RU2599350C1 - Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions) - Google Patents

Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions) Download PDF

Info

Publication number
RU2599350C1
RU2599350C1 RU2015121489/14A RU2015121489A RU2599350C1 RU 2599350 C1 RU2599350 C1 RU 2599350C1 RU 2015121489/14 A RU2015121489/14 A RU 2015121489/14A RU 2015121489 A RU2015121489 A RU 2015121489A RU 2599350 C1 RU2599350 C1 RU 2599350C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
value
constant
statins
predicted
treatment
Prior art date
Application number
RU2015121489/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Михайлович Дыгай
Михаил Юрьевич Котловский
Алексей Владимирович Оседко
Артемий Александрович Покровский
Ольга Яковлевна Оседко
Ольга Сергеевна Котловская
Алена Андреевна Мастерова
Евгения Валентиновна Курдояк
Анна Владимировна Якименко
Владимир Николаевич Титов
Надежда Митрофановна Титова
Инесса Юрьевна Якимович
Наталья Валерьевна Аксютина
Лариса Юрьевна Котловская
Юрий Васильевич Котловский
Ольга Юрьевна Трифонова
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт фармакологии и регенеративной медицины имени Е.Д. Гольдберга"
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт фармакологии и регенеративной медицины имени Е.Д. Гольдберга", Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого" Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт фармакологии и регенеративной медицины имени Е.Д. Гольдберга"
Priority to RU2015121489/14A priority Critical patent/RU2599350C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2599350C1 publication Critical patent/RU2599350C1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • 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

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Acyclic And Carbocyclic Compounds In Medicinal Compositions (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: group of inventions relates to medicine, namely to therapy, pharmacology, cardiology, pathophysiology, biochemistry and can be used for prediction of individual clinical effectiveness of statins. For patients with normal weight the following is determined: age, BMI, deviation as per Broca constant, blood circulation economization constant, total cholesterol, very low-density lipoprotein cholesterol, glucose, creatine kinase, soluble fibrin-monomer complexes, Von Willebrand factor. Discriminant function (d) value is calculated by formula. If the d value is less than -0.034, absence of individual clinical effectiveness of statins is predicted. If the d value is equal to -0.034, same probability of presence or absence of therapeutic effect is predicted. If the d value is more than -0.034, presence of individual clinical effectiveness of statins is predicted. For patients with overweight the following is determined: deviation as per Broca constant, blood circulation economization constant, total cholesterol, glucose, creatine kinase, soluble fibrin-monomer complexes, albumin. Value of d is calculated by formula. If the d value is less than -0.391, absence of individual clinical effectiveness of statins is predicted. If the d value is equal to -0.391, same probability of presence or absence of therapeutic effect is predicted. If the d value is more than -0.391, presence of individual clinical effectiveness of statins is predicted. For patients suffering obesity the following is determined: BMI, deviation as per Broca constant, blood circulation economization constant, total cholesterol, very low-density lipoprotein cholesterol, glucose, creatine kinase, soluble fibrin-monomer complexes, albumin, alanine transaminase, disturbed tolerance to carbohydrates. Value of d is calculated by formula. If the d value is more than -0.281, absence of individual clinical effectiveness of statins is predicted. If the d value is equal to -0.281, same probability of presence or absence of therapeutic effect is predicted. If the d value is less than -0.281, presence of individual clinical effectiveness of statins is predicted.
EFFECT: group of inventions allows making reliable and efficient prediction of individual clinical effectiveness of statins, in-time implementation of other methods of treatment due to assessing the most significant set of indicators.
3 cl, 3 dwg, 3 tbl, 6 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к терапии, фармакологии, кардиологии, патофизиологии, биохимии, и предназначено для прогнозирования индивидуальной эффективности лечения статинами.The invention relates to medicine, namely to therapy, pharmacology, cardiology, pathophysiology, biochemistry, and is intended to predict the individual effectiveness of treatment with statins.

В проанализированной патентной и научно-медицинской информации авторами не найдено способов прогнозирования эффективности индивидуальной терапии статинами.In the analyzed patent and medical information, the authors did not find ways to predict the effectiveness of individual therapy with statins.

Статины широко применяют в лечении, позволяющем достичь целевого уровня общего холестерина (ОХС) только у половины пролеченных пациентов (Н.В. Перова., Е.И. Соколова., Г.Н. Щукина/Влияние симвастатина на маркеры риска атеросклероза. «Рациональная фармакотерапия в кардиологии 2010; 6 (4))». Поэтому разработка способов прогнозирования индивидуальной фармакотерапии статинами важна, учитывая их широкое применение в лечении сердечно-сосудистых заболеваний.Statins are widely used in treatment that allows to achieve the target level of total cholesterol (OXC) in only half of the treated patients (N.V. Perova., E.I. Sokolova., G.N. Schukina / Effect of simvastatin on risk markers of atherosclerosis. “Rational pharmacotherapy in cardiology 2010; 6 (4)). ” Therefore, the development of methods for predicting individual pharmacotherapy with statins is important, given their widespread use in the treatment of cardiovascular diseases.

Задачей предлагаемого способа является создание надежного готового к применению способа прогнозирования индивидуальной терапевтической эффективности статинов.The objective of the proposed method is to create a reliable ready-to-use method for predicting the individual therapeutic efficacy of statins.

Поставленную задачу решают за счет того, что используют разработанный на основе дискриминантного анализа способ, имеющий средние классификационные чувствительности: 93,3% для лиц с нормальным весом, 96,6% для лиц с избыточным весом и 96,6% для лиц с 1-3 степенью ожирения, для чего рассчитывают значения канонических дискриминантных функций (d), используя определенный набор клинических, биохимических показателей и найденных для них коэффициентов и констант смещения.The problem is solved due to the fact that they use a method developed on the basis of discriminant analysis that has average classification sensitivities: 93.3% for people with normal weight, 96.6% for people with excess weight and 96.6% for people with 1- 3 by the degree of obesity, for which the values of canonical discriminant functions (d) are calculated using a certain set of clinical, biochemical indicators and the coefficients and displacement constants found for them.

1. Для пациентов, имеющих нормальный вес, используют такие показатели как, возраст (-0,169), индекс массы тела - ИМТ (-0,477), отклонение по константе Брока (0,071), константу экономизации кровообращения (-0,005), ОХС (-0,106), холестерин липопротеидов очень низкой плотности - ХС-ЛПОНП (1,701), глюкозу (1,061), креатинкиназу (1,009), растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК (0,135), фактор Виллебранда (0,038) и константу смещения (11,059).1. For patients with normal weight, use indicators such as age (-0.169), body mass index - BMI (-0.477), deviation according to Brock's constant (0.071), constant circulation optimization (-0.005), OXC (-0.106 ), very low density lipoprotein cholesterol - cholesterol-VLDLP (1,701), glucose (1,061), creatine kinase (1,009), soluble fibrin-monomer complexes - RFMC (0,135), von Willebrand factor (0,038) and displacement constant (11,059).

2. Для пациентов с избыточным весом используют отклонение по константе Брока (-0,055), константу экономизации кровообращения (0,002), ОХС (-0,810), глюкозу (0,199), альбумин (10,910), креатинкиназу (1,461), РФМК (-0,149) и константу смещения (-5,283).2. For patients with excess weight, they use deviation according to Brock's constant (-0.055), circulatory economization constant (0.002), total cholesterol (-0.810), glucose (0.199), albumin (10.910), creatine kinase (1.461), RFMC (-0.149) and bias constant (-5.283).

3. Для пациентов с ожирением 1-3 степени используют ИМТ (0,749), отклонение по константе Брока (-0,151), константу экономизации кровообращения (-0,008), ОХС (0,542), ХС-ЛПОНП (0,226), глюкозу (0,382), альбумин (-4,567), креатинкиназу (-0,723), аланинтрансаминазу - АЛТ (13,885), РФМК (-0,064), нарушение толерантности к углеводам - 1 (нет нарушения), 2 - есть нарушение (-2,442) и константу смещения (-18,714).3. For patients with obesity of 1-3 degrees, BMI (0.749), deviation according to Brock's constant (-0.151), circulatory economization constant (-0.008), OXC (0.542), cholesterol-VLDL (0.226), glucose (0.382), are used albumin (-4.567), creatine kinase (-0.723), alanine transaminase - ALT (13.885), RFMC (-0.064), a violation of carbohydrate tolerance - 1 (no violation), 2 - there is a violation (-2.442) and a displacement constant (-18.714 )

Изобретение будет понятно из следующего описания и приложенных к нему фигур.The invention will be clear from the following description and the figures attached to it.

На фиг. 1 представлен график 1 - взаимоотношение величин дискриминантной функции (d) и вероятности эффективности индивидуальной терапии статинами в группе пациентов с нормальным весом. Примечание: по оси абсцисс величины дискриминантной функции. По оси ординат вероятность эффективности терапии статинами.In FIG. Figure 1 shows graph 1 - the relationship between the values of the discriminant function (d) and the probability of the effectiveness of individual statin therapy in a group of patients with normal weight. Note: the abscissa axis of the discriminant function. The ordinate indicates the likelihood of statin therapy being effective.

На фиг. 2 представлен график 2 - взаимоотношение величин дискриминантной функции (d) и вероятности эффективности индивидуальной терапии статинами у пациентов с избыточным весом.In FIG. Figure 2 presents graph 2 - the relationship between the values of the discriminant function (d) and the probability of the effectiveness of individual therapy with statins in overweight patients.

На фиг. 3 представлен график 3 - взаимоотношение величин дискриминантной функции (d) и вероятности эффективности индивидуальной терапии статинами у пациентов с ожирением.In FIG. Figure 3 presents graph 3 - the relationship between the values of the discriminant function (d) and the probability of the effectiveness of individual statin therapy in obese patients.

Примечание к фигурам 1-3: по оси абсцисс величины дискриминантной функции. По оси ординат вероятность эффективности терапии статинами.Note to figures 1-3: on the abscissa axis of the discriminant function. The ordinate indicates the likelihood of statin therapy being effective.

При применении вышеперечисленных показателей, измеренных до лечения, и найденных для них коэффициентов дискриминации и констант смещения рассчитывают величины дискриминантных функций (d) по формуле (d)=b1x1+b2x2+…+bnxn+а, где x1 и xn - значения переменных, соответствующих рассматриваемым случаям, b1-bn - коэффициенты и (а) - константа смещения (d). После нахождения (d) вычисляют вероятность отсутствия или наличия терапевтического эффекта по графикам 1, 2, 3, отображающим взаимоотношение величин (d) и вероятности отсутствия или наличия эффекта лечения для каждой группы исходя из значений (d).When applying the above indicators, measured before treatment, and the discrimination coefficients and bias constants found for them, the values of the discriminant functions (d) are calculated by the formula (d) = b 1 x 1 + b 2 x 2 + ... + b n x n + a, where x 1 and x n are the values of the variables corresponding to the cases under consideration, b 1 -b n are the coefficients and (a) is the displacement constant (d). After finding (d), the probability of the absence or presence of a therapeutic effect is calculated according to graphs 1, 2, 3, showing the relationship between the values of (d) and the probability of the absence or presence of a treatment effect for each group based on values (d).

Из графика 1 (фиг. 1) видно, что при величинах (d), лежащих в области значений меньше (-0,034), величины вероятности принадлежности пациентов нормального веса к группе 0 - отсутствия терапевтического эффекта, будут лежать в области значений больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта индивидуальной терапии. При значении (d) равном (-0,034) вероятность равна 0,5, что прогнозирует одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах (d), лежащих в области значений больше (-0,034), величины вероятности принадлежности пациентов нормального веса к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и соответствовать прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии. Из графика 2 видно, что при величинах (d), лежащих в области значений меньше (-0,391), величины вероятности принадлежности пациентов избыточного веса к группе 0 будут лежать в области значений больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта индивидуальной терапии. При значении (d) равном (-0,391) вероятность равна 0,5, что прогнозирует одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах (d), лежащих в области значений больше (-0,391), величины вероятности принадлежности пациентов избыточного веса к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и соответствовать прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии. Из графика 3 видно, что при величинах (d), лежащих в области значений больше (-0,281), величины вероятности принадлежности пациентов с ожирением к группе 0 будут лежать в области значений больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта индивидуальной терапии. При значении (d) равном (-0,281) вероятность равна 0,5, что прогнозирует одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах (d), лежащих в области значений меньше (-0,281), величины вероятности принадлежности пациентов с ожирением к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и будут соответствовать прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии.From graph 1 (Fig. 1) it can be seen that with values (d) lying in the range of values less than (-0.034), the probability of belonging of patients of normal weight to group 0 - no therapeutic effect, will lie in the range of values greater than 0.5 and correspond to the forecast of the lack of effect of individual therapy. With a value of (d) equal to (-0.034), the probability is 0.5, which predicts the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values (d) lying in the range of values greater than (-0.034), the probability of belonging of patients of normal weight to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and correspond to the forecast of the presence of the effect of individual therapy. Figure 2 shows that, with values (d) lying in the range of values less than (-0.391), the probability values of overweight patients belonging to group 0 will lie in the range of values greater than 0.5 and correspond to the forecast of the absence of the effect of individual therapy. With a value of (d) equal to (-0.391), the probability is 0.5, which predicts the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values (d) lying in the range of values greater than (-0.391), the probability values of overweight patients belonging to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and correspond to the prediction of the presence of an individual therapy effect. It can be seen from graph 3 that for values (d) lying in the range of values greater than (-0.281), the probability values of obese patients belonging to group 0 will lie in the range of values greater than 0.5 and correspond to the forecast of the absence of the effect of individual therapy. With a value of (d) equal to (-0.281), the probability is 0.5, which predicts the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values (d) lying in the range of values less than (-0.281), the probability values of obese patients belonging to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and will correspond to the forecast of the presence of the effect of individual therapy.

Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.

На предварительном этапе отбирают 113 человек, имеющих диагноз хронической ишемической болезни сердца, гипертонической болезни сердца, сердечной недостаточности кровообращения и повышенный общий целевой холестерин. Все пациенты нуждались в лечении статинами и разбивались на 3 группы: 1. Группа пациентов, имеющих нормальный вес. 2. Группа пациентов, имеющих избыточный вес. 3. Группа пациентов, имеющих ожирение 1-й, 2-й и 3-й степени. Определяли до лечения все вышеперечисленные показатели, приведенные в решении задачи. Проводили лечение пациентов всех групп симвагексалом - дженериком - аналогом симвастатина в оптимальной дозе 40 мг в день на протяжении месяца. Определяли наличие целевого холестерина до и после лечения. Снижение целевого ОХС до нормы принималось за наличие индивидуального эффекта терапии. Отсутствие снижения целевого ОХС до нормы после лечения принималось за отсутствие индивидуального эффекта лечения.At the preliminary stage, 113 people are selected who are diagnosed with chronic coronary heart disease, hypertensive heart disease, heart circulatory failure and increased total target cholesterol. All patients needed statin treatment and were divided into 3 groups: 1. A group of patients with normal weight. 2. A group of patients who are overweight. 3. A group of patients with obesity of the 1st, 2nd and 3rd degree. Prior to treatment, all of the above indicators determined in the solution of the problem were determined. Patients of all groups were treated with simvagexal, a generic analogue of simvastatin, at an optimal dose of 40 mg per day for a month. The presence of target cholesterol before and after treatment was determined. The reduction of the target total cholesterol to the norm was taken as the presence of an individual effect of therapy. The absence of a reduction in the target CHC to normal after treatment was taken as the absence of an individual treatment effect.

Эффективность способа прогнозирования: Для пациентов группы, имеющих нормальный вес с использованием выше перечисленных переменных, с выявленными и соответствующими им весовыми коэффициентами и константой смещения, указанными в решении задачи предлагаемого изобретения, дискриминантная модель имела каноническую корреляцию 0,784, достоверную (Р=0,015) Лямбду Уилкса и среднюю чувствительность классификации равную 93,3%, что говорило о достоверности и высокой эффективности модели в предсказании прогноза терапии среди лиц с нормальным весом и не имеющих ожирения. Так, 28 случаев из 30 классифицировано правильно (табл. 1).The effectiveness of the forecasting method: For patients of the group having normal weight using the above variables, with identified and corresponding weight coefficients and bias constant specified in the solution of the problem of the present invention, the discriminant model had a canonical correlation of 0.784, reliable (P = 0.015) Lambdu Wilks and the average classification sensitivity of 93.3%, which indicated the reliability and high efficiency of the model in predicting the prognosis of therapy among people with normal weight and e with obesity. So, 28 cases out of 30 are classified correctly (Table 1).

Figure 00000001
Figure 00000001

Figure 00000002
Figure 00000002

Отражение взаимоотношения величин (d) и вероятностей отсутствия или наличия терапевтического эффекта среди лиц с нормальным весом отображено на графике 1 (фиг. 1), из которого видно, что при величинах (d), лежащих в области значений меньше (-0,034), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта индивидуальной терапии. При значении (d) равном (-0,034) вероятность равна 0,5, что позволяет прогнозировать одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах (d), лежащих в области значений больше (-0,034), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и соответствуют прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии.A reflection of the relationship between the values of (d) and the probabilities of the absence or presence of a therapeutic effect among people with normal weight is shown in graph 1 (Fig. 1), which shows that with values (d) lying in the range of values less than (-0.034), the values the probability of patients belonging to group 0 will be more than 0.5 and correspond to the forecast of the absence of the effect of individual therapy. With a value of (d) equal to (-0.034), the probability is 0.5, which allows us to predict the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values (d) lying in the range of values greater than (-0.034), the probability values of patients belonging to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and correspond to the forecast of the presence of the effect of individual therapy.

Для пациентов группы, имеющих избыточный вес, но не имеющих ожирения при использовании клинических и биохимических показателей, с выявленными соответствующими им весовыми коэффициентами и константой смещения, указанными в решении поставленной задачи изобретения, дискриминантная модель имела каноническую корреляцию 0,813, достоверную (Р=0,001) Лямбду Уилкса и среднюю чувствительность классификации равную 96,6%, что также говорило о достоверности и высокой эффективности модели в предсказании прогноза терапии среди лиц с избыточным весом и не имеющих ожирения. Так, 28 случаев из 29 классифицировано правильно (табл. 2).For patients of the group who are overweight but not obese using clinical and biochemical parameters, with the corresponding weight coefficients and the bias constant specified in the solution of the problem of the invention, the discriminant model had a canonical correlation of 0.813, reliable (P = 0.001) Lambda Wilks and an average classification sensitivity of 96.6%, which also indicated the reliability and high efficiency of the model in predicting the prognosis of therapy among overweight and non-obese patients. having obesity. So, 28 cases out of 29 are classified correctly (Table 2).

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Отражение взаимоотношения величин (d) и вероятностей отсутствия или наличия терапевтического эффекта среди лиц с избыточным весом отображено на графике 2 (фиг. 2), из которого видно, что при величинах (d), лежащих в области значений меньше (-0,391), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта индивидуальной терапии. При значении (d) равном (-0,391) вероятность равна 0,5, что позволяет прогнозировать одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах (d), лежащих в области значений больше (-0,391), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и соответствовать прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии.A reflection of the relationship between the values of (d) and the probabilities of the absence or presence of a therapeutic effect among overweight individuals is shown in graph 2 (Fig. 2), which shows that with values (d) lying in the range of values less than (-0.391), the values the probability of patients belonging to group 0 will be more than 0.5 and correspond to the forecast of the absence of the effect of individual therapy. With a value of (d) equal to (-0.391), the probability is 0.5, which allows us to predict the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values (d) lying in the range of values greater than (-0.391), the probability values of patients belonging to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and correspond to the forecast of the presence of the effect of individual therapy.

Для пациентов, имеющих ожирение 1-й, 2-й и 3-й степени, при использовании переменных, с выявленными соответствующими им весовыми коэффициентами и константой смещения, указанными в решении поставленной задачи, дискриминантная модель имела каноническую корреляцию 0,815, достоверную (Р=0,015) Лямбду Уилкса и среднюю чувствительность классификации равную 96,6%, что также говорило о достоверности и высокой эффективности модели в предсказании прогноза лечения среди лиц, имеющих ожирение. Так, 28 случаев из 29 классифицировано правильно (табл. 3).For patients with obesity of the 1st, 2nd and 3rd degree, using variables with the corresponding weight coefficients and the bias constant indicated in the solution of the problem, the discriminant model had a canonical correlation of 0.815, reliable (P = 0.015 ) Lambdu Wilks and the average classification sensitivity of 96.6%, which also indicated the reliability and high efficiency of the model in predicting the prognosis of treatment among people with obesity. So, 28 cases out of 29 are classified correctly (Table 3).

Figure 00000005
Figure 00000005

Figure 00000006
Figure 00000006

Отражение взаимоотношения величин дискриминантной функции и вероятностей отсутствия или наличия терапевтического эффекта среди лиц с ожирением отображено на графике 3 (фиг.3), из которого видно, что при величинах дискриминантной функции, лежащих в области значений больше (-0,281), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут больше 0,5 и соответствовать прогнозу отсутствия эффекта.The reflection of the relationship between the values of the discriminant function and the probabilities of the absence or presence of a therapeutic effect among obese people is shown in graph 3 (Fig. 3), which shows that with values of the discriminant function lying in the range of values greater than (-0.281), the probability of patient ownership to group 0 will be more than 0.5 and correspond to the forecast of the lack of effect.

При значении (d) равном (-0,281) вероятность равна 0,5, что позволяет прогнозировать одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта. При величинах дискриминантной функции, лежащих в области значений меньше (-0,281), величины вероятности принадлежности пациентов к группе 0 будут лежать в области значений меньше 0,5 и будут соответствовать прогнозу наличия эффекта индивидуальной терапии.With a value of (d) equal to (-0.281), the probability is 0.5, which allows us to predict the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect. With values of the discriminant function lying in the range of values less than (-0.281), the probability values of patients belonging to group 0 will lie in the range of values less than 0.5 and will correspond to the forecast of the presence of the effect of individual therapy.

Проведение дискриминантного анализа с помощью предлагаемого набора клинических и биохимических показателей для предсказания эффекта терапии позволило определить значимость каждого исследуемого параметра в предсказании, отобрать наиболее важные, при применении которых у человека можно с высокой вероятностью прогнозировать эффективность терапии.A discriminant analysis using the proposed set of clinical and biochemical parameters to predict the effect of therapy made it possible to determine the significance of each parameter under study in the prediction, and to select the most important ones, when used in humans, it is possible to predict the effectiveness of therapy with high probability.

Таким образом, создан способ прогнозирования индивидуальной эффективности терапии статинами со средней чувствительностью 93,3%, с чувствительностью предсказания отсутствия эффекта терапии 92,9% и чувствительностью предсказания наличия эффекта терапии 93,8% у лиц с нормальным весом (табл. 1); со средней чувствительностью 96,6%, с чувствительностью отсутствия эффекта терапии 91,7%, с чувствительностью наличия эффекта терапии 100% у лиц с избыточным весом (табл. 2); со средней чувствительностью 96,6%, с чувствительностью отсутствия эффекта терапии 94,1%, с чувствительностью наличия эффекта терапии 100% у лиц с ожирением (табл. 3).Thus, a method was created for predicting the individual effectiveness of statin therapy with an average sensitivity of 93.3%, with a sensitivity of predicting the absence of a therapy effect of 92.9% and a sensitivity of predicting the presence of a therapy effect of 93.8% in people with normal weight (Table 1); with an average sensitivity of 96.6%, with a sensitivity of the absence of a treatment effect of 91.7%, with a sensitivity of the presence of a treatment effect of 100% in overweight individuals (Table 2); with an average sensitivity of 96.6%, with a sensitivity of the absence of a treatment effect of 94.1%, with a sensitivity of the presence of a treatment effect of 100% in individuals with obesity (Table 3).

1.0. Примеры прогнозирования индивидуальной эффективности лечения статинами у пациентов с нормальным весом.1.0. Examples of predicting the individual effectiveness of statin treatment in patients with normal weight.

Пример 1.1. Пациент №212. Пол - мужчина, возраст - 53 года, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 1 стадии, стенокардию 2 функционального класса, дислипидемию 2 б типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example 1.1. Patient No. 212. Gender - male, age - 53 years, has a chronic form of ischemic heart disease, stage 3 hypertension, heart failure stage 1, angina pectoris 2 functional class, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Возраст = 53 года1. Age = 53 years

2. Индекс массы тела - ИМТ (Вес в кг/рост в метрах в квадрате) = 242. Body mass index - BMI (Weight in kg / height in meters squared) = 24

3. Отклонение по константе Брока (Вес кг/рост в см -100) = -13. Deviation according to Brock's constant (Weight kg / height in cm -100) = -1

4. Коэффициент экономизации кровообращения (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 651 килопаскаль4. The coefficient of blood circulation optimization (systolic blood pressure - diastolic blood pressure) * pulse = 651 kilopascals

5. Общий холестерин - ОХС = 5,03 мМ/л5. Total cholesterol - OXS = 5.03 mmol / l

6. Холестерин липопротеидов очень низкой плотности - ХС-ЛОНП = 1,04 мМ/л.6. Cholesterol of very low density lipoproteins - cholesterol-VLDL = 1.04 mmol / L.

7. Глюкоза = 4,14 мМ/л7. Glucose = 4.14 mmol / l

8. Креатинкиназа = 1,576 мкМ/лс8. Creatine kinase = 1.576 μM / hp

9. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 7,50 мг/мл.9. Soluble fibrin-monomer complexes - RFMC = 7.50 mg / ml.

10. Фактор Виллебранда = 145%.10. Willebrand factor = 145%.

Расчет и величина канонической дискриминантной функции приведены ниже:The calculation and magnitude of the canonical discriminant function are given below:

(d)=53*(-0,169)+24*(-0,477)+-1*(0,071)+651*(-0,005)+5,03*(-0,106)+1,04*(1,701)+4,14*(1,061)+1,576*(1,009)+7,5*(0,135)+145*(0,038)+11,059=-8,957+(-11,448)+(-0,071)+(-3,255)+(-0,534)+1,769+4,393+1,591+1,013+5,510+11,059=(-24,265)+25,335=1,070.(d) = 53 * (- 0.169) +24 * (- 0.477) + - 1 * (0.071) +651 * (- 0.005) +5.03 * (- 0.106) + 1.04 * (1.701) +4 , 14 * (1,061) + 1,576 * (1,009) + 7,5 * (0,135) + 145 * (0,038) + 11,059 = -8,957 + (- 11,448) + (- 0,071) + (- 3,255) + (- 0,534 ) + 1,769 + 4,393 + 1,591 + 1,013 + 5,510 + 11,059 = (- 24,265) + 25,335 = 1,070.

Как видно из графика 1 (фиг. 1), величина дискриминантной функции больше (-0,034) соответствует низкой вероятности 0,043 принадлежности к группе 0 и прогнозировала хорошую эффективность лечения. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 1 (Fig. 1), the value of the discriminant function is greater (-0.034) corresponds to a low probability of 0.043 belonging to group 0 and predicted good treatment efficacy. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient achieved a normal level of target cholesterol.

Пример. 1.2. Пациент №241. Пол - мужчина, возраст - 59 лет, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 2 а стадии, стенокардию 2 функционального класса, дислипидемию 2 а типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example. 1.2. Patient No. 241. Gender - male, age - 59 years old, has a chronic form of coronary heart disease, stage 3 hypertension, stage 2 heart failure, functional class 2 angina, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Возраст = 59 лет1. Age = 59 years

2. Индекс массы тела - ИМТ (Вес в кг/рост в метрах в квадрате) = 252. Body mass index - BMI (Weight in kg / height in meters squared) = 25

3. Отклонение по константе Брока отклонение (Вес кг/рост в см -100) = 13. Deviation according to Brock's constant deviation (Weight kg / height in cm -100) = 1

4. Коэффициент экономизации кровообращения в (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 523 килопаскаль4. The coefficient of economization of blood circulation in (systolic blood pressure - diastolic blood pressure) * pulse = 523 kilopascals

5. Общий холестерин - ОХС = 6,51 мМ/л5. Total cholesterol - OXS = 6.51 mmol / l

6. Холестерин липопротеидов очень низкой плотности - ХС-ЛОНП = 0,68 мМ/л6. Cholesterol of very low density lipoproteins - cholesterol-VLDL = 0.68 mmol / l

7. Глюкоза = 3,05 мМ/л7. Glucose = 3.05 mmol / l

8. Креатинкиназа = 1,230 мкМ/лс8. Creatine kinase = 1.230 μM / hp

9. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 6,50 мг/мл.9. Soluble fibrin-monomer complexes - RFMC = 6.50 mg / ml.

10. Фактор Виллебранда = 137%.10. Willebrand factor = 137%.

Расчет и величина канонической дискриминантной функции приведены ниже:The calculation and magnitude of the canonical discriminant function are given below:

(d)=59*(-0,169)+25*(-0,477)+1*(0,071)+521*(-0,005)+6,51*(-0,106)+0,68*(1,701)+3,05*(1,061)+1,30*(1,009)+6,5*(0,135)+137*(0,038)+11,059=-9,971+(-11,925)+(0,071)+(-2,605)+(-0,690)+1,157+3,236+1,312+0,878+5,206+11,059=(-25,120)+22,848=(-2,272).(d) = 59 * (- 0.169) +25 * (- 0.477) + 1 * (0.071) +521 * (- 0.005) +6.51 * (- 0.106) + 0.68 * (1.701) +3, 05 * (1.061) + 1.30 * (1.009) + 6.5 * (0.135) + 137 * (0.038) + 11.059 = -9.971 + (- 11.925) + (0.071) + (- 2.605) + (- 0.690 ) + 1.157 + 3.236 + 1.312 + 0.878 + 5.206 + 11.059 = (- 25.120) +22.848 = (- 2.272).

Как видно из графика 1 (фиг. 1), величина (d) меньше (-0,034) соответствует высокой вероятности 0,992 принадлежности к группе 0 и прогнозировала отсутствие эффективности лечения. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента не был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 1 (Fig. 1), a value of (d) less than (-0.034) corresponds to a high probability of 0.992 belonging to group 0 and predicted a lack of treatment effectiveness. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient did not achieve a normal level of target cholesterol.

2.0. Примеры расчета прогнозирования индивидуального эффекта терапии у пациентов избыточного веса2.0. Examples of calculating the prediction of the individual effect of therapy in overweight patients

Пример 2.1. Пациент №180. Пол - мужчина, возраст - 49 лет, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 1 стадии, стенокардию 2 функционального класса, дислипидемию 2 а типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example 2.1 Patient No. 180. Gender - male, age - 49 years, has a chronic form of coronary heart disease, stage 3 hypertension, heart failure stage 1, angina pectoris 2 functional class, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Отклонение по константе Брока (Вес кг/рост в см -100) = 41. Deviation according to Brock's constant (Weight kg / height in cm -100) = 4

2. Коэффициент экономизации кровообращения (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 455 килопаскаль2. The coefficient of blood circulation optimization (systolic blood pressure - diastolic blood pressure) * pulse = 455 kilopascals

3. Общий холестерин - ОХС = 5,05 мМ/л3. Total cholesterol - OXS = 5.05 mmol / l

4. Глюкоза = 5,03 мМ/л4. Glucose = 5.03 mM / L

5. Альбумин = 0,672 мМ/л5. Albumin = 0.672 mM / L

8. Креатинкиназа = 1,577 мкМ/лс8. Creatine kinase = 1.577 μM / hp

9. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 1,00 мг/мл.9. Soluble fibrin-monomer complexes - RFMC = 1.00 mg / ml.

Расчет и величина канонической дискриминантной функции приведены ниже:The calculation and magnitude of the canonical discriminant function are given below:

(d)=4*(-0,055)+455*(0,002)+5,05*(-0,810)+5,03*(0,199)+0,672*(10,910)+1,577*(1,461)+1*(-0,149)+(-5,283)=(-0,220)+0,910+(-4,091)+1,001+7,332+2,304+(-0,149)-5,283=1,804.(d) = 4 * (- 0,055) + 455 * (0,002) + 5,05 * (- 0,810) + 5,03 * (0,199) + 0,672 * (10,910) + 1,577 * (1,461) +1 * (- 0.149) + (- 5.283) = (- 0.220) +0.910 + (- 4.091) + 1.001 + 7.332 + 2.304 + (- 0.149) -5.283 = 1.804.

Как видно из графика 2 (фиг. 2), величина (d) больше (-0,391) и соответствует низкой вероятности 0,003 принадлежности к группе 0 и прогнозирует эффективное лечение. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 2 (Fig. 2), the value of (d) is greater than (-0.391) and corresponds to a low probability of 0.003 belonging to group 0 and predicts effective treatment. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient achieved a normal level of target cholesterol.

Пример 2.2. Пациент №206. Пол - женщина, возраст - 52 года, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 2 стадии, стенокардию 2 функционального класса, дислипидемию 2 а типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example 2.2 Patient No. 206. Gender - woman, age - 52 years old, has a chronic form of coronary heart disease, stage 3 hypertension, heart failure 2 stages, angina pectoris 2 functional class, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Отклонение по константе Брока (Вес кг/рост в см -100) = 221. Deviation according to Brock's constant (Weight kg / height in cm -100) = 22

2. Коэффициент экономизации кровообращения (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 152 килопаскаль2. The coefficient of blood circulation optimization (systolic blood pressure - diastolic blood pressure) * pulse = 152 kilopascals

3. Общий холестерин - ОХС = 6,22 мМ/л3. Total cholesterol - OXS = 6.22 mmol / l

4. Глюкоза = 5,91 мМ/л4. Glucose = 5.91 mmol / l

5. Альбумин = 0,597 мМ/л5. Albumin = 0.597 mM / L

8. Креатинкиназа = 1,039 мкМ/лс8. Creatine kinase = 1.039 μM / hp

9. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 3,50 мг/мл.9. Soluble fibrin-monomer complexes — RFMC = 3.50 mg / ml.

Расчет и величина канонической дискриминантной функции приведены ниже:The calculation and magnitude of the canonical discriminant function are given below:

(d)=22*(-0,055)+152*(0,002)+6,22*(-0,810)+5,91*(0,199)+0,597*(10,910)+1,039*(1,461)+3,5*(-0,149)+(-5,283)=(-1,210)+0,304+(-5,039)+1,176+6,514+1,518+(-0,522)-5,283=(-2,452).(d) = 22 * (- 0.055) + 152 * (0.002) +6.22 * (- 0.810) + 5.91 * (0.199) + 0.597 * (10.910) + 1.039 * (1.461) + 3.5 * (-0.149) + (- 5.283) = (- 1.210) +0.304 + (- 5.039) + 1.176 + 6.514 + 1.518 + (- 0.522) -5.283 = (- 2.452).

Как видно из графика 2 (фиг. 2), величина (d) меньше (-0,391) и соответствует очень высокой вероятности 0,996 принадлежности к группе 0 и прогнозирует неэффективное лечение. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента не был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 2 (Fig. 2), the value of (d) is less than (-0.391) and corresponds to a very high probability of 0.996 belonging to group 0 and predicts ineffective treatment. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient did not achieve a normal level of target cholesterol.

3.0. Примеры расчета прогнозирования индивидуального эффекта терапии у лиц с ожирением:3.0 Examples of calculating the prediction of the individual effect of therapy in obese patients:

Пример 3.1. Пациент №175. Пол - мужчина, возраст - 51 год, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 1 стадии, дислипидемию 2 а типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example 3.1 Patient No. 175. Gender - male, age - 51 years old, has a chronic form of coronary heart disease, stage 3 hypertension, heart failure stage 1, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Индекс массы тела - ИМТ (Вес в кг/рост в метрах в квадрате) = 311. Body mass index - BMI (Weight in kg / height in meters squared) = 31

2. Отклонение по константе Брока (Вес кг/рост в см -100) = 252. Deviation according to Brock's constant (Weight kg / height in cm -100) = 25

3. Коэффициент экономизации кровообращения (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 304 килопаскаль3. The coefficient of blood circulation (BP systolic - diastolic BP) * pulse = 304 kilopascals

4. Общий холестерин - ОХС = 4,61 мМ/л4. Total cholesterol - OXS = 4.61 mM / L

5. Холестерин липопротеидов очень низкой плотности - ХС-ЛОНП = 0,59 мМ/л5. Cholesterol of very low density lipoproteins - cholesterol-VLDL = 0.59 mm / l

6. Глюкоза = 5,61 мМ/л6. Glucose = 5.61 mM / L

7. Альбумин = 0,784 мМ/л7. Albumin = 0.784 mM / L

8. Креатинкиназа = 1,114 мкМ/лс8. Creatine kinase = 1.114 μM / hp

9. АЛТ = 0,437 мкМ/лс9. ALT = 0.437 μM / hp

10. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 1,0 мг/мл.10. Soluble fibrin-monomer complexes - RFMC = 1.0 mg / ml.

11. Нарушения толерантности к углеводам у данного пациента нет = 111. There is no violation of carbohydrate tolerance in this patient = 1

Расчет и величина канонической (d) приведены ниже:The calculation and canonical (d) value are given below:

(d)=31*(0,749)+25*(-0,151)+304*(-0,008)+4,61*(0,542)+0,59*(0,226)+5,61*(0,382)+0,784*(-4,567)+1,114*(-0,723)+0,437*(13,885)+1,0*(-0,064)+1*(-2,442)+(-18,714)=23,219+(-3,775)+(-2,432)+2,499+0,134+2,143+(-3,581)+(-0,806)+(6,068)+(-0,064)+(-2,442)+(-18,714)=2.249.(d) = 31 * (0.749) +25 * (- 0.151) +304 * (- 0.008) + 4.61 * (0.542) + 0.59 * (0.226) + 5.61 * (0.382) + 0.784 * (-4.567) +1.114 * (- 0.723) + 0.437 * (13.885) +1.0 * (- 0.064) +1 * (- 2.442) + (- 18.714) = 23.219 + (- 3.775) + (- 2.432) + 2.499 + 0.134 + 2.143 + (- 3.581) + (- 0.806) + (6.068) + (- 0.064) + (- 2.442) + (- 18.714) = 2.249.

Как видно из графика 3 (фиг. 3), величина (d) 2,249 больше (-0,281) соответствует высокой вероятности (0,998) принадлежности к группе 0 и прогнозировала отсутствие эффективность лечения. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента не был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 3 (Fig. 3), a value of (d) 2.249 greater than (-0.281) corresponds to a high probability (0.998) of belonging to group 0 and predicted the absence of treatment effectiveness. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient did not achieve a normal level of target cholesterol.

Пример 3.2. Пациент №191. Пол - мужчина, возраст - 53 год, имеет Хроническую форму ИБС, гипертоническую болезнь 3 стадии, сердечную недостаточность 1 стадии, дислипидемию 2 б типа, категорию риска очень высокую. Общий целевой холестерин выше нормы. Нуждается в лечении статинами.Example 3.2. Patient No. 191. Gender - male, age - 53 years, has a chronic form of coronary heart disease, stage 3 hypertension, heart failure stage 1, type 2 dyslipidemia, the risk category is very high. Total target cholesterol is above normal. Needs statin treatment.

Показатели до лечения:Indicators before treatment:

1. Индекс массы тела - ИМТ (Вес в кг/рост в метрах в квадрате) = 401. Body mass index - BMI (Weight in kg / height in meters squared) = 40

2. Константа Брока отклонение (Вес кг/рост в см -100) = 672. Brock's constant deviation (Weight kg / height in cm -100) = 67

3. Коэфициент экономизации кровообращения в килопаскалях (АД систолическое - АД диастолическое)*пульс = 12163. The coefficient of blood circulation in kilopascals (systolic blood pressure - diastolic blood pressure) * pulse = 1216

4. Общий холестерин - ОХС = 5,38 мМ/л4. Total cholesterol - OXS = 5.38 mmol / l

5. Холестерин липопротеидов очень низкой плотности - ХС-ЛОНП = 1,0 мМ/л5. Cholesterol of very low density lipoproteins - cholesterol-VLDL = 1.0 mmol / l

6. Глюкоза = 12,06 мМ/л6. Glucose = 12.06 mM / L

7. Альбумин = 0,715 мМ/л7. Albumin = 0.715 mM / L

8. Креатинкиназа = 0,927 мкМ/лс8. Creatine kinase = 0.927 μM / hp

9. АЛТ = 0,437 мкМ/лс9. ALT = 0.437 μM / hp

10. Растворимые фибрин-мономерные комплексы - РФМК = 1,0 мг/мл.10. Soluble fibrin-monomer complexes - RFMC = 1.0 mg / ml.

11. Нарушение толерантности к углеводам ТТГ у данного пациента есть = 211. Violation of tolerance to TSH carbohydrates in this patient is = 2

Расчет и величина канонической дискриминантной функции приведены ниже:The calculation and magnitude of the canonical discriminant function are given below:

(d)=40*(0,749)+67*(-0,151)+1216*(-0,008)+5,38*(0,542)+1,00*(0,226)+12,06*(0,382)+0,715*(-4,567)+0,927*(-0,723)+0,460*(13,885)+1,0*(-0,064)+2*(-2,442)+(-18,714)=29,960+(-10,117)+(-9,728)+2,916+0,226+4,607+(-3,266)+(-0,671)+(6,388)+(-0,064)+(-4,884)+(-18,714)=44.097+(-47,44)=-3,347.(d) = 40 * (0.749) +67 * (- 0.151) +1216 * (- 0.008) + 5.38 * (0.542) + 1.00 * (0.226) + 12.06 * (0.382) + 0.715 * (-4.567) +0.927 * (- 0.723) + 0.460 * (13.885) +1.0 * (- 0.064) +2 * (- 2.442) + (- 18.714) = 29.960 + (- 10.117) + (- 9.728) + 2.916 + 0.226 + 4.607 + (- 3.266) + (- 0.671) + (6.388) + (- 0.064) + (- 4.884) + (- 18.714) = 44.097 + (- 47.44) = - 3.347.

Как видно из графика 3 (фиг. 3), величина дискриминантной функции -3,347 меньше (-0,281) соответствует низкой вероятности (0,008) принадлежности к группе 0 и прогнозировала наличие эффективность лечения. После проведения лечения симвагексалом в дозе 40 мг в течение месяца у данного пациента был достигнут нормальный уровень целевого холестерина.As can be seen from graph 3 (Fig. 3), the value of the discriminant function -3.347 less (-0.281) corresponds to a low probability (0.008) of belonging to group 0 and predicted the presence of treatment effectiveness. After treatment with simvagexal at a dose of 40 mg for a month, this patient achieved a normal level of target cholesterol.

Применение предлагаемого в качестве изобретения способа позволяет выявлять лиц, для которых лечение статинами будет эффективно или неэффективно, что дает возможность своевременно назначить другие способы лечения для последних.The use of the method proposed as an invention makes it possible to identify individuals for whom statin treatment will be effective or ineffective, which makes it possible to prescribe other treatment methods for the latter in a timely manner.

Claims (3)

1. Способ прогнозирования индивидуальной эффективности лечения статинами, включающий обследование пациентов на предварительном этапе, отличающийся тем, что для лиц с нормальным весом определяют показатели, имеющие наибольшую значимость при лечении больных сердечно-сосудистыми заболеваниями, а именно возраст (в годах), индекс массы тела (ИМТ), отклонение по константе Брока, константу экономизации кровообращения (кПа), общий холестерин (ОХС, мМ/л), холестерин липопротеидов очень низкой плотности (ХС-ЛПОНП, мМ/л), глюкозу (мМ/л), креатинкиназу (мкМ/лс), растворимые фибрин-мономерные комплексы (РФМК, мг/мл), фактор Виллебранда (в %), и рассчитывают дискриминантную функцию (d) по формуле
d = возраст*(-0,169) + ИМТ*(-0,477) + отклонение по константе Брока*(0,071) + константа экономизации кровообращения*(-0,005) + ОХС*(-0,106) + ХС-ЛПОНП*(1,701) + глюкоза*(1,061) + креатинкиназа*(1,009) + РФМК*(0,135) + фактор Виллебранда*(0,038) + а,
где а - константа смещения равная 11,059,
и при значении d меньше -0,034 прогнозируют отсутствие индивидуальной эффективности лечения статинами, при значении d равном -0,034 прогнозируют одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта, а при значении d больше -0,034 прогнозируют наличие индивидуальной эффективности лечения статинами.1. A method for predicting the individual effectiveness of statin treatment, including examination of patients at a preliminary stage, characterized in that for persons with normal weight, indicators are identified that are most significant in the treatment of patients with cardiovascular diseases, namely age (in years), body mass index (BMI), Brock constant deviation, circulatory economization constant (kPa), total cholesterol (GC, mM / L), very low density lipoprotein cholesterol (ChL-VLDL, mM / L), glucose (mM / L), creatine kinase ( μM / hp), soluble fibrin-monomer complexes (RFMC, mg / ml), von Willebrand factor (in%), and the discriminant function (d) is calculated by the formula
d = age * (- 0.169) + BMI * (- 0.477) + deviation according to Brock's constant * (0.071) + constant of circulation optimization * (- 0.005) + OXC * (- 0.106) + VLDL-C * * (1,701) + glucose * (1,061) + creatine kinase * (1,009) + RFMC * (0,135) + von Willebrand factor * (0,038) + a,
where a is the displacement constant equal to 11,059,
and with a value of d less than -0.034 predict the absence of individual effectiveness of treatment with statins, with a value of d equal to -0.034 predict the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect, and with a value of d greater than -0.034 predict the presence of individual effectiveness of treatment with statins. 2. Способ прогнозирования индивидуальной эффективности лечения статинами, включающий обследование пациентов на предварительном этапе, отличающийся тем, что для лиц с избыточным весом определяют показатели, имеющие наибольшую значимость при лечении больных сердечно-сосудистыми заболеваниями, а именно отклонение по константе Брока, константу экономизации кровообращения (кПа), общий холестерин (ОХС, мМ/л), глюкозу (мМ/л), креатинкиназу (мкМ/лс), растворимые фибрин-мономерные комплексы (РФМК, мг/мл), альбумин (мМ/л), и рассчитывают дискриминантную функцию (d) по формуле
d = отклонение по константе Брока*(-0,055) + константа экономизации кровообращения*(0,002) + ОХС*(-0,810) + глюкоза*(0,199) + креатинкиназа*(1,461) + РФМК*(-0,149) + альбумин*(10,910) + а,
где а - константа смещения равная -5,283,
и при значении d меньше -0,391 прогнозируют отсутствие индивидуальной эффективности лечения статинами, при значении d равном -0,391 прогнозируют одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта, а при значении d больше -0,391 прогнозируют наличие индивидуальной эффективности лечения статинами.2. A method for predicting the individual effectiveness of treatment with statins, including examining patients at a preliminary stage, characterized in that for overweight individuals the indicators that are most significant in the treatment of patients with cardiovascular diseases are determined, namely, the deviation according to Brock's constant, the circulation saving constant ( kPa), total cholesterol (OXC, mM / L), glucose (mM / L), creatine kinase (μM / ls), soluble fibrin-monomer complexes (RFMC, mg / ml), albumin (mm / L), and the discriminant is calculated th function (d) the formula
d = deviation according to Brock's constant * (- 0,055) + constant of circulation optimization * (0,002) + ОХС * (- 0,810) + glucose * (0,199) + creatine kinase * (1,461) + RFMK * (- 0,149) + albumin * (10,910 ) + a,
where a is the displacement constant equal to -5,283,
and with a value of d less than -0.391, the absence of individual effectiveness of treatment with statins is predicted, with a value of d equal to -0.391, the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect is predicted, and with a value of d greater than -0.391, the presence of individual effectiveness of treatment with statins is predicted. 3. Способ прогнозирования индивидуальной эффективности лечения статинами, включающий обследование пациентов на предварительном этапе, отличающийся тем, что для лиц с ожирением определяют показатели, имеющие наибольшую значимость при лечении больных сердечно-сосудистыми заболеваниями, а именно индекс массы тела (ИМТ), отклонение по константе Брока, константу экономизации кровообращения (кПа), общий холестерин (ОХС, мМ/л), холестерин липопротеидов очень низкой плотности (ХС-ЛПОНП, мМ/л), глюкозу (мМ/л), креатинкиназу (мкМ/лс), растворимые фибрин-мономерные комплексы (РФМК, мг/мл), альбумин (мМ/л), аланинтрансаминазу (АЛТ, мкМ/лс), нарушение толерантности к углеводам (ТТГ, есть=2, нет=1), и рассчитывают дискриминантную функцию (d) по формуле
d = ИМТ*(0,749) + отклонение по константе Брока*(-0,151) + константа экономизации кровообращения*(-0,008) + ОХС*(0,542) + ХС-ЛПОНП*(0,226) + глюкоза*(0,382) + креатинкиназа*(-0,723) + РФМК*(-0,064) + альбумин*(-4,567) + АЛТ*(13,885) + ТТТ*(-2,442) + а,
где а - константа смещения равная -18,714,
и при значении d больше -0,281 прогнозируют отсутствие индивидуальной эффективности лечения статинами, при значении d равном -0,281 прогнозируют одинаковую вероятность наличия или отсутствия терапевтического эффекта, а при значении d меньше -0,281 прогнозируют наличие индивидуальной эффективности лечения статинами. 3. A method for predicting the individual effectiveness of treatment with statins, including examining patients at a preliminary stage, characterized in that for obese people they determine the indicators that are most significant in the treatment of patients with cardiovascular diseases, namely body mass index (BMI), constant deviation Broca, circulatory efficiency constant (kPa), total cholesterol (OXS, mM / L), very low density lipoprotein cholesterol (cholesterol-VLDL, mM / L), glucose (mm / L), creatine kinase (μM / hp), soluble fiber in-monomer complexes (RFMC, mg / ml), albumin (mm / L), alanine transaminase (ALT, μM / hp), carbohydrate tolerance disorder (TSH, yes = 2, no = 1), and discriminant function is calculated (d ) according to the formula
d = BMI * (0.749) + deviation according to Brock's constant * (- 0.151) + constant of circulation optimization * (- 0.008) + OXC * (0.542) + XL-VLDLP * (0.226) + glucose * (0.382) + creatine kinase * ( -0.723) + RFMC * (- 0.064) + albumin * (- 4.567) + ALT * (13.885) + TTT * (- 2.442) + a,
where a is the displacement constant equal to -18.714,
and with a value of d greater than -0.281, the absence of individual effectiveness of treatment with statins is predicted, with a value of d equal to -0.281, the same probability of the presence or absence of a therapeutic effect is predicted, and with a value of d less than -0.281, the presence of individual effectiveness of treatment with statins is predicted.
RU2015121489/14A 2015-06-04 2015-06-04 Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions) RU2599350C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015121489/14A RU2599350C1 (en) 2015-06-04 2015-06-04 Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015121489/14A RU2599350C1 (en) 2015-06-04 2015-06-04 Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2599350C1 true RU2599350C1 (en) 2016-10-10

Family

ID=57127350

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015121489/14A RU2599350C1 (en) 2015-06-04 2015-06-04 Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2599350C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2746835C1 (en) * 2020-08-31 2021-04-21 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ кардиологии" Минздрава России) Method for complex assessment of cardiovascular risk with determination of target levels of low-density lipoprotein cholesterol and correction of lipid-lowering therapy
RU2816041C1 (en) * 2023-09-04 2024-03-26 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of results of surgical treatment of morbid obesity in restrictive type of bariatric surgery

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
UA7059U (en) * 2004-06-25 2005-06-15 Inst Of Therapy Of The Academy Method for estimating the efficiency of therapy of patients with hearth ischemia disease by statines
US20130041683A1 (en) * 2010-04-07 2013-02-14 Novacare Computer based system for predicting treatment outcomes
RU2491925C2 (en) * 2011-09-28 2013-09-10 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ростовский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РостГМУ Минздрава России) Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia
RU2521322C1 (en) * 2013-02-12 2014-06-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт кардиологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук Method for assessing progression of atherogenicity in ischemic heart disease

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
UA7059U (en) * 2004-06-25 2005-06-15 Inst Of Therapy Of The Academy Method for estimating the efficiency of therapy of patients with hearth ischemia disease by statines
US20130041683A1 (en) * 2010-04-07 2013-02-14 Novacare Computer based system for predicting treatment outcomes
RU2491925C2 (en) * 2011-09-28 2013-09-10 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ростовский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РостГМУ Минздрава России) Method for prediction of clinical effectiveness of diabetic polyneuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia
RU2521322C1 (en) * 2013-02-12 2014-06-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт кардиологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук Method for assessing progression of atherogenicity in ischemic heart disease

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ШИРИНСКИЙ И.В. Прогнозирование клинической эффективности лечения симвастатином у больных ревматоидным артритом. Медицинская Иммунология Т. 11 N 2-3 2009, стр. 221-226. *
ШИРИНСКИЙ И.В. Прогнозирование клинической эффективности лечения симвастатином у больных ревматоидным артритом. Медицинская Иммунология Т. 11 N 2-3 2009, стр. 221-226. FISCHER S. Practical recommendations for the management of hyperlipidemia. Atheroscler Suppl. 2015 May;18:194-8 - реферат. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2746835C1 (en) * 2020-08-31 2021-04-21 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ кардиологии" Минздрава России) Method for complex assessment of cardiovascular risk with determination of target levels of low-density lipoprotein cholesterol and correction of lipid-lowering therapy
RU2816041C1 (en) * 2023-09-04 2024-03-26 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of results of surgical treatment of morbid obesity in restrictive type of bariatric surgery

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Piepoli et al. Guidelines: Editor's choice: 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: The Sixth Joint Task Force of the European Society of Cardiology and Other Societies on Cardiovascular Disease Prevention in Clinical Practice (constituted by representatives of 10 societies and by invited experts) Developed with the special contribution of the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation (EACPR)
Ogedegbe et al. Masked hypertension: evidence of the need to treat
Owan et al. Secular trends in renal dysfunction and outcomes in hospitalized heart failure patients
Mule et al. Influence of metabolic syndrome on hypertension‐related target organ damage
JP2020089746A (en) Methods for determining risk of heart failure
Guerra et al. The association of left ventricular hypertrophy with metabolic syndrome is dependent on body mass index in hypertensive overweight or obese patients
Doukky et al. The value of diastolic function parameters in the prediction of left atrial appendage thrombus in patients with nonvalvular atrial fibrillation
Mule et al. Relationship between albumin excretion rate and aortic stiffness in untreated essential hypertensive patients
Lyons et al. Nuclear magnetic resonance‐determined lipoprotein subclass profile in the DCCT/EDIC cohort: associations with carotid intima‐media thickness
Levy et al. Subclinical hypertensive heart disease in black patients with elevated blood pressure in an inner-city emergency department
Casaclang‐Verzosa et al. C‐reactive protein, left atrial volume, and atrial fibrillation: a prospective study in high‐risk elderly
Rosenberg et al. Whole blood gene expression testing for coronary artery disease in nondiabetic patients: major adverse cardiovascular events and interventions in the PREDICT trial
Wang et al. Maori have worse outcomes after coronary artery bypass grafting than Europeans in New Zealand
Oliveras et al. Organ damage changes in patients with resistant hypertension randomized to renal denervation or spironolactone: The DENERVHTA (Denervación en Hipertensión Arterial) study
Geraci et al. Relationship between kidney findings and systemic vascular damage in elderly hypertensive patients without overt cardiovascular disease
Hansen et al. Diagnostic Thresholds for Ambulatory Blood Pressure Moving Lower: A Review Based on a Meta‐Analysis—Clinical Implications
RU2599350C1 (en) Method for prediction of individual clinical effectiveness of statins (versions)
Dzudie et al. NT-pro BNP and plasma-soluble ST2 as promising biomarkers for hypertension, hypertensive heart disease and heart failure in sub-Saharan Africa
Su et al. Association of brachial-ankle pulse wave velocity, ankle-brachial index and ratio of brachial pre-ejection period to ejection time with left ventricular hypertrophy
Leitao et al. Blood pressure means rather than nocturnal dipping pattern are related to complications in Type 2 diabetic patients
EP4031871A1 (en) Methods for predicting patient response to dmards
Garg et al. Aspirin and clonidine in non-cardiac surgery: acute kidney injury substudy protocol of the Perioperative Ischaemic Evaluation (POISE) 2 randomised controlled trial
Gögebakan et al. Relationship between metabolic syndrome and uric acid levels in patients with familial Mediterranean fever
Okeke et al. Metabolites predict cardiovascular disease events in persons living with HIV: a pilot case–control study
Stadler et al. An assessment of cholesterol goal attainment in patients with chronic kidney disease

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170605