Михаил Михайлович Циванюк — аспирант школы медицины, врач отделения рентгенохирургических методов диагностики и лечения, кардиолог.
Владивосток, SPIN-код 1491-3966
Vladivostok
Борис Израйльевич Гельцер — доктор медицинских наук, профессор, член-корр. РАН, зам. директора Школы медицины по научной работе.
Владивосток
SPIN-код: 2216-4151
Vladivostok
Карина Иосифовна Шахгельдян — доктор технических наук, доцент, директор института Информационных технологий, зав. лабораторией анализа больших данных в биомедицине и здравоохранении Школы медицины.
Владивосток
SPIN-код: 3573-7894
Vladivostok
Андрей Александрович Вишневский — магистрант кафедры математики и моделирования.
Владивосток
Vladivostok
Ольга Ивановна Шекунова — кандидат медицинских наук, доцент Школы медицины.
Владивосток
Vladivostok
Цель. Оценить предиктивный потенциал показателей клинического анализа крови (КАК), липидного спектра и их соотношений для прогнозирования обструктивного поражения коронарных артерий (ОПКА) у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST (ОКСбпST).
Материал и методы. В исследование было включено 600 пациентов с ОКСбпST с медианой возраста 62 года, которым выполнялась инвазивная коронароангиография (КАГ). Среди обследованных было выделено 2 группы, первую из которых составили 360 (60%) больных с ОПКА (стеноз ≥50%), а вторую — 240 (40%) с сужением просвета коронарных артерий <50%. Клинико-функциональный статус больных до проведения КАГ оценивали по 33 параметрам, включающим показатели КАК, липидного спектра и их соотношения. Для статистической обработки и анализа данных использовали методы Манна-Уитни, Фишера, хи-квадрат, однофакторную логистическую регрессию (ЛР), а для разработки прогностических моделей — многофакторную ЛР (МЛР). Качество моделей оценивали по 4 метрикам: площадь под ROCкривой (AUC), чувствительность (Se), специфичность (Sp) и точность (Ac).
Результаты. Комплексный анализ показателей КАК и липидного спектра позволил выделить факторы, линейно и нелинейно связанные с ОПКА. С помощью однофакторной ЛР были определены их пороговые значения с наибольшим предиктивным потенциалом. Метрики качества лучшей прогностической модели, разработанной на основе МЛР, составили по AUC — 0,80, Sp — 0,79, Ac — 0,76, Se — 0,78. Ее предикторами были 8 показателей в категориальной форме: возраст >55 лет у мужчин и >65 лет — у женщин, содержание лимфоцитов (LYM) <19%, гематокрит >49%, иммуно-воспалительный индекс >1000 усл. ед., соотношения холестерина (ХС) липопротеидов высокой плотности (ЛВП) к ХС низкой плотности (ЛНП) <0,3 усл. ед., моноцитов (MON) к ХС ЛВП >0,8 усл. ед., нейтрофилов (NEUT) к ХС ЛВП >5,7 усл. ед. и NEUT/ LYM >3 усл. ед. Определен относительный вклад отдельных предикторов в реализацию конечной точки исследования.
Заключение. Прогностический алгоритм (модель 9), разработанный на основе МЛР, демонстрировал лучшее соотношение метрик качества, чем другие модели. Доминирующее влияние на прогноз ОПКА оказывали 3 фактора: ХС ЛВП/ХС ЛНП (38%), возраст больных (31%), MON/ХС ЛВП (14%). Влияние на риск ОПКА других факторов было менее заметным.
Aim. To evaluate the predictive potential of the parameters of complete blood count (CBC), lipid profile and their ratios for predicting obstructive coronary artery disease (oCAD) in patients with non-ST elevation acute coronary syndrome (NSTEACS).
Material and methods. The study included 600 patients with NSTE-ACS with a median age of 62 years who underwent invasive coronary angiography (CA). Two groups were formed, the first of which consisted of 360 (60%) patients with oCAD (stenosis ≥50%), and the second — 240 (40%) with coronary stenosis <50%. The clinical and functional status of patients before CAG was assessed by 33 parameters, including parameters of CBC, lipid profile and their ratio. For statistical processing and data analysis, the Mann-Whitney, Fisher, chi-squared tests, univariate logistic regression (LR) were used, while for the creation of predictive models, multivariate LR (MLR) was used. The quality was assessed by 4 metrics: area under the ROC curve (AUC), sensitivity (Se), specificity (Sp), and accuracy (Ac).
Results. CBC and lipid profile analysis made it possible to identify factors that are linearly and non-linearly associated with oCAD. Univariate LR revealed their threshold values with the highest predictive potential. The quality metrics of the best prognostic model developed using MLR were as follows: AUC — 0,80, Sp — 0,79, Ac — 0,76, Se — 0,78. Its predictors were 8 following categorical parameters: age >55 years in men and >65 years in women, lymphocyte count (LYM) <19%, hematocrit >49%, immune-inflammation index >1000, high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) to low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) ratio <0,3, monocyte (MON)-to-HDL-C ratio >0,8, neutrophil (NEUT)-to-HDL-C ratio >5,7 and NEUT/LYM >3. The relative contribution of individual predictors to the development of end point was determined.
Conclusion. The predictive algorithm (model 9), developed on the basis of MLR, showed a better quality metrics ratio than other models. The following 3 factors had the dominant influence on the oCAD risk: HDL-C/LDL-C (38%), age of patients (31%), and MON/HDL-C (14%). The influence of other factors on the oCAD risk was less noticeable.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.