Кандидат медицинских наук, врач клинико-диагностической лаборатории.
Москва
Moscow
Бокарев Игорь Николаевич — доктор медицинских наук, профессор, президент Ассоциации.
Москва
Moscow
Попова Людмила Викторовна — кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Герасимов Андрей Николаевич — доктор физико-математических наук, профессор, зав. кафедры медицинской информатики и статистики Медико-профилактического факультета.
Москва
Каневская Марина Зиновьевна — доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Moscow
Хлевчук Татьяна Васильевна — кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Кондратьева Татьяна Борисовна — кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Аксенова Марианна Борисовна — кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Патрушев Лев Иванович — профессор, ведущий научный сотрудник лаборатории биотехнологии.
Москва
Moscow
Коваленко Татьяна Феликсовна — младший научный сотрудник лаборатории биотехнологии.
Москва
Moscow
Беленков Юрий Никитич — доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, зав. кафедрой госпитальной терапии № 1 лечебного факультета.
Москва
Цель исследования — разработка модели расчета риска развития венозного тромбоза с учетом наличия известных факторов риска, сопутствующей патологии и врожденных тромбофилий.
Материалы и методы – В ходе работы с 2015 по 2017 гг. было обследовано 79 пациентов с венозными тромбозами (36 мужчин и 43 женщины, средний возраст – 56,76 ± 15,570). Группу контроля составили 83 пациента стационара и здоровых добровольцев без тромбоза в настоящий момент и в анамнезе (35 мужчин и 48 женщин, средний возраст – 43,95 ± 18,136). Всем лица, включенным в исследование, проводился анализ на наличие мутаций G1691A в гене фактора V, G20210A в гене протромбина, полиморфизм C677T в гене 5,10-метилентетрагидрофолатредуктазы, а также полиморфизм в гене SERPINE1 ингибитора активатора плазминогена-1. Для выявления мутаций применялась полимеразная цепная реакция методом Real time. Для создания модели расчета риска был проведен линейный регрессионный анализ.
Результаты. Нами была разработана модель расчета риска венозных тромбозов. Полученная формула показала высокую прогностическую точность (площадь под ROC-кривой – 95,9%). Для пациентов, у которых нет данных о наличии перечисленных мутаций, была разработана короткая версия модели расчета риска (площадь под ROC-кривой – 94,6%).
Заключение. Нами была разработана модель расчета риска с учетом наличия известных факторов, врожденных тромбофилий и сопутствующей патологии. Следует обсуждать необходимость тромбопрофилактики при индивидуальном риске более 0,45, что соответствует высокому риску развития венозных тромбозов. Пациентам, которым раннее не проводилась диагностика тромбофилий и находящихся в средней группе риска венозного тромбоза, по данным укороченной версии модели рекомендуется проводить скрининг на врожденные тромбофилии для уточнения риска.
Aim. To develop a model for calculating the risk of venous thrombosis, taking into account the presence of known risk factors, comorbidity and congenital thrombophilia.
Material and methods. During the study (2015 to 2017), 79 patients with venous thrombosis were examined (36 men and 43 women, mean age — 56,76±15,570). The control group consisted of 83 patients and healthy volunteers without thrombosis at the moment and in history (35 men and 48 women, average age — 43,95±18,136). All individuals included in the study were analyzed for the presence of G1691A mutations in the factor V gene, G20210A in the prothrombin gene, C677T polymorphism in the 5,10-methylenetetrahydrofolate reductase gene, and polymorphism in the SERPINE1 gene of plasminogen activator inhibitor. Real-time polymerase chain reaction was used to identify mutations. To create a risk calculation model, a linear regression analysis was performed.
Results. We have developed a model for calculating the risk of venous thrombosis. The resulting formula showed high prognostic accuracy (the area under the ROC curve is 95,9%). For patients who do not have data on the presence of these mutations, a short version of the risk calculation model was developed (the area under the ROC curve is 94,6%).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.