Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертонии

Предполагаемое изобретение относится к области медицины и может быть использовано в терапии, кардиологии, с целью ранней диагностики риска развития артериальной гипертонии.

Артериальная гипертония (АГ) АГ относится к числу наиболее распространенных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), а также является наиболее важным и влиятельным фактором риска развития ССЗ в России, таких как ишемическая болезнь сердца (ИБС) [Баланова Ю.А., Шальнова С.А., Деев А.Д. и соавт. 2014; Боровкова Н.Ю., Кузнецова Т.Е., Боровков Н.Н. и соавт. 2015; Чазова И.Е., Ощепкова Е.В. 2015]. АГ является ведущей причиной развития хронической сердечно-сосудистой недостаточности [Боровкова Н.Ю., Кузнецова Т.Е., Боровков Н.Н. и соавт. 2015]. По данным многочисленных исследований, наличие АГ существенно ухудшает прогноз жизни за счет увеличения риска развития острого инфаркта миокарда и инсульта [Мелехов А.В., Рязанцева Е.Е. 2014]. Основными факторами риска ССЗ являются повышенное артериальное давление (АД), гиперхолестеринемия, курение, ожирение, нерациональное питание, сахарный диабет (СД) и низкий уровень физической активности, а также высокий уровень в крови общего холестерина, возраст, пол [Бойцов С.А., Чучалин А.Г., Арутюнов Г.П. и соавт. 2013].

Однако, несмотря на имеющиеся в литературе данные о влиянии различных факторов риска (ФР) на возникновение АГ, до настоящего времени не разработан способ комплексного использования всех основных ФР для предупреждения возникновения этого заболевания.

За аналог принят «Способ прогнозирования риска возникновения АГ» [Новикова И.А., Сидоров П.И. и соавт. 2007], в котором используется регрессионная модель. В данном аналоге с помощью опроса и клинико-лабораторного исследования были отобраны ФР, имеющие значимую корреляционную связь для прогнозирования АГ: психоэмоциональный стресс, неблагоприятная наследственность, дислипидемия (повышение показателей холестерина, триглицеридов и β-липопротеидов), возраст - мужчины старше 55 лет, женщины старше 65 лет; гиподинамия, черепно-мозговые травмы (ЧМТ) в анамнезе. Недостатком этого способа было то, что в анализ не включены важные ФР ССЗ такие как: нерациональное питание (НП), ожирение, гипергликемия, показатели систолическоего АД, среди которых не выявлена корреляционная значимость, а также проводилось более углубленное, исследование липидного спектра (триглицеридов и β-липопротеидов), которое требует дополнительных затрат и времени.

За ближайший аналог принят «Способ прогнозировния риска развития артериальной гипертензии у тубаларов - коренных жителей республики Алтай» по выявлению следующих признаков: возраст, образовательный статус, курение, ожирение, гиперхолестеринемия (ГХС), злоупотребление солью, масса тела по индексу Кетле, уровень холестерина липопротеидов низкой плотности (ХС-ЛПНП), индекс атерогенности (ИА), гипертриглицеридемия (ГТГ), гиперурикемия, социальные факторы: семейное положение, доход, генетические маркеры: группа крови системы резус и группа крови системы MN [Райгородский Ю.М., Болотова Н.В. и соавт.2016]. Недостатком данного способа является то, что в анализ исследования не были включены такие ФР как, гипергликемия, показатели систолическоего АД, из принципов НП было учтено лишь злоупотребление солью. Способ более трудоемкий, так как, используется большое число признаков для прогнозирования риска развития АГ, не указан в модели уровень значимости р критерия Хи-квадрат.

Задачи:

- разработка простого и доступного способа прогнозирования риска развития АГ для выявления группы лиц, нуждающихся в обязательном проведении профилактических мероприятий;

- расширение информативности и доступности способа диагностики АГ.

Сущностью изобретения является способ прогнозирования риска развития АГ, включающий дополнительное определение систолического артериального давления (САД), нерационального питания (НП), гипергликемию, затем определяют риск развития АГ на основании наличия факторов риска (ФР) по следующей формуле:

Y=ехр(-22,719-0,426×V₁+0,163×V₂+2,164×V₃+1,463×V₄+0,704V₅+0,784×V₆):(1+ехр(-22,719-0,426×V₁+0,163×V₂+2,164×V₃+1,463×V₄+0,704×V₅+0,784×V₆)),

где наличие ФР оценивается как 1 балл, а отсутствие - 0 баллов;

V₁ - пол: для мужчин V₁=1; для женщин V₁=2; V₂ - САД; V₃ - НП; V₄ - ожирение; V₅ - ГХС; V₆ - гипергликемия, ехр - экспонента от полученного в скобках числа, взятая в электронном калькуляторе. Значение Y округляют до целого и при значении Y=0 определяют отсутствие риска развития АГ, а при Y=1 - наличие риска.

Эффективность способа. Способ более прост и доступен в применении, позволяет спрогнозировать риск развития АГ на основе наличия факторов риска, для выявления группы лиц, нуждающихся в обязательном проведении профилактических мероприятий.

Технический результат. Поставленные задачи решены за счет того, что с помощью метода логистической регрессии были выявлены наиболее значимые ФР развития АГ, и построена модель логистической регрессии, которая позволяет определить риск развития АГ. Разработано многофакторное прогностическое уравнение определения риска развития АГ, учитывающего совместное влияние основных ФР. Для разработки способа включены данные популяционного исследования 1223 человека старше 18 лет, без АГ (495 мужчин; 728 женщин), средний возраст которых составил - 41,75±14,9 лет. Исследование включало выявление факторов риска ССЗ, способствующих развитию АГ: пол, возраст, курение, чрезмерное употребление алкоголя, нерациональное питание (НП), низкая физическая активность (НФА), ожирение, гиперхолестеринемия (ГХС), гипергликемия, а также измерение систолического артериального давления (САД), согласно клинических рекомендаций [Диагностика и лечение артериальной гипертонии. 2015], антропометрических данных и лабораторного исследования показателей общего холестерина (ОХС) и глюкозы. Уровень ОХС считался повышенным при значении показателя ≥5,0 ммоль/л, повышенный уровень глюкозы - при значении показателя >6,1 ммоль/л [Бойцов С.А., Вылегжанин СВ., Гамбарян М.Г. и соавт. 2013]. С целью выявления ФР ССЗ, проводили опрос с помощью анкеты методических рекомендаций (приложение №8) для организации проведения диспансеризации и профилактических медицинских осмотров взрослого населения [Бойцов С.А., Вылегжанин С.В., Гамбарян М.Г. и соавт. 2013].

Поиск взаимосвязей наличия АГ с факторами риска проводился с помощью регрессионного анализа с построением регрессионного уравнения.

Для анализа были отобраны наиболее значимые модифицируемые и немодифицируемые факторы риска. С помощью метода логистической регрессии выявлено, что АГ (согласно статистики Вальда) достоверно чаще ассоциировалась с шестью факторами риска: с полом, САД, ожирением, ГХС, НП и гипергликемией. Наличие каждого из ФР у обследуемых принималось за 1, а отсутствие - за 0.

Задачей построения модели было предсказать величину переменной Y, выражающей риск развития АГ, из отрезка от 0 до 1. При этом, если Y меньше, чем 0,5, то переменной присваивали значение 0 (нет), если больше чем 0,5-1 (да). Разработанная модель для АГ имела вид:

где Y - зависимый признак (показатель риска);

(b₀)- константа, рассчитанная с помощью метода логистической регрессии в программе IBM SPSS Statistics 23.0

b1, b2, …, bn - постоянные коэффициенты регрессии;

V₁+…+V_n - факторы риска

Уровень значимости p критерия Хи-квадрат (1854,0) был значительно меньше 0,05 (p=0,000…).

В уравнение (1) подставляем числовые значения переменных пола, НП, ожирения, ГХС, гипергликемии, САД и вычисляем Y.

Y=ехр(-22,719-0,426V₁+0,163V₂+2,164V₃+1,463V₄+0,704V₅+0,784V₆)/(1+exp(-22,719-0,426V₁+0,163V₂+2,164V₃+1,463V₄+0,704V₅+0,784V₆)),

где V₁ - пол (1 - мужчины; 2 - женщины); V₂ - САД; V₃ - НП; V₄ - ожирение; V₅ - ГХС; V₆ - гипергликемия.

Округлив полученное значение до целого числа, это будет либо 0 (нет), либо 1 (да), получим прогнозируемое значение вероятности риска возникновения у больного АГ. Средний процент правильно предсказанных объектов составил 91,4%.

Приведем пример (1) прогнозирования риска развития АГ для мужчины с САД=135 мм рт ст., с НП=1, без ожирения = 0, с ГХС = 1 и без гипергликемии = 0

Y=ехр(-22,719-0,426×1+0,163×135+2,164×1+1,463×0+0,704×1+0,784×0):(1+ехр(-22,719-0,426×1+0,163×135+2,164×1+1,463×0+0,704×1+0,784×0))=ехр(1,687):(1+ехр(1,687))=5,403: (1+5,403))=0,84

Таким образом, так как Y=0,84 больше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 1, т.е. подтверждается риск развития АГ у данного обследуемого. Значение Y=0,84 можно считать прогнозируемым риском возникновения АГ у обследуемого с указанными значениями показателей. Выполнено: контроль за артериальным давлением (АД), коррекция при увеличении АД выше нормы, коррекция ГХС и пациент взят на диспансерный учет участковым терапевтом.

Пример (2) прогнозирования риска возникновения АГ для женщины, с САД 130 мм рт ст., с НП=1, и ожирением = 1, без ГХС=0 и без гипергликемии = 0

Y=ехр(-22,719-0,426×2+0,163×130+2,164×1+1,463×1+0,704×0+0,784×0)/(1+ехр((-22,719-0,426×2+0,163×130+2,164×1+1,463×1+0,704×0+0,784×0))=ехр(1,246):(1+ехр(1,246))=3,476:(1+3,476))=0,78

Таким образом, так как Y=0,78 больше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 1, т.е. подтверждается вероятность риска развития АГ.

Выполнено: контроль за АД, коррекция повышенного АД, пациент взят на диспансерный учет участковым терапевтом.

Пример (3) прогнозирования риска возникновения АГ для женщины с САД 125 мм рт ст., без НП=0 и без ожирения = 0, с ГХС = 1 и без гипергликемии = 0

Y=ехр(-22,719-0,426×2+0,163×125+2,164×0+1,463×0+0,704×1+0,784×0):(1+ехр((-22,719-0,426×2+0,163×125+2,164×0+1,463×0+0,704×1+0,784×0))=ехр(-2,492):(1+ехр(-2,492))=0,083:(1+0,083))=0,08.

Таким образом, так как Y=0,08 меньше, чем 0,5, то переменной Y присваиваем значение 0, т.е. не подтверждается вероятность риска развития АГ. В связи с этим, обследуемому назначили в течение 6 месяцев контроль АД, коррекцию ГХС, дополнительное обследование: электрокардиограмму, консультацию окулиста с обследованием глазного дна, после чего вторично обследовали и выявили, что значение Y=0,08. Присвоили окончательное значение Y=0 - отсутствие риска развития АГ. Наблюдение за обследуемым в течение 6 месяцев выявило стабильность АД в пределах нормы. Поэтому для оценки точности прогнозирования риска развития АГ в представленном исследовании, имели значение такие факторы как, пол, САД, НП, ожирение, ГХС, гипергликемия. Важным фактом необходимо назвать статистическую и клиническую максимально значимую связь АГ с САД, НП, ожирением и ГХС. Созданная модель, помимо прогнозирования, позволяет выделить наиболее значимые признаки.

Таким образом, в ходе рассматриваемой модели можно предсказать величину риска развития АГ по наличию ФР, полученных в ходе опроса и клинико-лабораторного исследования.

Результаты этой модели могут быть использованы в профилактических целях для создания программ профилактики, с целью коррекции ФР развития АГ.

Широкая распространенность АГ требует относительно недорогих и простых для применения в повседневной практике способов. Данный способ имеет высокую степень информативности и может применяться при проведении диспансеризации и профилактических осмотров.