Изобретение относится к области медицины (инфекционные болезни, гастроэнтерология и гепатология) и может быть использовано для диагностики наличия стеатоза печени у больных хроническим гепатитом C.
Хроническая инфекция, вызванная вирусом гепатита C, патогенетически связана с развитием системных метаболических нарушений и нарушений липидного обмена в печени [1, 2]. Наиболее ранним и информативным предиктором формирования такого рода нарушений является стеатоз печени, который независимо от этиологии определяется по наличию липидных капель в цитоплазме более 5% гепатоцитов при биопсии печени или по внутрипеченочному содержанию триглицеридов не менее 5,6% при магнитно-резонансной спектроскопии или магнитно-резонансной томографии [3]. Распространенность стеатоза печени среди больных хроническим вирусным гепатитом C (ХГС) достигает 50%, а среди пациентов с генотипом вируса 3а - 75% [4]. В свою очередь развитие нарушений метаболизма липидов в печени у пациентов с ХГС ассоциировано с более быстрым и агрессивным течением заболевания [5], развитием фиброза печени [6] и гепатоцеллюлярной карциномы [7].
Наиболее известными простыми малоинвазивными или неинвазивными тестами для определения стеатоза печени и стеатогепатита сегодня являются индекс жировой дистрофии печени FLI («fatty liver index») [14], показатель избыточного накопления липидов в печени (LAP) [15], индекс стеатоза печени (HSI) [16], индекс Чжэцзянского университета (ZJU) [17], индекс неалкогольного стеатогепатита (ION) [18], триглицерид-глюкозный индекс и связанные с ним параметры (TyG-WC, TyG-BMI и TyG-WHtR) [19], а также SteatoTest [20] и показатель жировой ткани печени при неалкогольной жировой болезни печени (NAFLD-LFS) [21]. В абсолютном большинстве этих исследований целевой группой являлись пациенты с сахарным диабетом, ожирением или сердечно-сосудистыми заболеваниями, в качестве эталонного метода использовались различные модификации ультразвукового исследования в B-режиме, а наличие у пациента хронического вирусного гепатита являлось критерием невключения. Таким образом, ограниченное использование большинства известных на сегодняшний день малоинвазивных тестов для диагностики стеатоза печени у больных ХГС обусловлено как отсутствием доказательной базы, так и невозможностью оценить результат исследования в шкале общепринятого эталонного метода.
Данный способ диагностики разработан с помощью алгоритма качественного сравнительного анализа (QCA) реальных биомедицинских данных, полученных от больных хроническим гепатитом С. QCA впервые был предложен американском социологом Чарльзом Рэйгином в 1987 году для сравнительного анализа малых наборов данных (от 10 до 50 наблюдений) [22-24]. В последующие годы метод получил широкое распространение в социологических и экономических исследованиях, а развитие вычислительной техники позволило проводить анализ больших массивов данных. QCA основан на изучении взаимосвязи условий и результата с позиции теории множеств, не является статистическим и позволяет учитывать наличие ассиметрии данных. Логические модели QCA представляют собой набор альтернативных и хорошо интерпретируемых решений (логических выражений), удовлетворяющих результату независимо друг от друга.
Для разработки данного способа диагностики было проведено обсервационное (наблюдательное) ретроспективное поперечное исследование, в которое было включено 274 больных хроническим гепатитом С, из них лиц мужского пола – 62,77% (n = 172), женского – 37,23% (n = 102). Средний возраст пациентов составил по медиане 34,25 года (29,56-44,25 лет), средний индекс массы тела – 24,67 кг/м2 (22,37-27,78 кг/м2). Перед проведением QCA все наблюдения случайным образом и с использованием стратификации по степени стеатоза печени были распределены в две группы: обучающая выборка (n = 166) и тестовая выборка (n = 108). Окончательный перечень изучаемых независимых переменных включал в себя 15 предикторов: пол, возраст, рост, вес и ИМТ пациента, уровни АЛТ, АСТ, глюкозы и железа в сыворотке крови, наличие 3 генотипа вируса гепатита С, косовертикальный размер печени, толщина левой доли печени, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы, а также отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени и комбинированный показатель, отражающий толщину поджелудочной железы и ее форму, равный произведению частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы. Перед проведением анализа все независимые переменные были калиброваны в одно из континуума значений на числовом отрезке от 0 до 1. Для преобразования переменной в показатель принадлежности чёткому множеству использовалось простое перекодирование значений ниже заданного порога в 0, а выше - в 1. Для получения из переменной показателя принадлежности нечёткому множеству применялся прямой метод с использованием монотонной s-образной логистической функции. Определение пороговых значений проводилось на данных обучающей выборки с помощью ROC-анализа (пакет «ROCR») и построения П-графиков, в которых для каждого значения переменной рассчитывалась сумма показателей чувствительности и специфичности для диагностики стеатоза печени (фиг. 1). Перед расчетом суммы значения показатели меньше 0,5 были преобразованы в 0. В качестве центральной пороговой отсечки (c) использовалось значение переменной, соответствующее максимальной сумме показателей чувствительности и специфичности. В качестве нижней/левой (e) и верхней/правой (i) пороговых отсечек – левый и правый локальные минимумы функции, соответственно. Калибровка показателей роста и веса проводилась отдельно для пациентов мужского и женского полов. Для последующего перевода нечётких оценок в чёткие все неоднозначные значения степеней включения равные 0.5 были заменены на значения 0,4999. Все этапы QCA проводились в программной среде «R» с использованием пакета «QCA». Для оценки информативности моделей с помощью функции «confusionMatrix» из пакета «caret» рассчитывались следующие показатели: точность с определением 95% доверительного интервала (ДИ), чувствительность и специфичность, коэффициент Каппа Коэна, прогностичность положительного и отрицательного результатов теста, метрика F1, а также с помощью пакета «ROCR» рассчитывалась площадь под ROC-кривой (AUC).
В качестве логических условий при проведении QCA использовались различные переменные суждения (предикаты) с одним или несколькими аргументами, принимающими значения калиброванных независимых переменных. Результатом служил предикат с одним аргументом, принимающим значение зависимой переменной - наличие или отсутствие 1-3 степени стеатоза печени. Для анализа необходимости и достаточности рассчитывались такие показатели, как включение, покрытие (исходное и уникальное), релевантность необходимости и пропорциональное уменьшение несогласованности (PRI). При построении таблиц истинности были исключены такие несостоятельные конфигурации, как противоречивые предположения (одновременные отношения подмножеств), когда одно и то же условие оказывается достаточным как для наличия результата, так и для его отсутствия и все достаточные условия и остатки, в состав которых входит отрицание необходимого условия. Логическая минимизация проводилась с помощью метода CСubes функции «minimize» из пакета «QCA».
Проведение многократных итераций анализа данных с использованием генетического алгоритма позволило установить оптимальный набор независимых переменных из 7 показателей: возраст, рост, ИМТ, уровень АСТ в сыворотке крови, наличие 3 генотипа вируса гепатита С, отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени и комбинированный показатель, отражающий толщину поджелудочной железы и ее форму. Такой набор предикторов позволил получить 25 решений окончательной модели QCA с максимальными и наиболее сбалансированными показателями информативности (таблица 1).
Таблица 1 - Результаты анализов достаточности и необходимости решений модели QCA для диагностики наличия и отсутствия стеатоза печени 1-3 степени
Примечание: inclS – показатель включения достаточного условия; PRI – пропорциональное уменьшение несогласованности; inclN – показатель включения необходимого условия; RoN – релевантность необходимости; генотип – 3 генотип вируса гепатита C; возраст – возраст > 33,6 лет; рост – для пациентов мужского пола: рост > 177 см, женского пола: рост > 165 см; ИМТ – индекс массы тела > 26,4 кг/м2; АСТ – уровень аспартатаминотрансферазы в сыворотке крови > 1,38 верхних границы нормы; ТЛД/КВР – отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени > 0,6463; ПЖ комб. – комбинированный показатель поджелудочной железы > 18,18; ~ – логическое отрицание условия.
На данных обучающей выборки точность диагностики 1-3 степени стеатоза печени составила 79,50% (95% ДИ: 72,60–85,40%), F1 метрика – 74,20%. На данных тестовой выборки показатели информативности хорошо воспроизводились, но их значения были несколько ниже: точность составила 76,90% (95% ДИ: 67,80–84,40%), а F1 метрика – 71,90% (таблица 2). Показатели чувствительности и специфичности были хорошо сбалансированы и на данных тестовой выборки составили 80,00% и 75,00%, соответственно.
ROC-анализ итоговых предсказанных значений модели QCA при сопоставлении с реальными результатами на данных тестовой выборки показал, что используемый порог отсечения, равный нулю, является наиболее оптимальным. Показатель площади под ROC-кривой (AUC) для окончательной модели QCA составил 0,90 и 0,81 на данных обучающей и тестовой выборок, соответственно (фиг. 2).
Таблица 2 – Показатели информативности окончательной модели QCA для диагностики наличия 1-3 степени стеатоза печени
Примечание: Kappa – коэффициент Каппа Коэна; Sens – чувствительность; Spec – специфичность; PPV – прогностичность положительного результата; NPV – прогностичность отрицательного результата; Acc – точность; F1 – F1 метрика.
Таким образом, заявляемый способ диагностики позволяет по результатам рутинного обследования больного ХГС определить наличие или отсутствие у него стеатоза печени. Наиболее удобным вариантом применения данной математической модели является использование компьютерной программы, позволяющей ввести необходимые данные о пациенте в электронную форму и получить результат оценки с подробной интерпретацией работы алгоритма. В отличие от известных аналогов разработанный способ не требует приобретения дорогостоящего оборудования или проведения дополнительных исследований, достаточно результатов рутинного клинического обследования больного.
Клинический пример № 1:
Пациент женского пола, 35 лет страдает ХГС и инфицирован 3a генотипом вируса. Рост пациента – 160 см, вес – 68 кг, уровень АСТ в сыворотке крови 44 ед/л (при верхней границе нормы – 31 ед/л). По результатам УЗИ органов брюшной полости толщина левой доли печени составила 69 мм, косовертикальный размер печени – 138 мм, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы 17 мм, 17 мм и 19 мм, соответственно.
Расчет бинарных показателей:
1. генотип = 1, т.к. пациент инфицирован 3 генотипом вируса гепатита C;
2. возраст = 1, т.к. возраст пациента (35 лет) больше порогового значения 33,6 лет;
3. рост = 0, т.к. рост пациента женского пола (160 см) меньше порогового значения 165 см;
4. ИМТ = 1, т.к. ИМТ пациента (68 / (1,60 * 1,60)= 26,6 кг/м2) больше порогового значения 26,4 кг/м2;
5. АСТ = 1, т.к. уровень АСТ в сыворотке крови в 1,42 раз больше верхней границы нормы (44 / 31 = 1,42), что больше порогового значения 1,38;
6. ТЛД/КВР = 0, т.к. отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени (69 / 138 = 0,5) меньше порогового значения 0,6463;
7. ПЖ комб. = 1, т.к. произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы ((19 / 17) * 17 = 19) больше порогового значения 18,18.
Расчет итогового показателя:
S = (min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1, 1) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1, 1, 1 - 0) + min(1, 0, 1 - 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1 - 0, 1, 0, 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1, 1)) - (min(1, 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1, 0, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 0, 1 - 1, 1 - 0, 1) + min(1 - 1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 0, 1 - 1)) = (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 4 - 0 = 4.
Итоговый показатель S больше 0, что указывает на наличие стеатоза печени. При морфологическом исследовании биоптата печени у данного пациента была установлена 2 степень стеатоза печени, что полностью соответствует полученному результату.
Клинический пример № 2:
Пациент мужского пола, 45 лет страдает ХГС и инфицирован 3a генотипом вируса. Рост пациента – 178 см, вес – 84 кг, уровень АСТ в сыворотке крови 52 ед/л (при верхней границе нормы – 41 ед/л). По результатам УЗИ органов брюшной полости толщина левой доли печени составила 68 мм, косовертикальный размер печени – 142 мм, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы 22 мм, 19 мм и 19 мм, соответственно.
Расчет бинарных показателей:
1. генотип = 1, т.к. пациент инфицирован 3 генотипом вируса гепатита C;
2. возраст = 1, т.к. возраст пациента (45 лет) больше порогового значения 33,6 лет;
3. рост = 1, т.к. рост пациента мужского пола (178 см) больше порогового значения 177 см;
4. ИМТ = 1, т.к. ИМТ пациента (84 / (1,78 * 1,78)= 26,5 кг/м2) больше порогового значения 26,4 кг/м2;
5. АСТ = 0, т.к. уровень АСТ в сыворотке крови в 1,27 раз больше верхней границы нормы (52 / 41 = 1,27), что меньше порогового значения 1,38;
6. ТЛД/КВР = 0, т.к. отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени (68 / 142 = 0,4789) меньше порогового значения 0,6463;
7. ПЖ комб. = 0, т.к. произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы ((19 / 22) * 19 = 16,41) меньше порогового значения 18,18.
Расчет итогового показателя:
S = (min(1, 1, 0) + min(1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1, 1, 1 - 0, 0) + min(1, 1, 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1 - 1, 1, 0, 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 0, 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0)) - (min(1, 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1, 1, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 0, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0)) = (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 0 - 2 = -2.
Итоговый показатель S меньше 0, что указывает на отсутствие стеатоза печени. При морфологическом исследовании биоптата печени у данного пациента была установлена 0 степень стеатоза печени, что полностью соответствует полученному результату.
Главными отличиями данного способа диагностики от известных аналогов являются: использование рутинных биомедицинских показателей, наличие доказательной базы в отношении диагностики стеатоза печени у больных хроническим гепатитом C, а также использование «золотого стандарта» диагностики стеатоза печени (биопсии печени) в качестве эталонного метода сравнения. Низкая себестоимость способа диагностики позволяет повысить охват обследованием всех нуждающихся больных хроническим гепатитом C, значительно повысить качество оказания медицинской помощи пациентам данной категории за счет ранней диагностики стеатоза печени, выбора правильной тактики ведения и лечения, в том числе за счет снижения доли неудач противовирусной терапии с использованием дорогостоящих препаратов прямого действия.
Список литературы
1. Kuo Y.H., Kee K.M., Wang J.H. et al. Association between chronic viral hepatitis and metabolic syndrome in southern Taiwan: a large populationbased study // Aliment Pharmacol Ther. – 2018. – Vol. 48, – № 9. – P. 993–1002. Doi: 10.1111/apt.14960.
2. Kawano Y., Cohen D.E. Mechanisms of hepatic triglyceride accumulation in non-alcoholic fatty liver disease // J Gastroenterol. – 2013. – Vol. 48, – № 4. – P. 434–441. Doi: 10.1007/s00535-013-0758-5.
3. European Association for the Study of the Liver (EASL); European Association for the Study of Diabetes (EASD); European Association for the Study of Obesity (EASO). EASL–EASD–EASO Clinical Practice Guidelines for the management of non-alcoholic fatty liver disease // J Hepatol. – 2016. – Vol. 64. – P. 1388–1402. Doi: 10.1016/j.jhep.2015.11.004.
4. Adinolfi L.E., Gambardella M., Andreana A. et al. Steatosis accelerates the progression of liver damage of chronic hepatitis C patients and correlates with specific HCV genotype and visceral obesity // Hepatol. – 2001. – Vol. 33, – № 6. – P. 1358–1364. Doi: 10.1053/jhep.2001.24432.
5. Yoon H., Lee J.G., Yoo J.H. et al. Effects of metabolic syndrome on fibrosis in chronic viral hepatitis // Gut Liver. – 2013. – Vol. 7, – № 4. – P. 469–474 . Doi: 10.5009/gnl.2013.7.4.469.
6. Leandro G., Mangia A., Hui J. et al. Relationship between steatosis, inflammation, and fibrosis in chronic hepatitis C: a meta-analysis of individual patient data // Gastroenterology. – 2006. – Vol. 130, – № 6. – P. 1636–1642. Doi: 10.1053/j.gastro.2006.03.014.
7. Westbrook R.H., Dusheiko G. Natural history of hepatitis C // J Hepatol. – 2014. – Vol. 61. – P. 58–68. Doi: 10.1016/j.jhep.2014.07.012.
8. Stevenson H.L., Utay N.S. Hepatic steatosis in HCV-infected persons in the direct-acting antiviral era // Trop Dis Travel Med Vaccines. – 2016. – Vol. 2, – P. 21. Doi: 10.1186/s40794-016-0038-5.
9. Banks D.E., Bogler Y., Bhuket T. et al. Significant disparities in risks of diabetes mellitus and metabolic syndrome among chronic hepatitis C virus patients in the US // Diabetes Metab Syndr. – 2017. – Vol. 11. – P. 153–158. Doi: 10.1016/j.dsx.2016.12.025.
10. Ciardullo S., Monti T., Grassi G., Mancia G., Perseghin G. Blood pressure, glycemic status and advanced liver fibrosis assessed by transient elastography in the general United States population // J Hypertens. – 2021. – Vol. 39, – № 8. – P. 1621–1627. Doi: 10.1097/HJH.0000000000002835.
11. Adinolfi L.E., Restivo L., Zampino R. et al. Metabolic alterations and chronic hepatitis C: treatment strategies // Expert Opin Pharmacother. – 2011. – Vol. 12, – № 14. – P. 2215–2234. Doi: 10.1517/14656566.2011.597742.
12. Huang C.M., Chang K.C., Hung C.H. et al. Impact of PNPLA3 and IFNL3 polymorphisms on hepatic steatosis in Asian patients with chronic hepatitis C // PloS One. – 2017. – Vol. 12, – № 8. – P. e0182204. Doi: 10.1371/journal.pone.0182204.
13. Magri M.C., Manchiero C., Prata T.V.G. et al. The influence of gene chronic hepatitis C virus infection on hepatic fibrosis and steatosis // Diagn Microbiol Infect Dis. – 2020. – Vol. 97, – № 2. – P. 115025. Doi: 10.1016/j.diagmicrobio.2020.115025.
14. Bedogni G., Bellentani S. Miglioli L. et al. The Fatty Liver Index: a simple and accurate predictor of hepatic steatosis in the general population // BMC Gastroenterol. – 2006. – Vol. 6. – P. 33. Doi: 10.1186/1471-230X-6-33.
15. Kahn H.S. The "lipid accumulation product" performs better than the body mass index for recognizing cardiovascular risk: a population-based comparison // BMC Cardiovasc Disord. – 2005. – Vol. 5. – P. 26. Doi: 10.1186/1471-2261-5-26.
16. Lee J.H., Kim D., Kim H.J. et al. Hepatic steatosis index: A simple screening tool reflecting nonalcoholic fatty liver disease // Dig. Liver Dis. – 2010. – Vol. 42. – P. 503–508. Doi: 10.1016/j.dld.2009.08.002.
17. Wang J., Xu C., Xun Y. et al. ZJU index: A novel model for predicting nonalcoholic fatty liver disease in a Chinese population // Sci. Rep. – 2015. – Vol. 5. – P. 16494. Doi: 10.1038/srep16494.
18. Otgonsuren M., Estep M.J., Hossain N. et al. Single non-invasive model to diagnose non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and non-alcoholic steatohepatitis (NASH) // J. Gastroenterol. Hepatol. – 2014. – Vol. 29. – P. 2006–2013. Doi: 10.1111/jgh.12665.
19. Malek M., Khamseh M.E., Chehrehgosha H. et al. Triglyceride glucose-waist to height ratio: a novel and effective marker for identifying hepatic steatosis in individuals with type 2 diabetes mellitus // Endocrine – 2021. – Vol. 74. – P. 538–545. Doi: 10.1007/s12020-021-02815-w.
20. Poynard T., Ratziu V., Naveau S. et al. The diagnostic value of biomarkers (SteatoTest) for the prediction of liver steatosis // Comp Hepatol. – 2005. – Vol. 4. – P. 10. Doi: 10.1186/1476-5926-4-10.
21. Kotronen A., Peltonen M., Hakkarainen A. et al. Prediction of non-alcoholic fatty liver disease and liver fat using metabolic and genetic factors // Gastroenterology – 2009. – Vol. 137. – P. 865–872. Doi: 10.1053/j.gastro.2009.06.005.
22. Ragin CC. The Comparative Method. Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles & London: University Of California Press 1987.
23. Box-Steffensmeier J, Brady HE and Collier D. Measurement Versus Calibration: A Set Theoretic Approach // Oxford: Oxford University Press 2008.
24. Ragin CC. Redesigning Social Inquiry. Fuzzy Sets and Beyond. Chicago; London: University of Chicago Press 2008.
| название | год | авторы | номер документа |
|---|---|---|---|
| СПОСОБ СКРИНИНГА ЗАБОЛЕВАНИЙ ПЕЧЕНИ И СИСТЕМА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СПОСОБА | 2013 |
|
RU2523661C1 |
| Способ определения риска выраженного стеатоза печени | 2023 |
|
RU2806496C1 |
| СПОСОБ НЕИНВАЗИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ НЕАЛКОГОЛЬНОЙ ЖИРОВОЙ БОЛЕЗНИ ПЕЧЕНИ У МУЖЧИН | 2023 |
|
RU2803074C1 |
| Способ диагностики неалкогольной жировой болезни печени у мужчин европейской популяции при скрининговых обследованиях | 2021 |
|
RU2760092C1 |
| Способ дифференциальной диагностики стеатоза печени и неалкогольного стеатогепатита у мужчин | 2020 |
|
RU2753455C1 |
| СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕЙ СКОРОСТИ ОБРАЗОВАНИЯ ФИБРОЗА ПЕЧЕНИ У БОЛЬНЫХ С ХРОНИЧЕСКИМ ГЕПАТИТОМ В+С | 2022 |
|
RU2801262C1 |
| СПОСОБ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ СТЕАТОЗА И НЕАЛКОГОЛЬНОГО СТЕАТОГЕПАТИТА У ЖЕНЩИН | 2020 |
|
RU2744021C1 |
| СПОСОБ НЕИНВАЗИВНОЙ ОЦЕНКИ ТЯЖЕСТИ ФИБРОЗА ПЕЧЕНИ ПРИ ХРОНИЧЕСКОМ ВИРУСНОМ ГЕПАТИТЕ | 2006 |
|
RU2328744C1 |
| Способ прогноза отсутствия регресса фиброза печени у больных хроническим гепатитом С | 2019 |
|
RU2723387C1 |
| СПОСОБ ПОСТАДИЙНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕАЛКОГОЛЬНОЙ ЖИРОВОЙ БОЛЕЗНИ ПОДЖЕЛУДОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ У КРЫС | 2021 |
|
RU2770555C1 |
Изобретение относится к медицине, а именно к инфектологии, гастроэнтерологии и гепатологии, и может быть использовано для диагностики стеатоза печени у больных хроническим вирусным гепатитом С. Осуществляют определение у пациента возраста, роста, индекса массы тела (ИМТ), уровня аспартатаминотрансферазы (АСТ) в сыворотке крови методом биохимического анализа, генотипа вируса гепатита С методом молекулярно-генетического исследования, определение размеров печени и поджелудочной железы методом ультразвукового исследования (УЗИ) органов брюшной полости. Показатели оценивают по бинарной шкале: 1 или 0. Итоговый показатель S рассчитывают по формуле: S = (min(возраст, ИМТ, ПЖ комб.) + min(возраст, АСТ, ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, ИМТ, АСТ) + min(генотип, возраст, 1 - АСТ, ТЛД/КВР) + min(генотип, возраст, АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(генотип, рост, 1 - ИМТ, АСТ) + min(генотип, рост, АСТ, ПЖ комб.) + min(возраст, рост, ИМТ, АСТ) + min(1 - рост, ИМТ, ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, рост, ИМТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, ИМТ, АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - ИМТ, АСТ, ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(генотип, 1 – возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, 1 - АСТ, ПЖ комб.)) - (min(генотип, ИМТ, 1 - АСТ) + min(генотип, 1 - возраст, ИМТ, 1 - ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, 1 - АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(генотип, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(возраст, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(возраст, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, 1 - рост, ТЛД/КВР, 1 – ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, 1 - ИМТ, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 – генотип, возраст, рост, 1 - ИМТ, ТЛД / КВР) + min(1 - генотип, рост, 1 - ИМТ, 1 - ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(1 - генотип, возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, 1 - ТЛД/КВР, 1 - ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, ТЛД/КВР, 1 - ПЖ комб.)), где min(показатель 1, показатель 2, показатель 3, и т.д.) – минимальное значение из представленных в скобках значений бинарных показателей; генотип – генотип вируса гепатита C: равно 1 при наличии 3 генотипа вируса гепатита C, равно 0 при отсутствии 3 генотипа вируса гепатита C; возраст: равно 1, если возраст пациента больше 33,6 лет; равно 0, если возраст пациента меньше или равен 33,6 лет; рост: для мужчин равно 1, если рост пациента больше 177 см; равно 0, если рост пациента меньше или равен 177 см; для женщин равно 1, если рост пациента больше 165 см, равно 0, если рост пациента меньше или равен 165 см; ИМТ: равно 1, если ИМТ пациента больше 26,4 кг/м2; равно 0, если ИМТ пациента меньше или равен 26,4 кг/м2; АСТ: равно 1, если уровень АСТ в сыворотке крови в 1,38 раз больше верхней границы нормы; иначе равно 0; ТЛД/КВР – отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени: равно 1, если больше 0,6463; равно 0, если меньше или равно 0,6463; ПЖ комб. – произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы: равно 1, если больше 18,18; равно 0, если меньше или равно 18,18. При итоговом показателе S больше 0 диагностируют стеатоз печени у больных хроническим вирусным гепатитом C. Способ обеспечивает возможность диагностики стеатоза печени у больных хроническим вирусным гепатитом C за счет рутинного клинического обследования больного, использования рутинных биомедицинских показателей и применения заявленной математической модели, представляющей собой интерпретируемый алгоритм - модель машинного обучения. 2 ил., 2 табл., 2 пр.
Способ диагностики стеатоза печени у больных хроническим вирусным гепатитом С, включающий определение у пациента возраста, роста, индекса массы тела (ИМТ), уровня аспартатаминотрансферазы (АСТ) в сыворотке крови методом биохимического анализа, генотипа вируса гепатита С методом молекулярно-генетического исследования, определение размеров печени и поджелудочной железы методом ультразвукового исследования (УЗИ) органов брюшной полости, характеризующийся тем, что показатели оценивают по бинарной шкале: 1 или 0; итоговый показатель S рассчитывают по формуле:
S = (min(возраст, ИМТ, ПЖ комб.) + min(возраст, АСТ, ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, ИМТ, АСТ) + min(генотип, возраст, 1 - АСТ, ТЛД/КВР) + min(генотип, возраст, АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(генотип, рост, 1 - ИМТ, АСТ) + min(генотип, рост, АСТ, ПЖ комб.) + min(возраст, рост, ИМТ, АСТ) + min(1 - рост, ИМТ, ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, рост, ИМТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, ИМТ, АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - ИМТ, АСТ, ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(генотип, 1 – возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, 1 - АСТ, ПЖ комб.)) - (min(генотип, ИМТ, 1 - АСТ) + min(генотип, 1 - возраст, ИМТ, 1 - ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, 1 - АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(генотип, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(возраст, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ТЛД/КВР) + min(возраст, 1 - рост, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, 1 - рост, ТЛД/КВР, 1 – ПЖ комб.) + min(1 - генотип, 1 - возраст, 1 - ИМТ, 1 - АСТ, 1 - ПЖ комб.) + min(1 – генотип, возраст, рост, 1 - ИМТ, ТЛД / КВР) + min(1 - генотип, рост, 1 - ИМТ, 1 - ТЛД/КВР, ПЖ комб.) + min(1 - генотип, возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, 1 - ТЛД/КВР, 1 - ПЖ комб.) + min(генотип, возраст, 1 - рост, 1 - ИМТ, ТЛД/КВР, 1 - ПЖ комб.)),
где min(показатель 1, показатель 2, показатель 3, и т.д.) – минимальное значение из представленных в скобках значений бинарных показателей;
генотип – генотип вируса гепатита C: равно 1 при наличии 3 генотипа вируса гепатита C, равно 0 при отсутствии 3 генотипа вируса гепатита C;
возраст: равно 1, если возраст пациента больше 33,6 лет; равно 0, если возраст пациента меньше или равен 33,6 лет;
рост: для мужчин равно 1, если рост пациента больше 177 см; равно 0, если рост пациента меньше или равен 177 см; для женщин равно 1, если рост пациента больше 165 см, равно 0, если рост пациента меньше или равен 165 см;
ИМТ: равно 1, если ИМТ пациента больше 26,4 кг/м2; равно 0, если ИМТ пациента меньше или равен 26,4 кг/м2;
АСТ: равно 1, если уровень АСТ в сыворотке крови в 1,38 раз больше верхней границы нормы; иначе равно 0;
ТЛД/КВР – отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени: равно 1, если больше 0,6463; равно 0, если меньше или равно 0,6463;
ПЖ комб. – произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы: равно 1, если больше 18,18; равно 0, если меньше или равно 18,18;
и при итоговом показателе S больше 0 диагностируют стеатоз печени у больных хроническим вирусным гепатитом C.
| ЦВЕТКОВ В.В | |||
| и др | |||
| Диагностические маркеры стеатоза печени у больных хроническим вирусным гепатитом C | |||
| Учёные записки Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им | |||
| акад | |||
| И.П | |||
| Павлова | |||
| Способ получения продуктов конденсации фенолов с формальдегидом | 1924 |
|
SU2022A1 |
| Способ диагностики неалкогольного стеатоза печени | 2021 |
|
RU2755974C1 |
| Способ скрининговой диагностики жировой дегенерации печени при абдоминальном ожирении | 2018 |
|
RU2684201C1 |
| СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ СТЕАТОЗА ПЕЧЕНИ | 2017 |
|
RU2648183C1 |
| Способ изготовления сварных волнистых компенсаторов для трубопроводов | 1931 |
|
SU25159A1 |
| WO | |||
