CI: 2,2-2,7), 4,9 (95% ДИ: 3,9-6,3) и 7,5 (95% ДИ: 5,6-10,1)соответственно.Когортное исследование на китайской популяции, включившей 5168участников (Chien K.
2010), оценивало риск ХБП за 4-летний период сиспользованиемследующихпредикторовссоответствующимимскоринговым значением: возраст (8 баллов), ИМТ (2 балла), диастолическоеАД (2 балла), диабет (1 балл), инсульт в анамнезе (4 балла) прииспользовании клинической модели, а также повышение содержаниямочевойкислоты(2балла),постпрандиальнойглюкозы(1балл),гемоглобина A1c (1 балл), и протеинурии выше 100 мг/дл (6 баллов) при77использовании биохимической модели.
Площадь под кривой RОК составила0,667 (95% CI, 0,631-0,703) для внешней валидации данных.Анализ представленных литературных данных позволяет о перспективеприменениястатистическихалгоритмовсиспользованиемметодалогистических регрессий для прогнозирования начала, раннего выявления иопределения риска развития ХБП. В фокусе исследователей по всему мирунаходится влияние таких классических факторов риска, как пожилой возраст,курение, наличие АГ, диабета, повышенного ИМТ, сопутствующих БСК,протеинурии и т.д. В качестве рабочих инструментов использования моделейдля последующего разделения уровня риска на группы риска (стратификациириска) ряд ученых выбирают скоринговые модели.
Стоит отметить, чтовыбор различных предикторов, возможно, был связан с этническими ирасовыми различиями этих популяций, а также этиологического вариантаХБП, что требует дальнейшего изучения.3.2.2. Характеристика прогностических моделей оценки рискапрогрессирования и развития осложнений хронической болезни почек.Оценкаметодологическихподходовкпрогнозированиюпрогрессирования и развития осложнений хронической болезни почек сцелью индивидуализации профилактических мероприятий была проведенатакже на основе поиска и анализа соответствующих международныхпубликаций (методика была описана ранее). Целью исследования явилисьанализ и оценка имеющихся в библиографических базах данных о моделяхпрогнозирования развития терминальной стадии почечной недостаточности,фатальных осложнений в отношении сердечно-сосудистой системы исмертности пациентов с ХБП от всех причин.Припоискерелевантнойлитературыакцентбылсделаннарандомизированных клинических испытаниях, проспективных когортныхисследованияхиисследованиях,основанныхнанациональныхпопуляционных регистрах, включающих пациентов, страдающих ХБП 3-5стадий, не получающих заместительной почечной терапии (гемодиализ или78трансплантацияпочки),имеющих,какминимум,годичныйпериодпрослеживания и содержащих в себе информацию о разработанных ивнедренных моделях прогнозирования хотя бы одной конечной точкиисследования (конечной стадии ХПБ, сердечно-сосудистых осложнений илисмертности от любых причин).В анализ не включались исследования, проведенные на специфическихгруппах пациентов (например, больных, получивших хирургическое лечениепоповодумочекаменнойболезни),исследования,посвященныепрогнозированию острого почечного повреждения или содержащие анализтолько одного предиктора.Из выбранных для анализа научных публикаций десять былипосвященыпрогнозированиюконечнойстадииХБП,четыре–прогнозированию кардиоваскулярных осложнений и шесть – определениюриска смертности больных ХБП от всех причин.
В соответствии с дизайномисследования были отобраны шесть многоцентровых международных РКИ,десять проспективных когортных исследований, два ретроспективныхкогортных исследования, два исследования были основаны на анализеинформации национальных регистров или электронных баз данных больныхХПБ.Восемь исследований были проведены в США, два – в Канаде, восемь –в странах Европы (два в Италии,исследованиювДании,три в Великобритании, по одномуНидерландахиФранции),двакогортныхисследования были проведены на японских пациентах. В пяти исследованияхобъектом послужили пациенты, страдающие диабетической нефропатией сразвитием ХБП, в трех исследованиях – пациенты с IgA нефропатией, востальных причина развития ХБП не была уточнена.Основнымтипомпостроениямоделипрогнозированияявиласьрегрессионная мультивариантная модель Кокса, в двух исследованияхиспользовался анализ по типу дерева решений и метод построениянейронных сетей, в одном исследовании – три авторских прогностических79модели, разработанные Tangri et al.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
