MATHEMATICAL MODELLING IN FORECASTING THE EFFICIENCY OF TREATMENT OF CHRONIC HEPATITIS C IN CHILDREN


Cite item

Full Text

Abstract

The study developed a model to predict the response to therapy of children with chronic hepatitis C (CHC) based on a system of multivariate analysis. The mathematical model allows timely correction of treatment, significantly increasing the number of early virologic responses and reducing the probability of recurrence of the disease. Aim -optimization of treatment prior to the onset of therapy with subsequent forecasting of the effectiveness of therapy based on multivariate regression analysis. Materials and methods. The study included 116 patients at the age of 3-18 years with CHC in the replicative phase. Children with CHC were divided into 2 groups of 58 patients. Observations in children with CHC were made using clinical, biochemical, immunological and instrumental methods of research, which helped to obtain the most complete information about children with chronic viral hepatitis C. In the course of the conducted multiple regression analysis, we selected the most significant indicators for the establishment of the resulting mathematical model. Results. The method of forecasting response to therapy in chronic hepatitis C in children, developed on the basis of multivariate regression analysis and mathematical modelling of the most important immunological and biochemical parameters, is clinically efficient and justified.

About the authors

OV V Churbakova

Samara State Medical University

Email: o_churbakova@mail.ru
PhD, doctoral candidate of the Department of intermediate level pediatrics, Samara State Medical University. 89, Chapayevskiy st., Samara, Russia, Samara, Russia

DV V Рechkurov

Samara State Medical University

Email: dmpechkurov@yandex.ru
PhD, Professor, head of the Department of children's diseases of Samara State Medical University.

References

  1. Понежева Ж. Б., Семенова, И. В. Современные принципы терапии хронических гепатитов различной этиологии. Архивъ внутренней медицины, 2015;(6):14-20
  2. Бацких С.Н. Безинтерфероновая терапия хронического гепатита С: смена препаратов или новая парадигма лечения? РЖГГК, 2014;(4):23-31
  3. Кляритская И.Л., Стилиди Е.И. Сывороточные цитокины как маркеры фиброза печени и предикторы эффективности противовирусной терапии при хроническом гепатите. КТЖ, 2013; (1): 93-98
  4. Шапиро И.Я., Сек Ок Сун, Кноринг Б.Е. Особенности иммунного ответа и цитокиновый статус при различных вариантах течения цирроза печени. Мед. иммунол.: 2002; Т.4,(4-5):545-552
  5. Радченко В.Г. , Шабров А.В., Зиновьева Е.Н. Основы клинической гепатологии. Заболевания печени и билиарной системы. Москва, 2005: 191-194
  6. Романцов М.Г., Сологуб Т.В., Шульдяков А.А. и др. Подходы к лечению поражений печени в практике клинициста. Фундаментальные исследования: Медицинские науки. 2011;(9):489-495
  7. Larrey D, Couzigou Р, Denis J. Chronic hepatitis C: management side effects of treatment. Gastro. Clin. Biol. 2007;Vol.31(3):420-428
  8. Manns M, Wedemeyer H, Cornberg M. Treating viral hepatitis C: efIcacy, side effects, and complications. Gut. 2006;Vol.55(9):1350-1359
  9. Белоусов Ю.Б., Зырянов С.К., Афанасьева Е.В. Фармакоэкономический анализ применения ингибиторов протеазы вируса гепатита С. Качественная клиническая практика, 2013; (3): 22-29
  10. Сапронов Г.В. Николаева ЛИ. Новые перспективы персонифицированной терапии хронического вирусного гепатита С. Эпидемиология и инфекционные болезни, 2013;(3):27-36
  11. Салман Э.Р., Асатрян М.Н., Гайдаренко А.Д. и др. Прогнозная оценка предотвратимой смертности, ассоциированной с хроническим гепатитом С. Эпидемиология и инфекционные болезни, 2016;(6):40-47

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Churbakova O.V., Рechkurov D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).