Диссертация (1174214), страница 29
Текст из файла (страница 29)
Обращает на себя внимание и то,что коэффициент множественной детерминации R2 во всех моделях относительноневысок (0,175-0,223), т. е. неучтенными остались какие-то другие факторы.Результатыраздельногоанализавгруппемладшихистаршихдемонстрируются в таблицах 48 и 49.Таблица 48. Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где ЭЗВД - зависимая переменная. Младшая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1.
Объясняющие переменные: курение, САД, ХСЛВПIntercept18,491±3,057317,9600,0001САД-0,068±0,018123,190<0,001ХСЛВП2,320±0,96450,3250,018Курение-1,516±0,64048,8390,0190,2338173Модель 2. Объясняющие переменные: САД, курение, ОТ, ОХСIntercept24,456±2,0901193,2410,0001САД-0,066±0,019108,5040,002ОТ-0,054±0,01970,0650,005Курение-1,281±0,64834,0790,050,2115Таблица 49. Результаты многомерного линейного регрессионного анализа,где ЭЗВД - зависимая переменная. Старшая группаПредикторβ ± SEСК II типаpR2Модель 1. Объясняющие переменные: курение, САД, НОМА, ДТ, СТГIntercept1,166±6,2890,2930,853САД-0,045±0,01663,7210,007ДТЛ1,561±0,59359,0780,010,1685Модель 2.
Объясняющие переменные: курение, САД, ОТ, ХСЛВПIntercept15,046±3,611186,9760,0001САД-0,053±0,01797,6500,0030,0816Модель 3. Объясняющие переменные: курение, САД, ОТ, ОХСIntercept17,055±3,034342,6260,0001САД-0,052±0,01896,9670,0030,0753Модель 4. Объясняющие переменные: курение, САД, ГН, СТГ, ДТЛIntercept6,009±6,2858,5970,341САД-0,046±0,01677,0980,005ГН-0,341±0,16341,2060,038ДТЛ1,263±0,57844,8720,0310,1460ФР значимым как в старшей, так и в младшей группе является лишь САД.ОТ, курение, ХСЛВП оказываются значимыми только в младшей группе, а ДТЛ иГН – в старшей. ДТЛ и уровень ХСЛВП демонстрируют положительнуювзаимосвязь, т.е. их увеличение ассоциировано с улучшением ЭФ, а остальные ФРотрицательную, т.е.
они связаны с ухудшением ЭФ.Для определения основных предикторов ЭД был проведен логистическийрегрессионный анализ (таблицы 50-52).174Таблица 50. Результаты логистического регрессионного анализа, где ЭЗВД<10% - зависимая переменная. Общая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1.
Предикторы: старшая группа, мужской пол, ↑САД, ИР, ↓ХСЛВП, ДТЛ<9,75старшая группа0,632±0,2904,7620,0291,881,07-3,32↑САД1,022±0,3329,4940,0022,781,45-5,32ИР0,990±0,3010,9060,0012,691,50-4,85Модель 2. Предикторы: старшая группа, пол, ↑САД, ГГЛ, ↓ХСЛВП, Q1 ДТЛстаршая группа0,736±0,2747,2040,0072,091,22-3,58↑САД1,136±0,31313,183<0,0013,121,69-5,75↓ХСЛВП0,817±0,2758,8140,0032,261,32-3,87Какмывидим, значимыми предикторамиразвитияЭД являютсяпринадлежность к старшей возрастной группе (р=0,007), ↑САД (р=0,002), ИР(р=0,001), ↓ХСЛВП (р=0,003).
↑САД повышает вероятность ЭД - в 2,8-3,1 раза,ИР– в 2,7 раза, ↓ХСЛВП – в 2,3 раза, старший возраст - в 2,1 раза. Предложенныемодели, куда вошли всего 3 предиктора,обеспечивают 65-67% верногопредсказания ЭД, что служит дополнительным подтверждением значимости этихпоказателей для развития ЭД.Таблица 51.
Результаты логистического регрессионного анализа, где ЭЗВД<10% - зависимая переменная. Младшая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1. Объясняющие переменные: мужской пол, ↑САД, ИР, ДТ<9,75, ↓ХСЛВП↑САД1,448 ±0,5985,8640,0164,251,32-13,75↓ХСЛВП1,198±0,4626,7100,013,311,34-8,20Модель 2. Объясняющие переменные: курение, ↑САД, ↑HbA1c, ИР, ↑ИМТ, ДТ<9,75↑САД1,478±0,5986,1040,0144,381,36-14.16ИР1,135±0,4845,4950,0193,111,20-8,04Модель 3. Объясняющие переменные: мужской пол, ↑САД, Q1ДТ, ГГЛ, ↓ХСЛВП↑САД1,601±0,5867,4800,0064,961,57-15,62↓ХСЛВП1,281±0,4498,1420,0043,601,49-8,68175Таблица 52. Результаты логистического регрессионного анализа, где ЭЗВД<10% - зависимая переменная. Старшая группаПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1.
Объясняющие переменные: мужской пол, ↑ИМТ, ↑САД, ИР, ↑НвА1с,ДТЛ<9,75, ↓ХСЛВП↑САД0,782±0,3973,8800,0502,191,00-4,76ИР0,830±0,3834,7020,0302,291,08-4,86Модель 2. Объясняющие переменные: мужской пол, АО, ↑САД, ГГЛ, ↓ХСЛВП, Q1ДТЛ↑САД0,827±0,3074,9080,0262,291,11-4,72Анализ в двух возрастных группах выявил, что ↓ХСЛВП увеличиваетвероятность эндотелиальной дисфункции (в 3,3-3,6 раза) лишь в младшей группе,а ↑САД и ИР являются значимыми предикторами как в младшей, так и в старшейгруппе. В младшей группе ↑САД повышает вероятность в 5 раз, а в старшей – в 2,3раза, ИР в младшей –в 3,1 раза, а в старшей в 2,3 раза.
Предложенные модели,состоящие из 2 предикторов, обеспечивают 56-61% верного предсказанияэндотелиальной дисфункции, а ↑САД в старшей группе – 31% верногопредсказания.3.6.5. Взаимосвязь факторов риска и состояния сосудистой стенки упациентов с «очень длинными» теломерами и «очень высокой» активностьютеломеразыДля проверки гипотезы о протективной роли длинных теломер намибыл проведен регрессионный логистический анализ, где в качестве одной изнезависимых переменных была использована ДТЛ, соответствующая IV квартилираспределения, т.е.
самая высокая ДТЛ. В качестве других независимыхпеременныхиспользовалисьте,которыелогистических уравнениях, приведенных ранее.доказалисвоюзначимостьв176В одном из уравнений (таблица 53) ДТЛ > 10,25 оказала статистическизначимое и противоположное по знаку (по сравнению с такими показателями, какпринадлежностькстаршейгруппеиповышенныйуровеньNT-proBNP) воздействие на риск иметь СРПВ > 10 м/с. Шанс иметь жесткие артериипод влиянием НТГ и повышенного уровня ХСЛНП при наличии очень длинныхтеломер снижается до статистически незначимого.Таблица53.Результатылогистическогорегрессионногоанализавзаимосвязи наличия повышенной СРПВ и очень длинных теломерПредикторβ ± SEχ2 статистики ВальдаpОШ95% ДИМодель 1.
Объясняющие переменные: старшая группа, НТГ, ↑NT-proBNP, ↑ХСЛНП, QIV ДТЛстаршая группа1,375±0,39312,275<0,0013,961,83-8,54↑ NT-proBNP1,581±0,6066,8210,0094,861,48-15,98Q IV ДТЛ-1,003±0,5113,8580,0490,370,14-1,003.6.6. Фенотипы изменений артериальной стенкиДля ответа на вопрос о существовании различных фенотипов измененийартериальной стенки мы проанализировали распространенность изолированногоповышения жесткости артерий (СРПВ >10 м/с), изолированного наличия АСБ, какпроявления атеросклероза, и их сочетания. Мы выяснили, что все измеренияпараметров сосудистой стенки были выполнены у 269 человек, у 110 из них небыло интересующих нас изменений. Из оставшихся 159 человек изолированноеповышение СРПВ отмечалось у 31 (19,5%), изолированное наличие АСБ у 74человек (46,5%), а их сочетание у 54 человек (34%).
Можно сделать первый выводо том, что эти процессы не всегда сопутствуют друг другу. Как было показаноранее (таблица 5) корреляция количества АСБ и СРПВ значима лишь в младшейгруппе (r=0,26, р=0,003), в старшей группе значимая корреляция отсутствует(r=0,09, р=0,227). Объяснить это явление можно, используя данные логистического177регрессионного анализа.В младшей группе вероятность появления АСБповышается в 3,3 раза при САД >140 мм.рт.ст., в 3,7 раза при АО, в 8,4 раза приповышенном уровне С-РБ, в 17 раз при наличии «самых коротких» теломер;вероятность повышения жесткости артерий увеличивается при ГГЛ в 5,8 раза,повышенном НвА1с – в 10,7 раза, ГХС – в 6,9 раза, при наличии «самых коротких»теломер – 10,7 раза. Обращает на себя внимание то, что оба процесса связаны сналичием ФР метаболического синдрома и «самой» короткой ДТЛ.
Тем не менее,атеросклероз и повышение жесткости артерий связаны с различными кластерамиФР МС. Повышение АД и АО повышают вероятностьатеросклероза, ауглеводные и липидные нарушения увеличивают вероятность повышенияжесткости. Поскольку часто различные ФР сочетаются между собой, оба фенотипамогут развиваться одновременно.Роль ДТЛв повышении жесткости нампредставляется более «устойчивой».
Во-первых, она прослеживается как вмладшей (таблица 36), так и в старшей группе (таблица 37), во-вторых, рискповышения жесткости артерий увеличивается не только на фоне «самых коротких»теломер, но и при наличии просто коротких теломер. «Самые длинные» теломерызащищают от негативного влияния метаболических нарушений на артериальнуюжесткость, а не на количество АСБ (таблица 53).В старшей группе роль традиционных ФР снижается.
Притом, чтовзаимосвязьбольшинства ФР с СРПВ и количеством АСБ, по данныммногофакторного линейного регрессионного анализа (таблицы 37 и 43),сохраняется,вероятностьналичияжесткихартерийповышаетсялишьпри наличии коротких теломер (в 2,3 раза) и повышенного уровня мочевины (в 4,3раза), а вероятность наличия АСБ (в 5,3 раза) лишь при повышении САД>140мм.рт.ст. Выявленные различия между старшими и младшими могут объяснятьсятем, что те люди, у которых ФР в младшем возрасте привели к развитиюсубклиническихизменений,кстаршемувозрастуимеликлиническиепроявления ССЗ и не могли стать участниками нашего исследования.
В старшейгруппе нашего исследования, вероятно, были люди, имевшие некую эффективнуюзащиту против традиционных ФР. С другой стороны, возможно отрезные точки178нормальных значений параметров в старшем возрасте должны быть иными. Влюбомслучае,полученныерезультатыопределяютпотенциальныетерапевтические мишени для предупреждения изменений как в младшей, так и встаршей группах.Еще одно интересное наблюдение сделано на основании результатовмногофакторноголинейногорегрессионногоанализасиспользованиемстатистики СК II типа (Sum of squares Type II).
В выбранных моделях нам удалосьранжировать влияющие факторы по силе их воздействия на отдельные параметрасосудистой стенки. Графически эти результаты представлены на рисунке 9 ирисунке 10.Рис. 9. Ранжирование ФР по значимости их влияния на СРПВ и ЭЗВДРис.10. Ранжирование ФР по значимости их влияния на ТКИМ и количествоАСБ179Как можно заметить, ФР, независимо связанные с СРПВ и ЭЗВД, во многомсхожи. Основными предикторами СРПВ и ЭЗВД можно считать возраст, ДТЛ итот кластер ФР, который связан с понятием МС.Такие показатели, как ТКИМ иколичество АСБ, демонстрируют несколько отличный от предыдущего наборвлияющих переменных.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
