СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ХРОНИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ ПОЧЕК У ПАЦИЕНТОВ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 1 и 2 ТИПА (варианты)
PREDICTING METHOD FOR DEVELOPMENT OF CHRONIC KIDNEY DISEASE IN PATIENTS WITH TYPE 1 AND TYPE 2 DIABETES MELLITUS (OPTIONS)

Область техники
Группа изобретений относится к медицине, а именно к прогнозированию развития хронической болезни почек (ХБП) через 5 лет у пациентов с сахарным диабетом (СД) 1 и 2 типа. Способ может быть использован в терапевтических (эндокринологических, нефрологических) отделениях при планировании тактики ведения пациента с СД.
Уровень техники
В условиях такой сложной и многофакторной патологии, как ХБП, построение многофакторных моделей на основе ретроспективного анализа данных пациентов с известным исходом, т.е. развивших и не развивших заболевание, является наиболее перспективным методом оценки факторов риска, позволяющим установить совокупности наиболее значимых из них. При этом используется анализ как популяционных исследований, так и баз данных регистров.
2
Из уровня техники известен способ оценки факторов риска развития ХБП у пациентов с СД по сравнению с общей популяцией, включивший 5,5 млн человек из 28 стран, в том числе 781 тыс. пациентов с СД [Nelson RG, Grams ME, Ballew SH, et al. Development of Risk Prediction Equations for Incident Chronic Kidney Disease. JAMA. 2019;322(21):2104–2114. doi:10.1001/jama.2019.17379 - прототип]. В работе проанализированы факторы риска снижения скорости клубочковой фильтрации (СКФ) < 60мл/мин/1,73м, у лиц без нарушений углеводного обмена по сравнению с когортой СД, при этом группа СД анализировалась без деления по типам.
Среди недостатков данного способа следует отметить принципиальное отличие от заявляемого способа, заключающееся в отсутствии раздельного анализа факторов развития ХБП при различных типах СД.  Данные литературы и клинической практики указывают на патогенетические особенности течения типов СД, что влечет за собой наличие разных факторов поражения почек.
Так, при СД 1 типа, развитие ХБП носит преимущественно микрососудистый характер с преимущественным и более ранним повреждением клубочка, его базальной мембраны (БМК), с развитием повышенной проницаемости БМК для белков – сначала микро, далее макроальбуминурии. Между тем процессы склероза межуточной почечной ткани и гиалиноза сосудов при СД 1 типа, как правило, вторичны по отношению к развитию повышенной экскреции белка - так называемая классическая альбуминурическая нефропатия. В частности, так как СД 1 типа, как правило, развивается в молодом возрасте, у пациентов «не успевают» развиться нарушения липидного обмена, поэтому фактор нарушений липидного обмена менее значим в патогенезе ХБП при СД 1 типа. Так, в нашей модели при СД 1 типа (рассчитанной по данным реальных пациентов с ХБП и без) дислипидемия не показала статистической значимости, в отличие от модели при СД 2 типа, для которого характерно именно сочетанное влияние патогенетических факторов, ведущих к поражению почек.
В условиях сочетанного влияния гипергликемии, гипертонии, дислипидемиии, ожирения, тканевого воспаления и т.д, которые развиваются параллельно или даже предшествуют развитию СД 2 типа - механизм повреждения почек гетерогенный, повреждение межуточной ткани и неклубочковых структур почек может превалировать над повреждением клубочкового фильтра, а процессы гиалиноза и склероза идти параллельно поражению основной функциональной единицы – почечного клубочка. Таким образом, при СД 2 типа намного чаще развивается неальбуминурическая ХБП, когда первым клиническим маркером патологии является снижение СКФ в отсутствие предшествующей микро- и макроальбуминурии, или они развиваются параллельно.
Заявляемый способ учитывает различие механизмов поражения почек при СД 1 типа и СД 2 типа и предлагает комбинацию наиболее значимых предикторов для каждого типа СД, установленную на основе анализа базы данных пациентов, развивших и не развивших патологию в течение 5 лет.
Следует отметить, что разделение моделей в заявляемом способе представляет несомненный интерес, поскольку позволяет дифференцировать фенотип риска ХБП при различных типах СД.
Таким образом, известный способ оценки факторов риска развития ХБП у пациентов с СД (Nelson RG и соавт.) характеризуется следующими недостатками.
1. Полученные данные описывают принципиально другой формат риска патологии – риск развития ХБП у пациентов с СД по сравнению с общей популяцией без диабета.
2. В данном исследовании не представлены показатели прогностической ценности прогнозируемого результата, что не дает возможности оценить точность сделанного моделью прогноза.
В отличие от аналога в результате проведенных исследований авторами настоящего изобретения выделены специфичные факторы ХБП при различных типах СД, выполнен расчет прогностической ценности как отрицательного, так и положительного прогноза с высокими показателями точности результата.
Решаемой технической проблемой стала разработка индивидуального точного прогноза развития ХБП при СД на основе параметров, доступных в обычной клинической практике.
Раскрытие изобретения
Технический результат заключается в определении риска развития через 5 лет ХБП у пациентов с СД1 и СД2 типа.
Способ прогнозирования развития ХБП через 5 лет у пациентов с СД является простым в исполнении, высокоточным (общая точность 94% (95% ДИ: 93%-95%) при СД 1 типа; 81% (95% ДИ: 81%-82%) при СД 2 типа) и применимым в обычных условиях клинических медицинских учреждений, т.е., не требует каких-либо показателей, которые не оцениваются в реальной клинической практике.
Заявляемое изобретение характеризуется разработкой диагностически значимого комплекса показателей, учитывающего демографические, антропометрические и клинические данные пациента с учетом типа СД, что отличает данный способ от известных решений.
Изобретение позволяет спрогнозировать развитие ХБП через 5 лет с общей точностью не менее 93% при СД 1 типа и не менее 81% при СД 2 типа. На основании полученного результата врач сможет планировать более частое наблюдение за пациентом и меры профилактики в случае положительного прогноза модели (высокий риск развития ХБП).
Возможность прогнозирования риска для данной патологии особенно важна, поскольку начальные стадии ХБП не вызывают жалоб у пациента и выявляются только методом активного скрининга, таким образом, результат изобретения непосредственно влияет на тактику ведения пациента и, тем самым, на качество и продолжительность его жизни.
Перечисленные выше аспекты достигаемого технического результата обусловлены следующими совокупностями существенных признаков:
1. Для случая наличия СД 1 типа:
пол
возраст
инфаркт
кома
ретинопатия
имт
определяют комплекс диагностически значимых показателей: пол (х), возраст на момент постановки диагноза (х), наличие инфаркта миокарда в анамнезе (х), наличие диабетической комы в анамнезе (х), наличие диабетической ретинопатии (х), значение индекса массы тела (ИМТ) (х),
на основании полученных данных и при наличии сахарного диабета 1 типа, вычисляют вероятность развития ХБП через 5 лет у пациентов с СД 1 типа (р) по формуле:
p = 1 / (1 + ) * 100%,
где  z = -7,079 + 1,182* + 0,063* + 1,148* + 0,617* + 0,903* + 0,040*,
при этом показатели оценивают количественно следующим образом:
пол,
х присваивают «0 баллов» при наличии мужского пола, «1 балл» – женского пола;
возраст
х, полных лет;
инфаркт,
х присваивают «0 баллов» при отсутствии в анамнезе инфаркта миокарда, «1 балл» – при наличии в анамнезе инфаркта миокарда;
кома
х, присваивают «0 баллов» при отсутствии в анамнезе комы, «1 балл» – при наличии в анамнезе комы;
ретинопатия
х, присваивают «0 баллов» при отсутствии диабетической ретинопатии, «1 балл» – при наличии диабетической ретинопатии;
имт
2
х, кг/м,
при р≤0,25, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет 25% и менее, что соответствует низкому риску,
при 0,25<р≤0,5, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет 25-50%, что соответствует среднему риску,
при р>0,5, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет более 50%, что соответствует высокому риску.
2. Для случая наличия СД 2 типа:
пол
возраст
имт
скф
HbA1c
Общий ХС
нейропатия
инсульт
ретинопатия
ампутация
онкология
определяют комплекс диагностически значимых показателей: пол (х), возраст на момент постановки диагноза (х), значение ИМТ (х), СКФ (x), значение гликированного гемоглобина (х), общего холестерина (x), наличие нейропатии в анамнезе (х), инсульта в анамнезе (х), диабетической ретинопатии (х), ампутации (х) и онкологических заболеваний в анамнезе (х),
на основании полученных данных и при наличии СД 2 типа, вычисляют вероятность развития ХБП через 5 лет у пациентов с СД 2 типа (р) по формуле:
p = 1 / (1 + ) * 100%,
где z = -13,994 + 1,983* + 0,125* + 0,061* + 0,049*+ 0,135* + 0,012* + 0,367* + 0,467* + 0,476* + 0,811* + 0,909*
при этом показатели оценивают количественно следующим образом:
пол,
х присваивают «0 баллов» при наличии мужского пола, «1 балл» – женского пола;
возраст
х, полных лет;
имт
2
х, кг/м;
HbA1c
х, %;
Общий ХС,
xммоль/л;
скф,
2
xмл/мин/1,73м;
нейропатия
хприсваивают «0 баллов» при отсутствии в анамнезе нейропатии, «1 балл» – при наличии в анамнезе нейропатии;
инсульт,
х присваивают «0 баллов» при отсутствии в анамнезе инсульта, «1 балл» – при наличии в анамнезе инсульта;
ампутация
х, присваивают «0 баллов» при отсутствии ампутации, «1 балл» – при наличии ампутации;
ретинопатия
х, присваивают «0 баллов» при отсутствии диабетической ретинопатии, «1 балл» – при наличии диабетической ретинопатии;
онкология
х, присваивают «0 баллов» при отсутствии в анамнезе онкологических заболеваний в анамнезе, «1 балл» – при наличии онкологических заболеваний в анамнезе,
при р≤0,25, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет 25% и менее, что соответствует низкому риску,
при 0,25<р≤0,5, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет 25-50%, что соответствует среднему риску,
при р>0,5, вероятность развития ХБП в течение 5 лет составляет более 50%, что соответствует высокому риску.
Авторами заявляемого способа выявлено, что при СД 1 и 2 типа общими были 3 фактора - это женский пол, возраст и ИМТ. Эти факторы показали высокую значимость в развитии патологии почек любого генеза и вне зависимости от диабетического статуса, и могут расцениваться в качестве общепопуляционных средовых.
Большинство других факторов, вошедших в модели, были связаны с ассоциированными микро- и макрососудистыми осложнениями, развитие которых достоверно повышало риск развития ХБП.
При СД 1 типа были значимы 3 фактора. Первый фактор - наличие ретинопатии, что подчеркивает превалирующий «микрососудистый» характер поражения почек с гломерулопатией и повышением сосудистой проницаемости, эквивалентом которых является поражение сосудов сетчатки. Так, в классическом понимании диабетический характер поражения почек и диагноз ДН у пациента с СД 1 типа даже ставился под сомнение, если у него не было ретинопатии. Второй фактор – наличие в анамнезе комы, что может рассматриваться как критерий крайне неудовлетворительного контроля углеводного обмена и сердечно-сосудистого риска одновременно. И третий фактор - наличие инфаркта, что отражает высокую значимость общих механизмов поражения почек с развитием ССЗ в формировании кардиоренального и нефрокардиального синдромов.
При СД 2 типа обращает внимание, что основных предикторов ХБП было в 2 раза больше, чем при СД 1 типа. Они отражали практически все значимые механизмы, участвующие в поражении почек: возрастные, половые, связанные с нарушением липидного и углеводного обмена, ожирением и большим спектром не только микро- и макрососудистых осложнений, но и сопутствующих заболеваний с общей природой системного воспаления и активации цитокинов и факторов роста, а именно -онкологической патологией. Это еще раз подчеркивает гетерогенность поражения почек при этом типе СД с вовлечением в ее развитие целого комплекса средовых, метаболических, гемодинамических и воспалительных факторов, что значительно осложняет возможности профилактики ее развития.
В этих условиях заявляемый способ позволяет оценить индивидуальный прогноз развития патологии на основе параметров, доступных в обычной клинической практике, приобретает важнейшее значение. Выделение группы высокого риска позволит персонифицировать алгоритм мониторинга пациентов, требующих более тщательного наблюдения.
Осуществление изобретения
Для прогнозирования развития ХБП через 5 лет у больных СД определяют комплекс диагностически значимых показателей.
Пациенту проводят комплекс клинического обследования, включающего сбор анамнеза по данным медицинской документации и антропометрические показатели.
Совокупность полученных данных обрабатывают с использованием классификационной модели.
В качестве такой классификационной модели выступает логистическая регрессионная модель. Логистическая регрессия — это один из методов множественной регрессии, общее назначение которой состоит в исследовании связи между зависимым бинарным признаком и/или несколькими количественными или качественными независимыми признаками. Логистический регрессионный анализ позволяет строить статистическую модель для прогнозирования вероятности наступления события по имеющимся данным. (Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. – М.: МедиаСфера, 2003. – 312 с.) Уравнение модели:
р = 1 / (1 + ), где
Z =  + , где
, …, – независимые признаки,
, …,  – коэффициенты.
В качестве бинарного отклика использовали развитие ХБП или сохранение нормальной функции СКФ. Далее был выполнен пошаговый логистический регрессионный анализ с использованием программного пакета SPSS 26 (IBM, США). В результате был выбран шаг с лучшей матрицей классификации (ДЧ и ДС максимальны). Предикторы, вошедшие в данную модель, были выбраны в качестве искомой совокупности.
Анализировались следующие предикторы:
1. Пол (мужской – 0 баллов/женский – 1 балл)
2. Возраст (полных лет)
3. Длительность СД
4. Лабораторные показатели:
2
- СКФ (мл/мин/1,73м)
- Общий холестерин (ммоль/л)
2
5. ИМТ (кг/м)
6. Данные анамнеза:
Нейропатия (есть - 1 балл /нет - 0 баллов)
Инфаркт миокарда (есть - 1 балл /нет - 0 баллов)
Инсульт (есть - 1 балл /нет - 0 баллов)
Синдром диабетической стопы (СДС) (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Ампутация (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Кома (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Диабетическая ретинопатия (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Стенокардия (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) (есть - 1 балл/нет - 0 баллов)
Альбуминурия (мг/сут.) и отсутствие приема ингибиторов ангиотензин превращающего фермента (иАПФ) или блокаторы рецепторов ангиотензина (БРА) (есть - 1 балл/нет - 0 баллов).
Способ был разработан в результате проведенных исследований ретроспективной выборки данных о пациентах с СД 1 и 2 типа, полученных из Федерального регистра сахарного диабета под эгидой ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России.
Критерии включения:
- Пациенты с СД 1 типа и СД 2 типа;
2
2
- Пациенты, у которых исходная СКФ ≥ 90 мл/мин/1,73м и < 130 мл/мин/1,73м;
- Были доступны данные пациентов о наличии ХБП через 5 лет;
2
2
2
- Пациенты, у которых СКФ через 5 лет либо ≥ 90 мл/мин/1,73м и < 130 мл/мин/1,73м, либо < 60 мл/мин/1,73м.
Критерии исключения:
- Пациенты без СД 1 типа и СД 2 типа;
2
2
- Пациенты, у которых исходная СКФ < 90 мл/мин/1,73мили ≥ 130 мл/мин/1,73м;
- Пациенты с неудовлетворительно заполненной медицинской документацией;
2
2
2
- Пациенты, у которых СКФ через 5 лет либо < 90 мл/мин/1,73ми ≥ 60 мл/мин/1,73м, либо ≥ 130 мл/мин/1,73м.
После применения указанных критериев включения и исключения размер анализируемой выборки составил:
- 4703 пациентов с СД 1 типа, из которых 287 (6%) пациентов с развившейся ХБП через 5 лет и 4416 (94%) без ХБП через 5 лет;
- 12215 пациентов с СД 2 типа, из которых 3557 (29%) пациентов с развившейся ХБП через 5 лет и 8658 (71%) без ХБП через 5 лет.
Параметры обследования используют для расчета классификационной модели, в результате чего определяют следующие показатели оценки:
- Вероятность развития ХБП через 5 лет у пациентов с СД 1 типа и СД 2 типа;
- Вероятность отсутствия развития ХБП через 5 лет у пациентов с СД 1 типа и СД 2 типа.
Проведенные исследования, в т.ч. с использованием алгоритмов машинного обучения («логистический регрессионный анализ») позволили определить комплекс показателей с пороговыми значениями для прогнозирования развития ХБП через 5 лет. Параметры с наибольшей значимостью были получены с использованием пошагового логистического регрессионного анализа (программный пакет SPSS 26 (IBM, США)).
СД 1 типа
В результате проведенного исследования получен диагностически значимый комплекс с включением следующих параметров для пациентов с СД 1 типа:
1. Пол (мужской - 0/женский - 1), р < 0,001
2. Возраст (полных лет), р < 0,001
3. Инфаркт миокарда (нет-0/есть-1), р = 0,015
4. Кома (нет-0/есть-1), р = 0,061
5. Диабетическая ретинопатия (нет-0/есть-1), р < 0,001
2
6. ИМТ (кг/м), р = 0,002
Не вошли в модель: длительность СД, СКФ, общий холестерин, наличие нейропатии, инсульта, СДС, ампутации, комы, стенокардии и ХСН в анамнезе и наличие альбуминурии с отсутствием приема иАПФ и БРА.
В Таблице 1 перечислены определяемые показатели, которые оценивают в абсолютных значениях или условных единицах.
Таблица 1. Оценка показателей
<b>Показатель</b>
<b>Оценка</b>
<b>Демографические показатели</b>
Пол (х<sub>пол</sub>)
Мужской «0 усл. ед.»Женский «1 усл. ед.»
Возраст на момент постановки диагноза (х<sub>возраст</sub>)
Лет
<b>Антропометрические показатели</b>
ИМТ (х<sub>имт</sub>)
кг/м2
<b>Анамнез по данным медицинской документации</b>
Наличие инфаркта миокарда в анамнезе (х<sub>инфаркт</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие комы в анамнезе (х<sub>кома</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие диабетической ретинопатии в анамнезе (х<sub>ретинопатия</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Разработанный способ продемонстрировал статистически значимый результат (р < 0,001, χ2). Женский пол, возраст, наличие инфаркта миокарда и диабетической ретинопатии в анамнезе и ИМТ, имеют прямую связь с вероятностью развития ХБП через 5 лет (ОШ 3,260, 95% ДИ (2,513; 4,229), ОШ 1,065, 95% ДИ (1,053; 1,077), ОШ 3,153, 95% ДИ (1,254; 7,923), ОШ 2,468, 95% ДИ (1,893; 3,217), ОШ 1,040, 95% ДИ (1,014; 1,067)).
В результате осуществления изобретения вывод о развитии ХБП через 5 лет у пациента с СД 1 типа может быть сделан с помощью формулы, полученной по итогам использования указанной выше логистической регрессионной модели:
p = 1 / (1 + ) * 100%
z = -7,079 + 1,182* + 0,063* + 1,148* + 0,617* + 0,903* + 0,040*
при получении значения p > 0,5 делают вывод о высоком риске развития ХБП через 5 лет у пациента с СД 1 типа, при получении 0,25 < р ≤ 0,5 – о среднем риске, при р ≤ 0,25 – о низком риске.
Основная задача разработанного способа состояла в идентифицировании пациентов, входящих в группу риска развития ХБП через 5 лет с СД 1 типа (требующих тщательного наблюдения).
Матрица классификации представлена в таблице 2. Операционные характеристики логистической регрессионной модели приведены в таблице 3.
Таблица 2. Матрица классификации в результате построения модели с помощью логистического регрессионного анализа, р < 0,001 (χ2) (n = 4703)
СКФ
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2 </sup>
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
Результат логистической регрессионной модели
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
21
8
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
266
4408
Таблица 3. Операционные характеристики модели
Модель
ДЧ, %
ДС, %
ПЦПР, %
ПЦОР, %
Логистическая регрессия
7 (5-9)
100 (100-100)
72 (53-87)
94 (94-94)
Если при осуществлении заявляемого способа получают данные о развитии ХБП через 5 лет, то с вероятностью 72% (53%; 87%) у пациента будет ХБП. Если получают данные о низком или среднем риске развития ХБП через 5 лет, то с вероятностью 94% (94%; 94%) у пациента не разовьется ХБП, что соответствует прогнозу «низкий риск» и «средний риск».
Отрезная точка функции для идентификации развития ХБП через 5 лет – 0,5.
СД 2 типа
При СД 2 типа в результате анализа получен диагностически значимый комплекс с включением следующих параметров:
1. Пол (мужской - 0/женский - 1), р < 0,001
2. Возраст (полных лет), р < 0,001
2
3. ИМТ (кг/м), р < 0,001
2
4. СКФ (мл/мин/1,73м), p < 0,001
5. HbA1c (%), р = 0,002
6. Общий холестерин (ммоль/л), p < 0,001
7. Наличие нейропатии в анамнезе (нет-0/есть-1), p < 0,001
8. Наличие инсульта в анамнезе (нет-0/есть-1), p < 0,001
9. Наличие диабетической ретинопатии в анамнезе (нет-0/есть-1), p < 0,001
10. Наличие ампутации в анамнезе (нет-0/есть-1), p = 0,004
11. Наличие онкологии в анамнезе (нет-0/есть-1), p = 0,034
Не вошли в модель: длительность СД, наличие СДС, стенокардии и ХСН в анамнезе и наличие альбуминурии с отсутствием приема иАПФ и БРА.
В Таблице 4 перечислены определяемые показатели, которые оценивают в абсолютных значениях или условных единицах.
Таблица 4. Оценка показателей
<b>Показатель</b>
<b>Оценка</b>
<b>Демографические показатели</b>
Пол (х<sub>пол</sub>)
Мужской «0 усл. ед.»Женский «1 усл. ед.»
Возраст на момент постановки диагноза (х<sub>возраст</sub>)
Лет
<b>Антропометрические показатели</b>
ИМТ (х<sub>имт</sub>)
кг/м2
<b>Биохимический анализ крови</b>
СКФ (x<sub>скф</sub>)
мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
HbA1c (х<sub>HbA1c</sub>)
%
Общий холестерин (x<sub>Общий ХС</sub>)
ммоль/л
<b>Анамнез по данным медицинской документации</b>
Наличие нейропатии в анамнезе (х<sub>нейропатия</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие инсульта в анамнезе (х<sub>инсульт</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие диабетической ретинопатии в анамнезе (х<sub>ретинопатия</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие ампутации в анамнезе (х<sub>ампутация</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Наличие онкологии в анамнезе (х<sub>онкология</sub>)
Нет «0 усл. ед.»Есть «1 усл. ед.»
Заявляемый способ продемонстрировал статистически значимый результат (р < 0,001, χ2). Женский пол, возраст, ИМТ, СКФ, общий холестерин, HbA1c, наличие нейропатии, инсульта, ампутации, диабетической ретинопатии и онкологии в анамнезе имеют прямую связь с вероятностью развития ХБП через 5 лет (ОШ 7,266, 95% ДИ (6,514; 8,106), ОШ 1,133, 95% ДИ (1,125; 1,142), ОШ 1,063, 95% ДИ (1,054; 1,073), ОШ 1,013, 95% ДИ (1,007; 1,018), ОШ 1,145, 95% ДИ (1,092; 1,200), ОШ 1,050, 95% ДИ (1,018; 1,084), ОШ 1,595, 95% ДИ (1,429; 1,781), ОШ 1,610, 95% ДИ (1,274; 2,034), ОШ 2,250, 95% ДИ (1,301; 3,890), ОШ 1,443, 95% ДИ (1,263; 1,649), ОШ 2,483, 95% ДИ (1,069; 5,764)).
В результате осуществления изобретения вывод о развитии ХБП через 5 лет у пациента с СД 2 ТИПА может быть сделан с помощью формулы, полученной по итогам использования указанной выше логистической регрессионной модели:
p = 1 / (1 + ) * 100%
z = -13,994 + 1,983* + 0,125* + 0,061* + 0,049*+ 0,135* + 0,012* + 0,367* + 0,467* + 0,476* + 0,811* + 0,909*.
при получении значения p > 0,5 делают вывод о высоком риске развития ХБП через 5 лет у пациента с СД 2 типа, при получении 0,25 < р ≤ 0,5 – о среднем риске, при р ≤ 0,25 – о низком риске.
Основная задача разработанного способа состояла в идентифицировании пациентов, входящих в группу риска развития ХБП через 5 лет с СД 2 типа (требующих тщательного наблюдения).
Матрица классификации представлена в таблице 5. Операционные характеристики логистической регрессионной модели приведены в таблице 6.
Таблица 5. Матрица классификации в результате построения модели с помощью логистического регрессионного анализа на обучающей выборке, р < 0,001 (χ2) (n = 12215)
СКФ
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2 </sup>
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
Результат логистической регрессионной модели
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
2171
917
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
1386
7741
Таблица 6. Операционные характеристики модели, построенной на обучающей выборке
Модель
ДЧ, %
ДС, %
ПЦПР, %
ПЦОР, %
Логистическая регрессия (обучающая выборка)
61 (60-62)
89 (89-90)
70 (69-72)
85 (84-85)
Если при осуществлении заявляемого способа получают данные о развитии ХБП через 5 лет, то с вероятностью 70% (69%; 72%) у пациента будет ХБП. Если получают данные о низком или среднем риске развития ХБП через 5 лет, то с вероятностью 85% (84%; 85%) у пациента не разовьется ХБП, что соответствует прогнозу «низкий риск» и «средний риск».
Отрезная точка функции для идентификации развития ХБП через 5 лет – 0,5.
Заявляемый способ прошел успешную валидацию на выборке из 13775 пациентов с СД 2 типа. Выборка была получена из Федерального регистра сахарного диабета за период 2015-2019 гг. Матрица классификации на тестовой выборке представлена в таблице 7. Операционные характеристики модели на тестовой выборке вошли в доверительные интервалы операционных характеристик модели, построенной на обучающей выборке (табл.8).
Таблица 7. Матрица классификации в результате тестирования модели (n = 13775)
СКФ
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2 </sup>
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
Результат логистической регрессионной модели
СКФ < 60 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
2349
986
СКФ >130 мл/мин/1,73м<sup>2</sup> и ≤ 90 мл/мин/1,73м<sup>2</sup>
1566
8874
Таблица 8. Операционные характеристики модели, тестируемой на обучающей выборке
Модель
ДЧ, %
ДС, %
ПЦПР, %
ПЦОР, %
Логистическая регрессия (обучающая выборка)
60
90
70
85
Заявляемый способ может быть реализован, например, программным путем (в виде калькулятора) и представлять собой инструмент для поддержки принятия решения. Калькулятор может включать поля с выпадающим списком (тип СД, пол и наличие диабетической ретинопатии) и поля с возможностью введения значений показателей (возраст, ИМТ).  Далее в зависимости от выбранного типа СД могут выводиться следующие поля:
- При СД 1 типа:
• Наличие инфаркта миокарда в анамнезе (поле с выпадающим списком)
• Наличие комы в анамнезе (поле с выпадающим списком)
- При СД 2 типа:
• Наличие нейропатии в анамнезе (поле с выпадающим списком)
• Наличие инсульта в анамнезе (поле с выпадающим списком)
• Наличие ампутации (поле с выпадающим списком)
• Наличие онкологических заболеваний в анамнезе (поле с выпадающим списком)
Врач выбирает пол пациента, вводит возраст, ИМТ, лабораторные показатели (при СД 2 ТИПА) а также заполняет анамнез. На выходе получает прогноз развития ХБП через 5 лет и его точность.
Пример 1
2
2
Пациент Л. с СД 1 типа, мужской пол, 56 лет, ИМТ = 32,52 кг/м, исходная СКФ = 95 мл/мин/1,73м. В анамнезе диабетическая ретинопатия.
Согласно расчёту модели, у данного пациента низкий риск развития ХБП (21%) через 5 лет.
2
Согласно анализам, через 5 лет у пациента СКФ = 93 мл/мин/1,73м, то есть не развилась ХБП.
Пример 2
2
2
Пациент Т. с СД 1 типа, женский пол, 56 лет, ИМТ = 26,23 кг/м, исходная СКФ = 97 мл/мин/1,73м. В анамнезе кома и ретинопатия.
Согласно расчету модели, у данного пациента разовьется ХБП с высоким риском (55%) через 5 лет.
2
Согласно анализам, через 5 лет у пациента СКФ = 53 мл/мин/1,73м, то есть развилась ХБП.
Пример 3
2
2
Пациент С. с СД 2 типа, женский пол, 51 год, ИМТ = 28,4 кг/м, HbA1c = 11,2%, общий ХС = 7,1 ммоль/л, исходная СКФ = 94 мл/мин/1,73м. В анамнезе нет нейропатии, инсульта, ампутации и ретинопатии.
Согласно расчету модели, у данного пациента низкий риск развития ХБП через 5 лет (22%).
2
Согласно анализам, через 5 лет у пациента СКФ = 93 мл/мин/1,73м, то есть не развилась ХБП.
Пример 4
2
2
Пациент Д. с СД 2 типа, женский пол, 54 года, ИМТ = 35,14 кг/м, HbA1c = 9,1%, общий ХС = 5,6 ммоль/л, исходная СКФ = 91 мл/мин/1,73м. В анамнезе нейропатия и ретинопатия.
Согласно расчету модели, у данного пациента разовьется ХБП с высоким риском (50%) через 5 лет.
2
Согласно анализам, через 5 лет у пациента СКФ = 54 мл/мин/1,73м, то есть развилась ХБП.