ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕРАПИИ ХРОНИЧЕСКОГО ГЕПАТИТА С У ДЕТЕЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В ходе исследования разработана модель для прогнозирования ответа на проведенную терапию детей с хроническим гепатитом С на основе системного многофакторного анализа. Математическая модель позволяет своевременно провести коррекцию лечения, достоверно увеличить количество ранних вирусологических ответов и уменьшить вероятность развития рецидивов заболевания. Цель - на основе многофакторного регрессионного анализа провести оптимизацию лечения до начала проведения терапии с последующим прогнозом эффективности терапии. Материалы и методы. Под наблюдением находилось 116 больных с ХГС в возрасте от 3 до 18 лет в репликативную фазу. Дети с ХГС разделены на 2 группы по 58 больных. Были проведены наблюдения детей, больных ХГС, с применением общеклинических, биохимических, иммунологических, инструментальных методов исследования, которые позволили получить наиболее полную информацию о детях, больных хроническим вирусным гепатитом С. В ходе проведенного множественного регрессионного анализа нами были отобраны наиболее значимые показатели для создания результирующей математической модели. Результаты. В ходе исследования были рассмотрены 2 варианта назначения противовирусной терапии ХГС: стандартная и дифференцированная на основе математической модели. Заключение. Метод прогнозирования ответа на проведенную терапию при хроническом гепатите С у детей, разработанный на основе многофакторного регрессионного анализа и математическом моделировании наиболее значимых иммунологических и биохимических показателей, является клинически целесообразным и обоснованным.

Об авторах

О В Чурбакова

Самарский государственный медицинский университет

Email: o_churbakova@mail.ru
к.м.н. докторант кафедры факультетской педиатрии СамГМУ. 89, ул. Чапаевская, г.Самара Россия, 443089

Д В Печкуров

Самарский государственный медицинский университет

Email: dmpechkurov@yandex.ru
д.м.н., профессор, заведующий кафедрой детских болезней СамГМУ.

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Чурбакова О.В., Печкуров Д.В., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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).