Диссертация (1174214), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Предикторы: мужской пол, ↑САД, ИР, ↑ОХС, СТГ>Мед, ИПФР>Мед,ИЛ6>Мед, ↑С-РБ, ↑Мочевины, ↑ NT-proBNP, ↑ФВБ↑САД1,011±0,4385,3340,0212,751,17-6,48165↑ФВБ2,234±0,8496,9220,0099,341,77-49,32Модель 3. Предикторы: мужской пол, ↑САД, ↑НвА1с, ↑ОХС, СТГ>Мед, ИПФР-1>Мед,ИЛ-6>Мед, ↑С-РБ, ↑мочевины, ↑ NT-proBNP, ↑ФВБ↑САД1,001±0,4325,3730,022,721,17-6,34↑НвА1с1,197±0,4287,8260,0053,311,43-7,66↑ФВБ2,226±0,8586,7320,019,271,72 -48,80Модель 4.
Предикторы: ↑САД, ↑мочевины, ↑НвА1с, ГГН, ↑ИЛ6, АУ, ↑ NT-proBNP↑НвА1с1,006±0,4614,7700,0292,741,11-6,75АУ2,181±0,7229,1290,0038,862,15-36,44↑ NT-proBNP1,418±0,5825,9520,0154,131,32-12,90При сравнительном анализе в двух возрастных группах заметно, чтоважными предикторами в обеих группах являются ↑НвА1с, ГГЛ, ↑САД, наиболеезначимым из них является ↑НвА1с (р=0,002 в младшей и р=0,005 в старшей). Вмладшей группе ↑НвА1с повышает вероятность увеличенной ТКИМ в 27,8 раза, асочетание ↑НвА1с и ↑САД определяло 81,0% правильного предсказанияутолщенной стенки.
Значимым для младшей группы оказался и ↑С-РБ (р=0,021),который один определял 44,1% правильного предсказания повышенной ТКИМ.Для старшей группы значимыми оказались также АУ, ↑NT-proBNP, ↑ФВБ,причем, последние два сопоставимы по значимости с ↑САД. Модель, включавшаяв себя ↑НвА1с, АУ, ↑ NT-proBNP,оказалась наилучшей и определяла 63% правильного предсказания повышенной ТКИМ в итоговом уравнении.3.6.3. Факторы, объясняющие вариабельность количестваатеросклеротических бляшекРезультатымногомерноголинейногорегрессионногопрогнозирования количества АСБ представлены в таблице 41.анализадля166Таблица 41.
Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где количество АСБ - зависимая переменная. Общая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1. Объясняющие переменные: возраст, САД, курение, HbA1c, ОТ, ФВБ, АпоВIntercept-4,947±0,70571,0240,0001Возраст0,037±0,00834,4070,0001САД0,018±0,00516,1700,001Курение0,470±0,2037,7160,022HbA1c0,268±0,08614,0010,002ОТ-0,014±0,0066,4670,035ФВБ0,006±0,00210,1710,009АпоВ0,008±0,00312,7500,0030,3773Модель 2.
Объясняющие переменные: возраст, САД, ОТ, ГН, HbA1c, ФВБ, АМ, ХСЛВП,АпоВ, NT-proBNPIntercept-4,689±0,75359,4380,0001Возраст0,040±0,00839,010,0001САД0,015±0,00512,4130,005HbA1c0,184±0,096,4660,041ФВБ0,007±0,00310,8620,008АМ0,008±0,0038,490,0190,3493Модель 3. Объясняющие переменные: возраст, Г2Ч, ХСЛВП, ФВБ, С-РБIntercept-1,775±0,52515,205<0,001Возраст0,044±0,00758,6430,0001Г2Ч0,104±0,0457,0230,023ХСЛВП-0,571±0,2636,2950,031ФВБ0,005±0,0034,4230,07Модель 4. Объясняющие переменные: возраст, САД, ГН, ИМТIntercept-3,926±0,59463,2190,0001Возраст0,047±0,00696,1130,0001САД0,018±0,00518,980<0,001ГН0,163±0,05313,7010,002Модель 5. Объясняющие переменные: возраст, пол, С-РБ, гомоцистеинIntercept-1,967±0,44831,4850,00010,3098167Возраст0,063±0,007132,2310,0001Пол0,448±0,1928,90,02С-РБ0,032±0,0166,4000,0490,3004При анализе в общей группе обращает на себя внимание схожесть набораФР, связанных с количеством АСБ и ТКИМ.
Это традиционные ФР (пол, возраст,АД, ГН) и новые ФР: HbA1c, ФВБ, АМ, С-РБ. Появляются и те ФР, которыедемонстрируют независимую связь только с количеством АСБ: курение, ОТ, Г2Ч,ХСЛВП. Наиболее значимыми вновь предстают возраст (р=0,0001), САД(р<0,001), HbA1c (р=0,002), ФВБ демонстрирует сопоставимую значимость(р=0,008). Важным является тот факт, что при большем разнообразии ФР,независимо связанных с количеством АСБ, коэффициент множественнойдетерминации R2 для различных моделей колеблется от 0,30 до 0,38, что ниже R2для моделей, прогнозирующих ТКИМ. Это может свидетельствовать о том, чторазвитие АСБ происходит под влиянием и каких-то иных, неучтенных в нашеманализе, факторов.Результаты раздельного анализа в группе младших и старших представленыв таблицах 42 и 43.Таблица 42.
Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где количество АСБ - зависимая переменная. Младшая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1. Объясняющие переменные: курение, САД, HbA1c, ОТ, АМ, ХСЛВП, С-РБ, NTproBNPIntercept-1,134±1,0210,6690,269САД0,013±0,0062,9560,022NT-proBNP0,007±0,0025,8440,002С-РБ0,079±0,0236,1070,001Курение0,365±0,1911,9780,060,3415Модель 2. Объясняющие переменные: пол, ИПФР-1, СТГ, ТТГ, HOMA, мочевина,гомоцистеин, С-РБ, ДТЛ168Intercept0,241±0,1890,5710,207Пол-0,30±0,1391,6430,034ИПФР-1-0,002±0,0011,660,033HOMA0,209±0,03711,2590,0001С-РБ0,021±0,0141,3200,0560,3948Модель 3.
Объясняющие переменные: САД, ОТ, HbA1c , ФВБ, ИПФР-1, СТГ, НОМАIntercept0,254±0,1980,6410,203ИПФР-1-0,002±0,0011,6150,045НОМА0,192±0,03412,1300,00010,2920Модель 4. Объясняющие переменные: пол, САД, HbA1c, ФВБ, СТГ, ИПФР-1Intercept-2,358±0,9723,6330,018Пол-0,566±0,2483,2290,025САД0,020±0,0066,1900,0020,2049Модель 5. Объясняющие переменные: САД, курение, ОТ, АпоВ, НвА1с, ФВБ, СТГ,ИПФР-1, ТТГIntercept-2,048±0,5607,418<0,001САД0,016±0,0055,3640,002АпоВ0,006±0,0032,3550,0420,1723Модель 6.
Объясняющие переменные: пол, САД, НвА1с, ФВБ, СТГ, ИПФР-1, ТТГ, АУIntercept-3,981±1,46217,8310,008САД0,020±0,00912,4890,025НвА1с0,311±0,12914,0500,017ФВБ0,012±0,00419,5180,0050,1492Таблица 43. Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где количество АСБ - зависимая переменная.
Старшая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1. Объясняющие переменные: курение, САД, HbA1c, ОТ, ФВБ, АпоВ, СТГ, ИПФР1, ТТГIntercept-3,675±1,27516,830,005Курение0,648±0,3188,4220,043САД0,024±0,00820,2540,002HbA1c0,344±0,11717,3950,004169ОТ-0,026±0,0115,3550,007ФВБ0,014±0,00331,5760,0001АпоВ0,01±0,00412,3910,015Проанализировавполученныерезультаты,следует0,2581отметить,чтобольшинство ФР оказывает влияние в обеих возрастных группах. Этокасается курения, САД, АпоВ, НвА1с, ФВБ. Нельзя не отметить и некоторыеотличия. Вновь только в младшей группе высокую значимость демонстрируютНОМА (р=0,0001), С-РБ (р=0,001) и ИПФР-1 (р=0,033), причем, модель,включающаяименноэтипоказатели,характеризуетсясамымвысокимкоэффициентом R2=0,395, т.е.
наилучшим образом объясняет вариабельностьколичества АСБ. Все вышесказанное вполне согласуется с представлениями о том,что и ТКИМ, и АСБ являются маркерами единого атеросклеротического процесса.Для определения основных предикторов появления АСБ был проведенлогистический регрессионный анализ (таблица 44).Таблица44.Результатылогистическогорегрессионногоанализа,где наличие АСБ - зависимая переменная. Общая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1. Предикторы: старшая группа, ↑САД, ↑HbA1c, ↑АпоВ, ↓ХСЛВП, ГГЛ, ↑ИМТ,↑NT-proBNP, ↑ФВБстаршая группа1,869±0,34233,2170,00016,483,43-12,23↑САД1,298±0,4169,7170,0023,661,62-8,28↑АпоВ1,772±0,8284,5810,0325,881,16-29,79Модель 2. Предикторы: старшая группа, мужской пол, курение, ↑САД, ↑АпоВ, АУ,↑ИМТ, ↑HbA1c, ↑Q1ДТЛстаршая группа1,625±0,33423,6170,00015,082,64-9,77↑САД1,372±0,42810,4260,0013,941,71-9,06↑АпоВ1,687±0,8493,9560,0475,411,02-28,52Q1ДТЛ1,135±0,4296,990,0083,111,34-7,21170Как мы видим, значимыми предикторами появления АСБ являются старшийвозраст (р=0,0001), ↑САД (р=0,002), ↑АпоВ (р=0,032).
Модель, в которую входятэти предикторы, обеспечивает 68 % верного предсказания наличия АСБ. ↑АпоВповышает вероятность наличия АСБ в 5,9 раз, а ↑САД в 3,7 раза. Неожиданнымбыло отсутствие значимого влияния нарушений углеводного обмена на появлениеАСБ. Важным и значимым (р=0,008) предиктором появления АСБ оказалась ДТЛ.Наличие самых коротких теломер повышает вероятность появления АСБ в 3,1 раза.Модель, в которую входит и самая короткая ДТ, обеспечивает 74,5% верногопредсказания наличия АСБ.Результаты логистического регрессионного анализа в группе младших игруппе старших приведены в таблицах 45 и 46.Таблица45.Результатылогистическогорегрессионногоанализа,где наличие АСБ - зависимая переменная.
Младшая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1.Предикторы: курение, ↑САД, ↑HbA1c, ↑АпоВ, ГГЛ, ↑ИМТ, ↑NT-proBNP, ↑ФВБ,↑С-РБ↑С-РБ2,128±0,62611,553<0,0018,402,46-28,69Модель 2.Предикторы: курение, ↑САД, ↑HbA1c, АО, ↑АпоВ , ↑ NT-proBNP, ↑ФВБ↑САД1,207±0,5734,4370,0353,341,09-10,28АО1,212±0,4846,2620,0123,361,30-8,68Модель 3. Предикторы: пол, курение, ↑САД, ↑HbA1c, ↑АпоВ, ИР, ↑ИМТ, ↑ NT-proBNP,↑ФВБ, ↑С-РБ, ИПФР-1>Ме, Q1ДТЛ↑С-РБ2,737±0,8979,3040,00215,442,66-89,63Q1ДТЛ2,832±1,0667,0590,00816,982,10-137,01ИПФР-1>Мед-1,75±0,7315,7250,0170,1740,04-0,73171Таблица46.Результатылогистическогорегрессионногоанализа,где наличие АСБ - зависимая переменная.
Старшая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1.Предикторы: курение, ↑САД, ↑ХСЛВП, ↑HbA1c, ↑АпоВ, ГГН, ↑ИМТ, ↑NTproBNP, ↑ФВБ, МАУ↑САД1,662±0,5768,3290,0045,271,71-16,29При анализе раздельно в группах по возрасту мы наблюдаем следующиеразличия. ↑САД является значимым предиктором появления АСБ в обеих группах,притом в старшей группе это единственный значимый предиктор. Наоборот, вмладшей группе важную роль в появлении АСБ играют ↑С-РБ (р< 0,001), QIДТЛ(р=0,008), АО (р=0,012), важную защитную роль играет ИПФР-1.
Значение ИПФР,превышающее медианное, снижает вероятность наличия АСБ более, чем в 5 раз.Модель, включающая в себя ↑С-РБ, обеспечивает 35%, ↑САД и АО -55,7%, ↑СРБ, QIДТ, ИПФР-1 > Мед -78% верного предсказания наличия АСБ. В старшейгруппе ↑САД определяет 37,5% верного предсказания наличия АСБ.3.6.4. Факторы, объясняющие вариабельность эндотелий-зависимойвазодилятацииРезультатымногомерноголинейногорегрессионногоанализадляпрогнозирования ЭЗВД представлены в таблице 47.Таблица 47.
Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где ЭЗВД - зависимая переменная. Общая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1. Объясняющие переменные: возраст, САД, ХСЛВП, ГН, ДТЛIntercept19,012±1,930924,4270,0001Возраст-0,051±0,015102,7680,001ХСЛВП1,994±0,64192,4450,002172ГН-0,248±0,13631,6530,07САД-0,053±0,012171,0070,00010,2233Модель 2.
Объясняющие переменные: САД, ХСЛВП, ДТЛ, АМIntercept6,604±4,83818,4960,174САД-0,061±0,013217,7950,0001ХСЛВП1,663±0,71853,2570,022ДТЛ1,000±0,43153,5070,0210,1748Модель 3. Объясняющие переменные: возраст, САД, НОМА, АМIntercept20,094±1,6781360,0650,0001Возраст-0,036±0,01837,5910,048САД-0,054±0,014142,4140,0001НОМА-0,291±0,09490,0570,0020,1927Результаты анализа демонстрируют, что с ЭЗВД связаны: возраст, САД,показатели углеводного обмена (ГН, НОМА), ДТЛ и ХСЛВП. Перечень ФРнапоминает тот, который мы наблюдали и в отношении СРПВ, что может говоритьоб общности механизмов их изменений. Интересно, что в отличие от другиххарактеристик артериальной стенки, наиболее значимым предиктором ЭЗВДявляется уровень САД (р=0,0001), а не возраст.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
