RU2625270C1 - Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type - Google Patents
Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type Download PDFInfo
- Publication number
- RU2625270C1 RU2625270C1 RU2016145888A RU2016145888A RU2625270C1 RU 2625270 C1 RU2625270 C1 RU 2625270C1 RU 2016145888 A RU2016145888 A RU 2016145888A RU 2016145888 A RU2016145888 A RU 2016145888A RU 2625270 C1 RU2625270 C1 RU 2625270C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- copd
- exacerbations
- chronic obstructive
- obstructive pulmonary
- pulmonary disease
- Prior art date
Links
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 title abstract description 15
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 14
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 claims abstract description 9
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 8
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 claims abstract description 7
- 108091005995 glycated hemoglobin Proteins 0.000 claims abstract description 7
- 102000007330 LDL Lipoproteins Human genes 0.000 claims abstract 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract 2
- 108010028554 LDL Cholesterol Proteins 0.000 claims description 4
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 abstract description 5
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 abstract description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 108010007622 LDL Lipoproteins Proteins 0.000 abstract description 2
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 abstract description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 102100030797 Conserved oligomeric Golgi complex subunit 2 Human genes 0.000 abstract 1
- 101000920113 Homo sapiens Conserved oligomeric Golgi complex subunit 2 Proteins 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 16
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 16
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 13
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 13
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 4
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 4
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 3
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 3
- 108010022197 lipoprotein cholesterol Proteins 0.000 description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 3
- 108090001030 Lipoproteins Proteins 0.000 description 2
- 102000004895 Lipoproteins Human genes 0.000 description 2
- 206010054805 Macroangiopathy Diseases 0.000 description 2
- MUMGGOZAMZWBJJ-DYKIIFRCSA-N Testostosterone Chemical compound O=C1CC[C@]2(C)[C@H]3CC[C@](C)([C@H](CC4)O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 MUMGGOZAMZWBJJ-DYKIIFRCSA-N 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 206010062198 microangiopathy Diseases 0.000 description 2
- 238000012314 multivariate regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000392 somatic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 206010006440 Bronchial obstruction Diseases 0.000 description 1
- 206010008469 Chest discomfort Diseases 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 206010020751 Hypersensitivity Diseases 0.000 description 1
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 1
- 238000008214 LDL Cholesterol Methods 0.000 description 1
- 244000061176 Nicotiana tabacum Species 0.000 description 1
- 235000002637 Nicotiana tabacum Nutrition 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 1
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 1
- 206010047924 Wheezing Diseases 0.000 description 1
- 208000026935 allergic disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 1
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 1
- 238000002555 auscultation Methods 0.000 description 1
- 208000013116 chronic cough Diseases 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000009610 hypersensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000007954 hypoxia Effects 0.000 description 1
- 230000003434 inspiratory effect Effects 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- NZWOPGCLSHLLPA-UHFFFAOYSA-N methacholine Chemical compound C[N+](C)(C)CC(C)OC(C)=O NZWOPGCLSHLLPA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960002329 methacholine Drugs 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 230000000144 pharmacologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 208000024794 sputum Diseases 0.000 description 1
- 210000003802 sputum Anatomy 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 229960003604 testosterone Drugs 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к терапии, и может быть использовано для индивидуального прогнозирования обострений хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) у больных с сопутствующим сахарным диабетом (СД) 2 типа в течение ближайшего года наблюдения.The invention relates to medicine, namely to therapy, and can be used for individual prognosis of exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in patients with concomitant diabetes mellitus (DM) type 2 over the next year of observation.
Хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) - одно из наиболее часто встречающихся хронических заболеваний бронхолегочной системы, занимающее 4-е место в мире как причина смертности в возрастной группе от 40 лет и старше. ХОБЛ - одна из болезней, которая характеризуется неуклонным прогрессированием и высоким уровнем инвалидизации (Чучалин А.Г., Авдеев С.Н., Айсанов З.Р. и др. Российское респираторное общество: Федеральные клинические рекомендации по диагностике и лечению хронической обструктивной болезни легких. Пульмонология. 2014; 3:15-54). Согласно определению ХОБЛ, вошедшему в основной документ по менеджменту ХОБЛ - «Глобальная стратегия диагностики, лечения и профилактики хронической обструктивной болезни легких» (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, GOLD, 2016), акцентируется огромная роль сопутствующих заболеваний в увеличении тяжести течения ХОБЛ, влиянии на КЖ, прогноз и выживаемость (http://www.goldcopd.org). Среди многочисленных сопутствующих заболеваний рассматривается сахарный диабет (СД) (Саморукова Е.И. Малиничева Ю.В., Задионченко B.C. Ожирение и метаболические нарушения у больных хронической обструктивной болезнью легких: возможности фенотипирования. Пульмонология. 2014; 5:32-38).Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the most common chronic diseases of the bronchopulmonary system, occupying 4th place in the world as the cause of mortality in the age group of 40 years and older. COPD is one of the diseases characterized by steady progression and a high level of disability (Chuchalin A.G., Avdeev S.N., Aisanov Z.R. et al. Russian Respiratory Society: Federal clinical guidelines for the diagnosis and treatment of chronic obstructive pulmonary disease Pulmonology. 2014; 3: 15-54). According to the definition of COPD, which is included in the main document on COPD management - “Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, GOLD, 2016”, the huge role of concomitant diseases in increasing the severity of COPD is emphasized effects on QOL, prognosis and survival (http://www.goldcopd.org). Among the numerous concomitant diseases, diabetes mellitus (DM) is considered (Samorukova EI, Malinicheva Yu.V., Zadionchenko B.C. Obesity and metabolic disorders in patients with chronic obstructive pulmonary disease: the possibility of phenotyping. Pulmonology. 2014; 5: 32-38).
Это определяет необходимость поиска новых эффективных профилактических мероприятий и определения предикторов прогрессирования ХОБЛ у больных с сопутствующим СД.This determines the need to search for new effective preventive measures and to determine predictors of COPD progression in patients with concomitant diabetes.
Известен «Способ прогнозирования частоты обострения хронической обструктивной болезни легких» (пат. RU №2484770 от 2013.06.20). Авторы для прогнозирования частоты обострений ХОБЛ у мужчин определяют ОФВ1 и значение общего тестостерона крови. Затем по определенной математической формуле рассчитывают коэффициент частоты обострений ХОБЛ (Кобостр). При значении Кобостр менее 2,065 прогнозируют не более двух обострений в год. При значении Кобостр, равном или превышающем 2,065 прогнозируют три и более обострений в год. Способ позволяет прогнозировать течение данного заболевания в отдаленный период времени и при необходимости своевременно корректировать проводимую терапию.The well-known "Method for predicting the frequency of exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease" (US Pat. RU No. 2484770 from 2013.06.20). The authors to predict the frequency of exacerbations of COPD in men determine FEV 1 and the value of total blood testosterone. Then, according to a specific mathematical formula, the coefficient of the frequency of exacerbations of COPD (Cobostr) is calculated. With a Cobostre value of less than 2.065, no more than two exacerbations are predicted per year. With a Cobostre value equal to or greater than 2.065, three or more exacerbations per year are predicted. The method allows to predict the course of this disease in a remote period of time and, if necessary, timely adjust the therapy.
Недостатки способа: способ не применим для больных женского пола, не учитывается наличие сопутствующей соматической патологии.The disadvantages of the method: the method is not applicable for female patients, does not take into account the presence of concomitant somatic pathology.
Известен «Способ прогнозирования течения среднетяжелой хронической обструктивной болезни легких» (пат. RU №2480153 от 2013.04.27). Авторы на основе изменения ОФВ1 от исходной величины после проведения бронхопровокационной фармакологической пробы с 0,33% раствором метахолина определяют постбронходилатационный остаточный объем легких и степень гиперчувствительности дыхательных путей, которые считают факторами риска. Учитывают и другие факторы риска: возраст пациента, длительность заболевания, число обострений за год. Каждый фактор риска получает числовое значение и градацию, по которым определяют прогностические коэффициенты F1 и F2 с последующим сравнением этих величин. При F2 больше F1 прогнозируют неблагоприятное течение ХОБЛ с прогрессированием одышки. При величине F1 больше F2 прогнозируют благоприятное клиническое течение заболевания с низким риском развития тяжелой одышки. Способ позволяет прогнозировать клиническое течение данного заболевания и своевременно активизировать патогенетически обоснованную терапию.The well-known "Method for predicting the course of moderate chronic obstructive pulmonary disease" (US Pat. RU No. 2480153 from 2013.04.27). Based on the change in FEV 1 from the initial value after conducting a bronchial provocative pharmacological test with 0.33% methacholine solution, the authors determine the post-bronchodilation residual lung volume and the degree of hypersensitivity of the respiratory tract, which are considered risk factors. Other risk factors are also taken into account: the patient's age, duration of the disease, the number of exacerbations per year. Each risk factor receives a numerical value and a gradation by which prognostic factors F1 and F2 are determined, followed by a comparison of these values. When F2 is greater than F1, an unfavorable course of COPD with progression of dyspnea is predicted. If F1 is greater than F2, a favorable clinical course of the disease is predicted with a low risk of severe dyspnea. The method allows to predict the clinical course of this disease and timely activate pathogenetically substantiated therapy.
Недостатки способа: не учитывается наличие сопутствующей соматической патологии.The disadvantages of the method: the presence of concomitant somatic pathology is not taken into account.
Во многом тяжесть течения и прогноз ХОБЛ определяются экстрапульмональными проявлениями болезни и лечебно-профилактические программы при ХОБЛ в значительной степени зависят от сопутствующих заболеваний (Шмелев Е.И. Хроническая обструктивная болезнь легких и сопутствующие заболевания // Пульмонология. - 2007. - №2. - С. 5-9). Сахарный диабет (СД) 2 типа у больных ХОБЛ встречается, по данным различных авторов, в 12-16% случаев и усугубляет тяжесть состояния больных ХОБЛ, что коррелирует с распространенностью микро- и макроангиопатий. СД может затруднять лечение больных ХОБЛ, прежде всего при лечении обострений. Наличие СД требует госпитализации больных ХОБЛ. Такие больные нуждаются в госпитализации, нередко в палаты интенсивной терапии, в применении более мощных и дорогостоящих антибиотиков (Comorbidity between chronic obstructive pulmonary disease and type 2 diabetes: A nation-wide cohort twin study / H. Meteran, V. Backer, K.O. Kyvik // Respir Med. 2015 Aug; 109(8): 1026-1030; The prevalence of diabetes mellitus in copd patients with severe and very severe stage of the disease / J. Stojkovikj, B. Zafirova-Ivanovska, B. Kaeva et al. // Open Access Maced J Med Sci. 2016. Vol. 15; 4(2):253-258).In many ways, the severity and prognosis of COPD is determined by the extrapulmonary manifestations of the disease and treatment programs for COPD are largely dependent on concomitant diseases (Shmelev E.I. Chronic obstructive pulmonary disease and related diseases // Pulmonology. - 2007. - No. 2. - S. 5-9). According to various authors, type 2 diabetes mellitus (DM) type 2 in patients with COPD occurs in 12–16% of cases and aggravates the severity of the condition of patients with COPD, which correlates with the prevalence of micro- and macroangiopathies. DM can complicate the treatment of patients with COPD, especially in the treatment of exacerbations. The presence of diabetes requires hospitalization of patients with COPD. Such patients need hospitalization, often in intensive care units, in the use of more powerful and expensive antibiotics (Comorbidity between chronic obstructive pulmonary disease and type 2 diabetes: A nation-wide cohort twin study / H. Meteran, V. Backer, KO Kyvik / / Respir Med. 2015 Aug; 109 (8): 1026-1030; The prevalence of diabetes mellitus in copd patients with severe and very severe stage of the disease / J. Stojkovikj, B. Zafirova-Ivanovska, B. Kaeva et al. // Open Access Maced J Med Sci. 2016. Vol. 15; 4 (2): 253-258).
Нами решалась задача разработки способа прогнозирования обострений ХОБЛ у лиц с СД 2 типа, позволяющего своевременно выявлять пациентов, которым необходимы коррекция системы лечебно-профилактических мероприятий, поскольку гипоксия, характерная для обострения ХОБЛ, является ключевым фактором в развитии осложнений СД - микро- и макроангиопатий.We solved the problem of developing a method for predicting exacerbations of COPD in people with type 2 diabetes, which allows timely identification of patients who need correction of the treatment and preventive measures system, since hypoxia, characteristic of exacerbation of COPD, is a key factor in the development of complications of diabetes - micro and macroangiopathies.
Достигаемым техническим результатом является получение достоверного прогноза развития обострений ХОБЛ у лиц с СД 2 типа.The technical result achieved is to obtain a reliable prognosis of the development of exacerbations of COPD in people with type 2 diabetes.
Для решения поставленной задачи была разработана прогностическая модель частоты обострений ХОБЛ у лиц с СД 2 типа.To solve this problem, a prognostic model of the frequency of exacerbations of COPD in people with type 2 diabetes was developed.
Для расчета параметров модели было проведено клинико-лабораторное исследование данных 70 пациентов с ХОБЛ, из них 27 женщин (38,6%) и 43 мужчины (61,4%), с сопутствующим СД 2 типа. Возраст пациентов варьировал от 40 до 60 лет, составляя в среднем 50,48±0,88 лет. Диагноз «хроническая обструктивная болезнь легких» подтвержден клинически на основании жалоб на прогрессирующую одышку, усиливающуюся при физической нагрузке, хронический кашель с небольшим количеством вязкой мокроты, стеснение в груди, наличие распространенных сухих инспираторных или экспираторных хрипов при аускультации и данных анамнеза - воздействие факторов риска, в т.ч. курение табака, указания на отягощенную наследственность, частично обратимого характера бронхиальной обструкции по критериям GOLD (2016). Длительность заболевания определялась анамнестически по времени появления первых симптомов, характерных для ХОБЛ. Она колебалась от 5 до 27 лет. Основная часть пациентов имела продолжительность ХОБЛ до 15 лет. Пациентов наблюдали в течение 1 года, клинико-инструментальное и лабораторное обследование проводили на этапе включения в исследование.To calculate the parameters of the model, a clinical and laboratory study of the data of 70 patients with COPD was conducted, of which 27 women (38.6%) and 43 men (61.4%), with concomitant type 2 diabetes. The age of patients ranged from 40 to 60 years, averaging 50.48 ± 0.88 years. The diagnosis of "chronic obstructive pulmonary disease" is clinically confirmed on the basis of complaints of progressive shortness of breath, aggravated by physical exertion, chronic cough with a small amount of viscous sputum, chest tightness, the presence of common dry inspiratory or expiratory wheezing during auscultation and anamnesis data - exposure to risk factors, including tobacco smoking, indications of burdened heredity, partially reversible nature of bronchial obstruction according to GOLD (2016) criteria. The duration of the disease was determined anamnestically by the time of the onset of the first symptoms characteristic of COPD. She ranged from 5 to 27 years. The majority of patients had a COPD duration of up to 15 years. Patients were observed for 1 year, clinical and instrumental and laboratory examination was carried out at the stage of inclusion in the study.
Диагноз «сахарный диабет» устанавливался в соответствии с классификацией ВОЗ (1999-2013), клиническими рекомендациями «Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом» (7-ой выпуск, 2015), на основании клинико-лабораторного обследования.The diagnosis of diabetes mellitus was established in accordance with the WHO classification (1999-2013), clinical guidelines “Algorithms for specialized medical care for patients with diabetes mellitus” (7th edition, 2015), based on clinical and laboratory examination.
Всем больным проводили комплексное клинико-инструментальное и лабораторное обследование с анализом жалоб, данных анамнеза и объективных методов исследования, а также лабораторные обследования, включающие определение уровня гликированного гемоглобина венозной крови, уровня холестерина липопротеинов низкой плотности венозной крови, уровня триглицеридов венозной крови.All patients underwent a comprehensive clinical and instrumental and laboratory examination with an analysis of complaints, medical history and objective research methods, as well as laboratory tests, including determination of the level of glycated hemoglobin of venous blood, the level of cholesterol of low density venous blood lipoproteins, and the level of venous blood triglycerides.
Индекс массы тела рассчитывали по формуле ИМТ = масса/рост2.Body mass index was calculated by the formula BMI = mass / height 2 .
Степень влияния ХОБЛ на КЖ пациентов оценивалась с помощью теста оценки ХОБЛ - COPD Assessment Test (CAT) (P.W. Jones, G. Harding, P. Berry, I. Wiklund, W-H. Chen and N. Kline Leidy. Development and first validation of the COPD Assessment Test. Eur Respir J 2009, 34: 648-654).The degree of influence of COPD on QOL of patients was assessed using the COPD Assessment Test (CAT) (PW Jones, G. Harding, P. Berry, I. Wiklund, WH. Chen and N. Kline Leidy. Development and first validation of the COPD Assessment Test. Eur Respir J 2009, 34: 648-654).
Толерантность к физической нагрузке оценивали с помощью теста 6-минутной ходьбы (ТШХ).Exercise tolerance was assessed using a 6-minute walk test (TLC).
Статистическая обработка данных проводилась с помощью пакета программ STATGRAPHICS 5.1 Plus for Windows. Для анализа зависимостей использовали логистический регрессионный анализ. Адекватность модели считалась статистически достоверной при р<0,05.Statistical data processing was performed using the STATGRAPHICS 5.1 Plus for Windows software package. For the analysis of dependencies used logistic regression analysis. The adequacy of the model was considered statistically significant at p <0.05.
Используя аппарат многофакторного регрессионного анализа, определяли факторы, влияющие на частоту обострений ХОБЛ у пациентов с СД 2 типа.Using the apparatus of multivariate regression analysis, we determined the factors affecting the frequency of exacerbations of COPD in patients with type 2 diabetes.
Таким образом, в качестве прогнозируемой переменной избирают индекс вероятности обострения ХОБЛ в течение 1 года наблюдения (ExCOPD) в у.е., используя количественные переменные - уровень гликированного гемоглобина венозной крови (%), результат САТ-теста оценки качества жизни больных ХОБЛ (баллы), индекс массы тела (кг/см2), уровень холестерина липопротеинов низкой плотности венозной крови (ммоль/л), уровень систолического артериального давления (мм рт. ст.), уровень триглицеридов венозной крови (ммоль/л), результат теста с 6-минутной ходьбой (м), с использованием многофакторного регрессионного анализа получают модель прогнозирования обострений ХОБЛ у лиц с СД 2 типа.Thus, as a predicted variable, the probability index of COPD exacerbation during 1 year of observation (ExCOPD) in cu is chosen using quantitative variables - the level of glycated hemoglobin of venous blood (%), the result of the CAT test for assessing the quality of life of patients with COPD (points) ), body mass index (kg / cm 2 ), low-density venous blood lipoprotein cholesterol level (mmol / L), systolic blood pressure (mm Hg), venous blood triglycerides (mmol / L), test result with 6 minute walk (m), s Using multivariate regression analysis are forecasting model of COPD exacerbations in patients with type 2 diabetes.
В таблице 1 приведены параметры модели, описывающей вероятность обострения ХОБЛ у больных с СД 2 типа в течение года наблюдения.Table 1 shows the parameters of the model that describes the likelihood of exacerbation of COPD in patients with type 2 diabetes during the year of observation.
Регрессионная модель имеет вид: ExCOPD=-6,08622+0,0534836*HbA+0,286075*CAT+0,0340912*ИМТ++0,635818*ЛПНП++0,0164499*САД+0,67827*TГ-0,00631834*ТШХ,The regression model is: ExCOPD = -6.08622 + 0.0534836 * HbA + 0.286075 * CAT + 0.0340912 * BMI ++ 0.635818 * LDL ++ 0.0164499 * GARDEN + 0.67827 * TG- 0.00631834 * TSHH,
гдеWhere
HbA - уровень гликированного гемоглобина венозной крови (%),HbA - level of glycated hemoglobin of venous blood (%),
CAT - результат CAT-теста оценки качества жизни больных ХОБЛ (баллы),CAT - the result of the CAT-test for assessing the quality of life of patients with COPD (points),
ИМТ - индекс массы тела (кг/см2),BMI - body mass index (kg / cm 2 ),
ЛПНП - уровень холестерина липопротеинов низкой плотности венозной крови (ммоль/л),LDL - cholesterol of low density venous blood lipoproteins (mmol / l),
САД - уровень систолического артериального давления (мм рт. ст.),GARDEN - systolic blood pressure (mmHg)
TГ - уровень триглицеридов венозной крови (ммоль/л),TG - the level of triglycerides of venous blood (mmol / l),
ТШХ - результат теста с 6-минутной ходьбой (м).TSHH - test result with a 6-minute walk (m).
ExCOPD меньше 5 указывает на низкий риск развития обострений, под которыми понимают количество обострений в год менее 2,ExCOPD less than 5 indicates a low risk of exacerbations, which is understood as the number of exacerbations per year less than 2,
ExCOPD = 5 и более - высокий риск обострений, количество обострений в год 2 и более раз.ExCOPD = 5 or more - a high risk of exacerbations, the number of exacerbations per year 2 or more times.
Как следует из таблицы 2, модель является статистически значимой на 99,99% доверительном уровне.As follows from table 2, the model is statistically significant at 99.99% confidence level.
Пример 1Example 1
Больная М., 60 лет, с диагнозом ХОБЛ (GOLD 2) вне обострения и СД 2 типа, данные комплексного клинико-инструментального и лабораторного обследования: уровень гликированного гемоглобина венозной крови составил 6,6%, результат теста оценки степени влияния ХОБЛ на КЖ пациентов (CAT) - 24 балла, индекс массы тела - 29 кг/см2, уровень холестерина липопротеинов низкой плотности венозной крови - 2,2 ммоль/л, уровень систолического артериального давления - 146 мм рт. ст., уровень триглицеридов венозной крови - 0,9 ммоль/л, результат теста с 6-минутной ходьбой 357 м.Patient M., 60 years old, with a diagnosis of COPD (GOLD 2) without exacerbation and type 2 diabetes, data from a comprehensive clinical, instrumental and laboratory examination: the level of glycated hemoglobin of venous blood was 6.6%, the result of a test evaluating the degree of influence of COPD on the quality of life of patients (CAT) - 24 points, body mass index - 29 kg / cm 2 , the level of low density venous blood lipoprotein cholesterol - 2.2 mmol / l, systolic blood pressure - 146 mm RT. Art., the level of triglycerides of venous blood is 0.9 mmol / l, the test result with a 6-minute walk of 357 m.
Количество обострений ХОБЛ, рассчитанное с помощью предлагаемой нами прогностической модели, в течение ближайшего года составило:The number of exacerbations of COPD, calculated using our prognostic model, over the next year amounted to:
ExCOPD=-6,08622+0,0534836*6,6+0,286075*24+0,0340912*29+0,635818*2,2+0,0164499*146+0,67827*0,9-0,00631834*357=4,27649718.ExCOPD = -6.08622 + 0.0534836 * 6.6 + 0.286075 * 24 + 0.0340912 * 29 + 0.635818 * 2.2 + 0.0164499 * 146 + 0.67827 * 0.9-0 , 00631834 * 357 = 4.27649718.
То есть ExCOPD<5 (низкий риск обострений).That is, ExCOPD <5 (low risk of exacerbations).
Наблюдение больной в течение года выявило 1 обострение ХОБЛ. Таким образом, сделанный нами прогноз реализовался.Observation of the patient during the year revealed 1 exacerbation of COPD. Thus, the forecast made by us was realized.
Пример 2Example 2
Больная З., 50 лет, с диагнозом ХОБЛ (GOLD 2) вне обострения и СД 2 типа, данные комплексного клинико-инструментального и лабораторного обследования: уровень гликированного гемоглобина венозной крови составил 7,1%, результат теста оценки степени влияния ХОБЛ на КЖ пациентов - CAT - 21 балл, индекс массы тела - 32 кг/см2, уровень холестерина липопротеинов низкой плотности венозной крови - 3,4 ммоль/л, уровень систолического артериального давления - 174 мм рт. ст., уровень триглицеридов венозной крови - 1,8 ммоль/л, результат теста с 6-минутной ходьбой 350 м.Patient Z., 50 years old, with a diagnosis of COPD (GOLD 2) without exacerbation and type 2 diabetes, data from a comprehensive clinical, instrumental and laboratory examination: the level of glycated hemoglobin of venous blood was 7.1%, the result of a test evaluating the degree of influence of COPD on the quality of life of patients - CAT - 21 points, body mass index - 32 kg / cm 2 , the level of low density venous blood lipoprotein cholesterol - 3.4 mmol / l, systolic blood pressure - 174 mm RT. Art., the level of triglycerides of venous blood is 1.8 mmol / l, the test result with a 6-minute walk of 350 m.
Количество обострений ХОБЛ, рассчитанное с помощью предлагаемой нами прогностической модели, в течение ближайшего года составило:The number of exacerbations of COPD, calculated using our prognostic model, over the next year amounted to:
ExCOPD=-6,08622+0,0534836*7,1+0,286075*21+0,0340912*32+ExCOPD = -6.08622 + 0.0534836 * 7.1 + 0.286075 * 21 + 0.0340912 * 32 +
+0,635818*3,4+0,0164499* 154+0,67827* 1,8-0,00631834*350=5,09653976. То есть ExCOPD>5 (высокий риск обострений).+ 0.635818 * 3.4 + 0.0164499 * 154 + 0.67827 * 1.8-0.00631834 * 350 = 5.09653976. That is, ExCOPD> 5 (high risk of exacerbations).
Наблюдение больной в течение года выявило 4 обострения ХОБЛ. Таким образом, сделанный нами прогноз реализовался.Observation of the patient during the year revealed 4 exacerbations of COPD. Thus, the forecast made by us was realized.
Разработанный способ прогнозирования обострений ХОБЛ позволяет прогнозировать частоту обострений заболевания (высокий риск, низкий риск) у больных с сопутствующим СД 2 типа в течение ближайшего года наблюдения.The developed method for predicting exacerbations of COPD allows predicting the frequency of exacerbations of the disease (high risk, low risk) in patients with concomitant type 2 diabetes within the next year of observation.
Claims (8)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016145888A RU2625270C1 (en) | 2016-11-22 | 2016-11-22 | Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016145888A RU2625270C1 (en) | 2016-11-22 | 2016-11-22 | Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2625270C1 true RU2625270C1 (en) | 2017-07-12 |
Family
ID=59495493
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016145888A RU2625270C1 (en) | 2016-11-22 | 2016-11-22 | Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2625270C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2652550C1 (en) * | 2017-11-28 | 2018-04-26 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко Минздрава России) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in obese patients |
| RU2774206C1 (en) * | 2021-08-09 | 2022-06-16 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НГМУ Минздрава России) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in persons working under exposure to industrial aerosols |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2344760C1 (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Алтайский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО АГМУ Росздрава) | Method of non-specific lung disease treatment for diabetes patients |
| RU2480153C1 (en) * | 2012-02-10 | 2013-04-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" | Method of predicting course of moderate to severe chronic obstructive lung disease |
| RU2484770C2 (en) * | 2011-08-23 | 2013-06-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации | Method of predicting frequency of exacerbations of chronic obstructive lung disease |
-
2016
- 2016-11-22 RU RU2016145888A patent/RU2625270C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2344760C1 (en) * | 2007-07-10 | 2009-01-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Алтайский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО АГМУ Росздрава) | Method of non-specific lung disease treatment for diabetes patients |
| RU2484770C2 (en) * | 2011-08-23 | 2013-06-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации | Method of predicting frequency of exacerbations of chronic obstructive lung disease |
| RU2480153C1 (en) * | 2012-02-10 | 2013-04-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" | Method of predicting course of moderate to severe chronic obstructive lung disease |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| ПАШКОВА О.В. Эффективность лечебно-профилактических мероприятий у больных хронической обструктивной болезнью легких с учетом сопутствующей патологии и маркеров системного воспаления. Авто дисс. на соискан. учен. степен. канд. мед. наук, Воронеж, 2010, 29 с. METERAN H. et al. Comorbidity between chronic obstructive pulmonary disease and type 2 diabetes: A nation-wide cohort twin study, Respir Med., 2015; 109(8): 1026-1030. * |
| ПАШКОВА О.В. Эффективность лечебно-профилактических мероприятий у больных хронической обструктивной болезнью легких с учетом сопутствующей патологии и маркеров системного воспаления. Автореферат дисс. на соискан. учен. степен. канд. мед. наук, Воронеж, 2010, 29 с. METERAN H. et al. Comorbidity between chronic obstructive pulmonary disease and type 2 diabetes: A nation-wide cohort twin study, Respir Med., 2015; 109(8): 1026-1030. * |
| ТИТОВА Е.А. Особенности течения и лечения хронической обструктивной болезни легких в сочетании с сахарным диабетом. Авто дисс. на соискан. учен. степен. докт. мед. наук, Барнаул, 2008, 38 с. * |
| ТИТОВА Е.А. Особенности течения и лечения хронической обструктивной болезни легких в сочетании с сахарным диабетом. Автореферат дисс. на соискан. учен. степен. докт. мед. наук, Барнаул, 2008, 38 с. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2652550C1 (en) * | 2017-11-28 | 2018-04-26 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко Минздрава России) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in obese patients |
| RU2774206C1 (en) * | 2021-08-09 | 2022-06-16 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НГМУ Минздрава России) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in persons working under exposure to industrial aerosols |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Herold et al. | Elevated levels of IL-6 and CRP predict the need for mechanical ventilation in COVID-19 | |
| Chalmers et al. | C-reactive protein is an independent predictor of severity in community-acquired pneumonia | |
| Gülen et al. | Risk factor analysis of anaphylactic reactions in patients with systemic mastocytosis | |
| Behan et al. | PICADAR: a diagnostic predictive tool for primary ciliary dyskinesia | |
| Çolak et al. | Role and impact of chronic cough in individuals with asthma from the general population | |
| Abignano et al. | The enhanced liver fibrosis test: a clinical grade, validated serum test, biomarker of overall fibrosis in systemic sclerosis | |
| Ucan et al. | Pneumonia severity indices predict prognosis in coronavirus disease-2019 | |
| RU2504782C1 (en) | Method for prediction of risk of early development of atherosclerosis in patients with chronic prostatitis | |
| Sepúlveda-Loyola et al. | Pulmonary function is associated with frailty, hospitalization and mortality in older people: 5-year follow-up | |
| RU2480153C1 (en) | Method of predicting course of moderate to severe chronic obstructive lung disease | |
| Özkan | Diagnostic accuracy of clinical gestalt of doctors with different experiences in COVID-19 suspected patients | |
| Liu et al. | Development and validation of a nomogram for predicting pulmonary infections after Intracerebral hemorrhage in elderly people | |
| RU2625270C1 (en) | Method for predicting chronic obstructive pulmonary disease in persons with sugar diabetes of 2 type | |
| Samsudin et al. | Palliative Prognostic Index as a predictor of mortality among geriatric patients with advanced chronic medical conditions | |
| Piper et al. | Year in review 2013: Acute lung injury, interstitial lung diseases, sleep and physiology | |
| RU2676477C1 (en) | Method for predicting risk of development of bronchial asthma in children | |
| Williams et al. | NHANES III equations enhance early detection and mortality prediction of bronchiolitis obliterans syndrome after hematopoietic SCT | |
| Rafalska et al. | Stratifying risk for progression in IgA nephropathy: how to predict the future | |
| RU2652550C1 (en) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in obese patients | |
| RU2383019C1 (en) | Method of predicting risk of bronchial asthma development | |
| RU2774206C1 (en) | Method for predicting exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease in persons working under exposure to industrial aerosols | |
| Valiollahzadeh et al. | Predictive value of national early warning score and modified early warning score in outcome of patients with poisoning | |
| Varela et al. | N-Terminal fragment of pro-brain natriuretic peptide plasma concentration: A new predictive biomarker for community-acquired pneumonia? | |
| Kanbakan et al. | Geriatric mortality risk factors in emergency department for non-traumatic abdominal pain | |
| RU2803002C1 (en) | Method of predicting the risk of death from covid-19 in young patients |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20181123 |