RU2742756C1 - Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей - Google Patents

Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей Download PDF

Info

Publication number
RU2742756C1
RU2742756C1 RU2020120455A RU2020120455A RU2742756C1 RU 2742756 C1 RU2742756 C1 RU 2742756C1 RU 2020120455 A RU2020120455 A RU 2020120455A RU 2020120455 A RU2020120455 A RU 2020120455A RU 2742756 C1 RU2742756 C1 RU 2742756C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
respiratory infections
acid
relative concentration
children
patient
Prior art date
Application number
RU2020120455A
Other languages
English (en)
Inventor
Наталия Владимировна Гудова
Евгения Петровна Селькова
Александр Михайлович Затевалов
Арпинэ Степановна Оганесян
Эмиль Рухулла оглы Мехтиев
Original Assignee
Федеральное бюджетное учреждение науки "Московский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
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 бюджетное учреждение науки "Московский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека filed Critical Федеральное бюджетное учреждение науки "Московский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Priority to RU2020120455A priority Critical patent/RU2742756C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2742756C1 publication Critical patent/RU2742756C1/ru

Links

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
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/04—Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06—Preparation
    • G01N30/12—Preparation by evaporation
    • 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
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
    • 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
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/92—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving lipids, e.g. cholesterol, lipoproteins, or their receptors

Landscapes

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

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, и может быть использовано для прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей. У ребенка в слюне методом газожидкостной хроматографии определяют содержание уксусной, пропионовой, изомасляной, масляной, изовалериановой, валериановой и капроновой кислот. Затем с использованием линейного дискриминантного анализа рассчитывают прогностические коэффициенты, оценивающие возможность отнесения пациента к группе риска повторных респираторных инфекций, по формулам:
для острого периода ОРЗ:
F1=1368,494*C2+1538,684*C3+7103,235*iC5+2165,619*C5-683,304,
F2=1403,533*C2+1583,797*C3+7338,304*iC5+2241,567*C5-719,622;
для периода ремиссии ОРЗ:
F1=48,2003*iC4-5,8212*C4+49,1095*iC5+369,9298*C6-2,4024,
F2=129,961*iC4+29,9281*C4-61,2817*iC5+73,5953*C6-1,9865, где
C2 - относительная концентрация уксусной кислоты;
С3 - относительная концентрация пропионовой кислоты;
iC4 - относительная концентрация изомасляной кислоты;
С4 - относительная концентрация масляной кислоты;
iC5 - относительная концентрация изовалериановой кислоты;
С5 - относительная концентрация валериановой кислоты;
С6 - относительная концентрация капроновой кислоты.
Если F1 больше F2, прогнозируют отношение пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. Если F1 меньше F2, отношение пациента к группе риска повторных респираторных инфекций не прогнозируют. Способ обеспечивает возможность прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей за счет использования метаболического отпечатка микробиоценоза ротоглотки, то есть реакции микробиоты и изменения метаболических путей сбраживания субстратов. 3 пр.

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, и может найти применение для выявления группы риска повторных респираторных инфекций среди детей в возрасте от 4 месяцев до 14 лет.
Частые повторные респираторные заболевания у детей являются серьезной медико-социальной проблемой, так как на долю этой группы риска приходится до 80% всей заболеваемости дыхательных путей у детей [1, 2, 3, 4]. Исследователями хорошо изучена данная проблема и разработана подробная классификация причин повторных респираторных заболеваний. Учитываются анамнез ребенка и нарушения функционирования различных органов, что позволяет выделить 5 подгрупп риска повторных респираторных инфекций. К первой подгруппе относятся дети с нарушением работы ЛОР органов, органов пищеварения и аллергиями. Ко второй - дети с нарушениями нервной системы, на фоне которой развиваются вирусные и бактериальные инфекции. К третьей - дети с вегетососудистой дистонией. К четвертой - с нарушениями лимфатической системы. К пятой - дети с обменно-конституциональными нарушениями [5, 6]. Все вышеперечисленные нарушения приводят к частым повторным респираторным инфекциям, которые классифицируются исходя из особенностей течения и клинических проявлений острых респираторных заболеваний и наличия хронических заболеваний. Для детей старше 3х лет критерием классификации З.С. Макаровой предложено использовать инфекционный индекс (отношение всех случаев ОРЗ к возрасту ребенка). Для эпизодически болеющих детей инфекционный индекс составляет 0,2-0,3, а для часто болеющих - 1,1-3,5 [7, 8]. По данным ВОЗ в первые 3 года жизни дети в сельской местности переносят в среднем 6-8 эпизодов ОРЗ в год, а в городе - 7-10 [9, 10, 11]. При повышении числа эпизодов ОРЗ используют термин «возвратные реккурентные респираторные инфекции» (РРИ) [12, 13, 14, 15, 16, 17]. Количество эпизодов ОРЗ для включения в группу РРИ зависит от нозологии. Так, например, для среднего отита - 4 эпизода за 12 месяцев, ринита - 5 и более эпизодов в год, фарингита и тонзиллита - 3 и более эпизодов в год. Среди как европейских, так и отечественных педиатров, нет единого мнения о валидности термина РРИ [2, 16, 17, 18, 19, 20]. Для большинства исследователей основанием включения в группу повторных респираторных инфекций являются критерии, разработанные А.А, Барановым и А.Ю. Альбицким [21, 22], в основу которых положена частота респираторных заболеваний в течение года с поправкой на возраст.
Кроме оценки клинической картины заболеваемости респираторными инфекциями, для включения в группу повторных респираторных инфекций отечественными исследователями разработаны лабораторные методы и соответствующие критерии.
Известно, что при остром респираторном заболевании изменяется количественно-качественный состав микробиоты ротоглотки. Отмечается снижение количества нормофлоры, а именно, содержания лактобацилл, бифидобактерий, α-, γ-гемолизирующих стрептококков и непатогенных нейсерий. Увеличивается количество условно-патогенных микроорганизмов в разнообразных ассоциациях. Для группы риска повторных респираторных инфекций характерно увеличение интенсивности бактериальной колонизации слизистых золотистым стафилококком, гемофильной палочкой, энтеробактериями и грибами рода Candida [23, 24]. В межморбидном периоде в группе риска повторных респираторных инфекций снижение нормофлоры ротоглотки сохраняется, а среди условно-патогенных микроорганизмов в 90% случаев сохраняется высокая бактериальная колонизация золотистым стафилококком [25, 26, 27]. В группе повторных респираторных инфекций отмечается изменение метаболического профиля микробиоценоза ротоглотки в сторону увеличения протеолитической активности микрофлоры и снижения концентрации масляной кислоты в слюне [24].
Слизистая оболочка ротоглотки вместе с имеющейся на ней микрофлорой представляет собой единую систему, проявляющую реакцию на различные факторы воздействия. Большое количество факторов в многоуровневой системе взаимодействия всех компонентов объекта - это множество одновременно происходящих процессов, которые накладываются друг на друга и дают нечеткий ответ, который может быть детерминирован методами математического моделирования [28]. Использование концентраций короткоцепочечных жирных кислот для прогнозирования повторных респираторных инфекций с применением проекционных методов многомерной статистики может быть эффективно вне зависимости от причин принадлежности пациента к этой группе риска [29]. Наиболее простым и надежным методом математического моделирования является линейный дискриминантный анализ (ЛДА), который демонстрирует высокие показатели чувствительности и специфичности за счет алгоритма пошагового исключения малоинформативных компонентов и выявления специфического соотношения компонентов, характерного для состояния, заданного обучающей выборкой [31].
Известен способ прогноза частоты повторных респираторных инфекций у детей раннего возраста по соотношению индуцированной митогенами и спонтанной продукцией цитокинов фактора некроза опухоли α и интерферона γ мононуклеарными клетками [32]. Полученный индекс обеспечивает высокую прогностическую точность и чувствительность, связанную с высокой информативностью показателей в отношении иммунного ответа. Основным существенным недостатком известного способа является отсутствие учета других факторов риска на формирование здоровья ребенка.
Известен метод прогностической оценки течения и исхода ОРВИ у детей в результате контроля функционального состояния Т-лимфоцитов в лимфоглоточном кольце методом нагрузочных тестов in vitro и в крови [33]. Метод основывается на сравнении показателей местного системного иммунитета с помощью определения количественных показателей Т-лимфоцитов. Основным недостатком данного способа является наличие характеристики изменений только в клеточном звене иммунной системы, что определяет невысокую возможность прогнозирования частоты повторяемости ОРВИ.
Известен метод прогнозирования риска повторных респираторных инфекций у детей младшего школьного возраста [34]. Метод основан на математическом моделировании Байесовской нейронной сети анамнестических данных детей. Прогностическая точность модели обеспечивается большим объемом обучающей и тестовой выборок. Основным недостатком данного способа является отсутствие первоначального учета лабораторных показателей.
Наиболее близким техническим решением, выбранным в качестве прототипа, является способ индивидуального прогнозирования развития повторных эпизодов ОРВИ у детей дошкольного возраста, проживающих в экологически неблагоприятных районах. Был проведен расчет прогностических коэффициентов для лабораторных показателей и различных факторов риска. В зависимости от полученной суммы соответствующих коэффициентов прогнозировалась степень вероятности развития повторных респираторных заболеваний у детей [35]. Основным недостатком данного способа является его проведение на детях без хронической бронхолегочной патологии.
Технической проблемой, решаемой изобретением, является разработка быстрого и достоверного способа прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей вне зависимости от причин принадлежности ребенка к группе риска повторных респираторных инфекций путем идентификации специфического соотношения концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне.
Задача решается определением концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне газохроматографическим методом и формированием результатов прогнозирования по классификационным уравнениям дискриминантного анализа.
Технический результат, получаемый в результате реализации предложенного способа, состоит в том, что заявляемый способ позволит прогнозировать повторные респираторные инфекции у детей с использованием метаболического отпечатка микробиоценоза ротоглотки, то есть реакции микробиоты и изменению метаболических путей сбраживания субстратов вне зависимости от причин принадлежности пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. В предлагаемом способе учитывается влияние острого периода заболевания на изменения метаболического отпечатка. Метод является универсальным, быстрым, безопасным, неинвазивным, простым в использовании и достаточно легко воспроизводимым.
Сущность изобретения заключается в следующем: методом газожидкостной хроматографии определяют концентрации низкомолекулярных короткоцепочечных жирных кислот в слюне пациентов. В зависимости от наличия острого периода заболевания выбирают классификационные уравнения. Полученные результаты умножают на коэффициенты классификационных уравнений и суммируют с учетом знаков коэффициентов. Затем по величине полученных значений определяют принадлежность ребенка к группе риска повторных респираторных инфекций.
Определение концентрации КЖК в слюне проводят газожидкостной хроматографией, методом прямого ввода в испаритель хроматографа супернатанта водного раствора слюны в 0,1N соляной кислоте (рН 1,9-2,1).
Способ осуществляют следующим образом.
Для определения КЖК использовали супернатант пробы слюны. Получение его проходит по следующей схеме:
Пробоподготовка.
1. В одноразовой пластиковой пробирке взвешивали 2-3 грамма слюны на аналитических весах с точностью до 3-го знака.
2. К пробе приливали 1 мл 40% хлорной кислоты и 1 мл стандартного вещества (диметилмасляная кислота). Гомогенизировали смесь путем энергичного встряхивания в закрытой пробирке.
3. Пробирку с гомогенной смесью центрифугировали 10 минут при 6000 об./мин.
4. Полученный супернатант был прозрачным и имел кислую реакцию (рН 1,9-2,1).
Хроматографирование.
Для хроматографирования использовали газо-жидкостной хроматограф Кристалл 5000.2 с капиллярной колонкой FFAP диаметр - 0,25 мм, длина 32 м. (неподвижная фаза - пленка с 2-нитротерефталевой кислотой) и детектором пламенно-ионизационного типа. Газ - носитель азот. Температурный режим термостата колонки - изотерма 155°С. Температура испарителя и детектора - 250°С. Скорость газа носителя - 60 см/сек при давлении газа носителя 136 кПа. Деление потока газа носителя - 1:35.
Пробу - супернатант отбирали из пластиковой пробирки хроматографическим шприцом 1 мкл и вводили в испаритель хроматографа. Пики концентраций короткоцепочечных жирных кислот определяли по времени удержания. Времена удержания определяли на основании разделения стандартного образца - смеси монокарбоновых кислот гомологического ряда от уксусной до капроновой кислоты.
Времена удержания:
Уксусная кислота, мин 1,36
Пропионовая кислота, мин 1,59
Изомасляная кислота, мин 1,69
Масляная кислота, мин 1,94
Изовалериановая кислота, мин 2,16
Стандартное вещество (α,α-диметилмасляная кислота), мин 2,39
Валериановая кислота, мин 2,6
Изокапроновая кислота, мин 3,16
Капроновая кислота, мин 3,6
Обработка хроматограмм.
Расчет пиков проводился с помощью компьютерной программы прибора путем анализа последовательности пиков, их границ и высот. Площади пиков определяются как площади треугольников с основанием, равным ширине пика и высотой, равной высоте пика. Исходя из площади пика стандарта (α,α-диметилмасляной кислоты) с известной концентрацией и отношениям площадей анализируемых пиков, рассчитывали концентрацию каждого компонента смеси КЖК. В формуле расчета использовали также коэффициенты горения, которые являются коэффициентами перевода молярной концентрации в весовую. Концентрации отдельных компонентов рассчитывали по формуле:
Figure 00000001
где
Ci, Сст. - концентрации стандарта и компонента,
Si, Sст. - площади пиков,
Ki - переводной коэффициент.
Определение прогностических коэффициентов.
Для острого периода заболевания:
Расчет прогностических коэффициентов проводили по формулам классификационных уравнений линейного дискриминантного анализа:
F1=1368,494*C2+1538,684*C3+7103,235*iC5+2165,619*C5-683,304
F2=1403,533*C2+1583,797*C3+7338,304*iC5+2241,567*C5-719,622
где
F1 - классификационная функция, при максимальном значении которой, пациент относится к группе риска повторных респираторных инфекций;
F2 - классификационная функция, при максимальном значении которой, пациент не относится к группе риска повторных респираторных инфекций;
С2 - относительная концентрация уксусной кислоты;
С3 - относительная концентрация пропионовой кислоты;
iC5 - относительная концентрация изовалериановой кислоты;
С5 - относительная концентрация валериановой кислоты.
Для периода ремиссии:
Расчет прогностических коэффициентов проводили по формулам классификационных уравнений линейного дискриминантного анализа:
F1=48,2003*iC4-5,8212*C4+49,1095*iC5+369,9298*C6-2,4024
F2=129,961*iC4+29,9281*C4-61,2817*iC5+73,5953*C6-1,9865
где
F1 - классификационная функция, при максимальном значении которой, пациент относится к группе риска повторных респираторных инфекций;
F2 - классификационная функция, при максимальном значении которой, пациент объект не относится к группе риска повторных респираторных инфекций;
iC4 - относительная концентрация изомасляной кислоты;
С4 - относительная концентрация масляная кислоты;
iC5 - относительная концентрация изовалериановой кислоты;
С6 - относительная концентрация капроновая кислоты.
Изобретение иллюстрируют следующими примерами.
Пример 1. Пациентка С. Возраст 5 лет, поступила в стационар с диагнозом острый бронхит. Анализ концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне показал следующие концентрации (ммоль/г): уксусная - 42,134 ммоль/г; пропионовая - 4,386 ммоль/г; изомасляная - 0,389 ммоль/г; масляная - 1,02 ммоль/г; изовалериановая - 0,110 ммоль/г; валериановая - 0,231 ммоль/г; изокапроновая - 0,096 ммоль/г; капроновая 0,0958 ммоль/г. Суммарная молярная концентрация короткоцепочечных жирных кислот - 48,46 ммоль/г. Из полученных концентраций рассчитали относительные концентрации: уксусной - 0,870 ед.; пропионовой - 0,091 ед.; изовалериановой - 0,00225 ед.; валериановой кислот - 0,00476 ед. Для расчета значений прогностических коэффициентов полученные значения относительных концентраций короткоцепочечных жирных кислот были умножены на коэффициенты классификационных уравнений дискриминантного анализа и сложены с учетом знака.
F1=1368,494*0,87+1538,684*0,091+7103,235*0,00225+2165,619*0,00476-683,304=672,071
F2=1403,533*0,87+1583,797*0,091+7338,304*0,00225+2241,567*0,00476-719,622=671,191
Полученные значения прогностических коэффициентов сравнили между собой. Максимальное значение F1=672,071 указывает на принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. Проведенный анализ анамнестических данных показал, что пациент за последний год 6 раз переболел ОРВИ, а за предыдущий год - 7 раз. Таким образом анамнестический анализ подтвердил принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных заболеваний.
Пример 2. Пациент X. Возраст 6 лет, поступил в стационар с диагнозом острый бронхит.
Анализ концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне показал следующие концентрации (ммоль/г): уксусная - 4,94 ммоль/г; пропионовая - 0,418 ммоль/г; изомасляная - 0,114 ммоль/г; масляная - 0,1034 ммоль/г; изовалериановая - 0,071 ммоль/г; валериановая - 0,09 ммоль/г; изокапроновая - 0,0332 ммоль/г; капроновая 0,0332 ммоль/г. Суммарная молярная концентрация короткоцепочечных жирных кислот - 5,804 ммоль/г. Из полученных концентраций рассчитали относительные концентрации: уксусной - 0,851 ед.; пропионовой - 0,072 ед.; изовалериановой - 0,0122 ед.; валериановой кислот - 0,0156 ед. Для расчета значений прогностических коэффициентов полученные значения относительных концентраций короткоцепочечных жирных кислот были умножены на коэффициенты классификационных уравнений дискриминантного анализа и сложены с учетом знака.
F1=1368,494*0,851+1538,684*0,072+7103,235*0,00122+2165,619*0,00156-683,304=712,99
F2=1403,533*0,851+1583,797*0,072+7338,304*0,00122+2241,567*0,00156-719,622=713,799
Полученные значения прогностических коэффициентов сравнили между собой. Максимальное значение F2=713,799 не указывает на принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. Проведенный анализ анамнестических данных показал, что пациент за последний год 1 раз переболел ОРВИ, а за предыдущий год - 2 раза. Таким образом анамнестический анализ не подтвердил принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных заболеваний.
Пример 3. Пациентка С. Возраст 8 лет, проходила профилактические мероприятия повторных респираторных заболеваний.
Анализ концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне показал следующие концентрации (ммоль/г): уксусная - 10,38 ммоль/г; пропионовая - 2,054 ммоль/г; изомасляная - 0,49 ммоль/г; масляная - 0,691 ммоль/г; изовалериановая - 0,366 ммоль/г; валериановая - 0,4393 ммоль/г; изокапроновая - 0,2748 ммоль/г; капроновая - 0,279 ммоль/г. Суммарная молярная концентрация короткоцепочечных жирных кислот - 14,97 ммоль/г. Из полученных концентраций рассчитали относительные концентрации: изомасляной - 0,0327 ед.; масляной - 0,0461 ед.; изовалериановой - 0,02443 ед.; капроновой кислот - 0,0187 ед. Для расчета значений прогностических коэффициентов полученные значения относительных концентраций короткоцепочечных жирных кислот были умножены на коэффициенты классификационных уравнений дискриминантного анализа и сложены с учетом знака.
F1=48,2003*0,0327-5,8212*0,0461+49,1095*0,02443+369,9298*0,0187-2,4024=7,01
F2=129,961*0,0327+29,9281*0,0461-61,2817*0,02443+73,5953*0,0187-1,9865=3,52
Полученные значения прогностических коэффициентов сравнили между собой. Максимальное значение F1=7,01 указывает на принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. Проведенный анализ анамнестических данных показал, что пациент за последний год 8 раз переболел ОРВИ, а за предыдущий год - 6 раз. Таким образом анамнестический анализ подтвердил принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных заболеваний.
Пример 4. Пациентка П. Возраст 9 лет, проходила профилактические мероприятия повторных респираторных инфекций.
Анализ концентраций короткоцепочечных жирных кислот в слюне показал следующие концентрации (ммоль/г): уксусная - 5,677 ммоль/г; пропионовая - 1,351 ммоль/г; изомасляная - 0,107 ммоль/г; масляная - 0,0631 ммоль/г; изовалериановая - 0,0447 ммоль/г; валериановая - 0,3771 ммоль/г; изокапроновая - 0,0144 ммоль/г; капроновая - 0,0144 ммоль/г. Суммарная молярная концентрация короткоцепочечных жирных кислот - 7,649 ммоль/г. Из полученных концентраций рассчитали относительные концентрации: изомасляной - 0,014 ед.; масляной - 0,00825 ед.; изовалериановой - 0,00584 ед.; капроновой кислот - 0,001885 ед. Для расчета значений прогностических коэффициентов полученные значения относительных концентраций короткоцепочечных жирных кислот были умножены на коэффициенты классификационных уравнений дискриминантного анализа и сложены с учетом знака.
F1=48,2003*0,014-5,8212*0,00825+49,1095*0,00584+369,9298*0,001885-2,4024=-0,790
F2=129,961*0,014+29,9281*0,00825-61,2817*0,00584+73,5953*0,001885-1,9865=-0,135
Полученные значения прогностических коэффициентов сравнили между собой. Максимальное значение F2=-0,135 не указывает на принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных инфекций. Проведенный анализ анамнестических данных показал, что пациент за последний год 3 раз переболел ОРВИ, а за предыдущий год - 2 раз. Таким образом анамнестический анализ не подтвердил принадлежность пациента к группе риска повторных респираторных заболеваний.
Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей был апробирован у детей в возрасте от 4 месяцев до 14 лет на базе консультативно-диагностического центра при Московском научно-исследовательском институте эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского Роспотребнадзора в 2018-2019 гг. и в детском инфекционном отделении ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского у пациентов стационара в 2016-2017 г. Было обследовано 193 пациента амбулаторного приема и 126 пациентов стационара. Полученные результаты подтверждались анамнестическими данными в соответствии с критериями Баранова-Альбицкого. Чувствительность заявленного метода прогнозирования группы риска повторных респираторных инфекций в острый период составила 88,9%, специфичность 82,4%, а в период ремиссии - чувствительность метода составила 72,2%, специфичность - 77,1%.
Литература:
1. Izumo Т, Maekawa Т, Ida М, et al. Effect of intranasal administration of Lactobacillus pentosus S-PT84 on influenza virus infection in mice / T Izumo, T Maekawa, M. Ida //. International Immunopharmacology. - 2010; Vol. 10. - P. - 1101-1106
2. Jesenak, M. Role of biofilm in children with recurrent upper respiratory tract infections / M. Jesenak, M. Ciljakova, Z. Rennerova, E. Babusikova, P. Banovcin // European Journal of Clinical Microbiology. - 2014. - V 61. 34 - P. 38
3. Midulla, F. Rhinovirus bronchiolitis and recurrent wheezing: 1-year follow-up / Midulla F. // Eur Respir J. - 2012 - Vol. 39(2). - P. 396-402.
4. Pasquali, C. Enhanced Mucosal Antibody Production and Protection against Respiratory Infections Following an Orally Administered Bacterial Extract / Pasquali С et al. // Front Med. - 2014. - Vol. 1. - P. 41.
5. Ляликов, C.A. Часто болеющие дети / С.А. Ляликов, И.М. Лысенко, И.В. Сарвилина; под общ. ред. М.Г. Романцева, И.Ю. Мельниковой. - Санкт-Петербург: ГБОУ ВПО «Северо-западный Государственный Медицинский Университет им. И.И. Мечникова, 2013. - 36 с.
6. Романцев, М.Г. Рациональная фармакотерапия ЧБД: руководство для врачей / Романцев М.Г. - М. ТЭОТАР-Медиа, 2009. - 352 с.
7. Макарова, З.С. Оздоровление и реабилитация ЧБД: пособие для педагогов дошкольных учреждений / З.С. Макарова, Л.Г. Голубева. - М: Гуманит. изд. центр «ВЛАДОС», 2004. - 270 с.
8. Макарова, З.С. Часто болеющие дети и их реабилитация в условиях детской поликлиники / З.С. Макарова // Поликлиника. - 2005. - Том 1. - С. 9-16.
9. Midulla, F. Rhinovirus bronchiolitis and recurrent wheezing: 1-year follow-up/ Midulla F. // Eur Respir J. - 2012 - Vol. 39(2). - P. 396-402.
10. Pasquali, C. Enhanced Mucosal Antibody Production and Protection against Respiratory Infections Following an Orally Administered Bacterial Extract / Pasquali С et al. // Front Med. - 2014. - Vol. L - P. 41.
11. Yaqoob Al-Hamdani, F. Evaluation of the Predisposing Factors for Recurrent Respiratory Tract Infections in Iraqi Pediatric Patients / F. Yaqoob Al-Hamdani, B. Zuheir Al-Mutawalli // AJPS. - 2014. - Vol. 14. - №2. - P. 89-93.
12. Репина, И.Б. Вакцинация детей с осложненным преморбидным фоном учебное пособие / И.Б. Репина, Л.А. Галкина. - М: Издательство., 2015. - 28 с.
13. Agren, K. What is wrong in chronic adenoiditis/tonsillitis immunological factor. Clinical Bacteriology / K. Agren, K. Lindberg, A. Samulesson // Int J Pediatr Otorhinolaryngol. - 1999. Vol 1. - P. 137-139.
14. Bassis, CM. Analysis of the upper respiratory tract microbiotas as the source of the lung and gastric microbiotas in healthy individuals. / C.M. Bassis, JR. Erb-Downward, RP. Dickson, C.M. Freeman, T.M. Schmidt, V.B. Young, J.M. Beck, J.L. Curtis, G.B. Huffnagle, J.A. // MBio. 2015; 6. doi: 10.1128/mbio.00037-15
15. Bitar, M.A. The role of OM85 BV (Broncho-Vaxom) in preventing recurrent acute tonsillitis in children / M.A. Bitar, R. Saade // Int J Pediatr Otorhinolaryngol. - 2013 Vol. 77. - №5. P. 670-673.
16. El-Azami-El-Idrissi, M. Pediatric recurrent respiratory tract infections: when and how to explore the immune system? / M. El-Azami-El-Idrissi L.-I. Mounia, S. Chaouki, S. Atmani, A. Bouharrou, M. Hida // The Pan African Medical Journal. - 2016. - Vol. 24. P - 53.
17. Izumo T, Maekawa T, Ida M, et al. Effect of intranasal administration of Lactobacillus pentosus S-PT84 on influenza virus infection in mice / T Izumo, T Maekawa, M. Ida //. International Immunopharmacology. - 2010; Vol. 10. - P. - 1101-1106.
18. Cochrane Commentary: Probiotics For Prevention of Acute Upper Respiratory Infection-NY: Explore, 2015. - 420 p.
19. Jesenak, M. Recurrent Respiratory Infections in Children - Definition, Diagnostic Approach, Treatment and Prevention Bronchitis. / M. Jesenak, M. Ciljakova, Z. Rennerova, E.Babusikova, P. Banovcin-Rieka.: University Campus STePri, 2011. - 190 p.
20. Mansilla, E. A narrative summary of selected presentations given at the second Encuentro Latinoamericano de Infecciones Respiratorias Recurrentes (ELAIR), an educational summit held in Buenos Aires, Argentina, 4th-5th July 2015 IE. Mansilla, A. Ciceran, J.A. Ortega-Martell // EMJ Respir. 2016. - Vol 4 (Suppl 1). - P. 10-17.
21. Альбицкий, В.Ю. Часто болеющие дети. Клинико-социальные аспекты. Пути оздоровления / В.Ю. Альбицкий, А.А. Баранов Саратов, 1986, - 45 с.
22. Баранов, А.А. Часто болеющие дети: профилактика и лечение - Союз педиатров России. Российский национальный педиатрический формуляр / под ред. А.А. Баранова. - М.: ГЭОТАР МЕДИА, 2009. - 912 с.
23. Алешкин, В.А. Микробиоценозы открытых полостей и муконазальный иммунитет / В.А. Алешкин, С.С. Афанасьев, Е.А. Воропаева // Эффективная фармакотерапия.
24. Медведева, Е.А. Метаболическая активность микрофлоры ротоглотки у детей с бронхитом и внебольничной пневмонией / Е.А. Медведева, Е.Р. Мескина // Альманах клинической медицины. - 2015. №42. - С. 72-78.
25. Иванов, В.А. Состояние здоровья часто болеющих детей и повышение эффективности их санаторного оздоровления / В.А. Иванов, В.А. Шарапов, А.Л. Заплатников // Русский медицинский журнал. - 2007. - Том 15 - №21. - С. 1559-1566.
26. Караулов, А.В. Показатели колонизационной резистентности слизистых ротоглотки как объективные критерии мукозального иммунитета при бронхитах у детей / А.В. Караулов, В.А. Алешкин, Е.А. Воропаева, В.А. Метельская, В.В. Слободенюк, М.С. Афанасьев, A.M. Затевалов, А.П. Топтыгина, С.С. Афанасьев, Ю.В. Несвижский, Ю.Н. Урбан, Е.О. Рубальский, Н.С. Матвеевская // Иммунология (двухмесячный научно-практический журнал). - 2012, - Том 33. - №5. - С. 255-259.
27. Караулов, А.В. Дисфункции иммунитета при респираторных заболеваниях: нужны ли иммуномодуляторы у часто болеющих детей? / А.В. Караулов // Вопросы современной педиатрии. - 2015. - Том 14 - №2. - С. 260-264.
28. 3атевалов A.M., ОЦЕНКА СТЕПЕНИ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ МИКРОФЛОРЫ РОТОГЛОТКИ И КИШЕЧНИКА С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ / Селькова Е.П., Афанасьев С.С, Алешкин А.В., Миронов А.Ю., Гусарова М.П., Гудова Н.В. // Клиническая лабораторная диагностика. 2016. Т. 61. №2. С. 117-121.
29. 3атевалов A.M., ВОЗРАСТНАЯ ДИНАМИКА ПРОДУКЦИИ КОРОТКОЦЕПОЧЕЧНЫХ ЖИРНЫХ КИСЛОТ МИКРОБИОТОЙ РОТОГЛОТКИ У ПАЦИЕНТОВ, НЕ ИМЕЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ РЕСПИРАТОРНОГО ТРАКТА И РОТОВОЙ ПОЛОСТИ / Селькова Е.П., Гудова Н.В., Оганесян А.С. // Альманах клинической медицины. 2018. Т. 46. №8. С. 784-791.
30. Медведева Е.А., Мескина Е.Р. МЕТАБОЛИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ МИКРОФЛОРЫ РОТОГЛОТКИ У ДЕТЕЙ С БРОНХИТОМ И ВНЕБОЛЬНИЧНОЙ ПНЕВМОНИЕЙ. Альманах клинической медицины. 2015; (42): 72-78.
31. Боровиков, В.П. STATISTICA: Статистический анализ и обработка данных в среде Windows / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков. - М.: Филинъ, 1997. - 608 с. - ISBN 589568033-Х.
32. Патент РФ №2297003 МПК G01N 33/68 Способ прогнозирования частоты повторных заболеваний у детей раннего возраста, страдающих острыми респираторными заболеваниями.
33. Данилов Л.А. Прогнозирование течения и исхода воспалительного процесса верхних дыхательных путей часто болеющих детей на основании оценки функционального состояния системного и местного иммунитета // Автореф. дисс. канд. мед. наук - Москва, 1992 г.
34. Майоров Р.В. Оптимизация организации профилактики частоты возникновения респираторных заболеваний на основе прогностических программ скринингового выявления детей, имеющих высокий риск вхождения в группу часто болеющих детей респираторными инфекциями // Дисс. док. мед. наук. - Москва, 2015 г.
35. Патент РФ №2357675, МПК А61В 10/00 G01N 33/50 Способ прогнозирования повторных респираторных заболеваний у детей.

Claims (16)

  1. Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей, характеризующийся тем, что у ребенка в слюне методом газожидкостной хроматографии определяют содержание уксусной, пропионовой, изомасляной, масляной, изовалериановой, валериановой и капроновой кислот; затем с использованием линейного дискриминантного анализа рассчитывают прогностические коэффициенты, оценивающие возможность отнесения пациента к группе риска повторных респираторных инфекций, по формулам:
  2. для острого периода ОРЗ:
  3. F1=1368,494*C2+1538,684*C3+7103,235*iC5+2165,619*C5-683,304,
  4. F2=1403,533*C2+1583,797*C3+7338,304*iC5+2241,567*C5-719,622;
  5. для периода ремиссии ОРЗ:
  6. F1=48,2003*iC4-5,8212*C4+49,1095*iC5+369,9298*C6-2,4024,
  7. F2=129,961*iC4+29,9281*C4-61,2817*iC5+73,5953*C6-1,9865,
  8. где
  9. C2 - относительная концентрация уксусной кислоты;
  10. С3 - относительная концентрация пропионовой кислоты;
  11. iC4 - относительная концентрация изомасляной кислоты;
  12. С4 - относительная концентрация масляной кислоты;
  13. iC5 - относительная концентрация изовалериановой кислоты;
  14. С5 - относительная концентрация валериановой кислоты;
  15. С6 - относительная концентрация капроновой кислоты;
  16. и если F1 больше F2, прогнозируют отношение пациента к группе риска повторных респираторных инфекций; а если F1 меньше F2, отношение пациента к группе риска повторных респираторных инфекций не прогнозируют.
RU2020120455A 2020-06-19 2020-06-19 Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей RU2742756C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020120455A RU2742756C1 (ru) 2020-06-19 2020-06-19 Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020120455A RU2742756C1 (ru) 2020-06-19 2020-06-19 Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2742756C1 true RU2742756C1 (ru) 2021-02-10

Family

ID=74554644

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020120455A RU2742756C1 (ru) 2020-06-19 2020-06-19 Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2742756C1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1332229A1 (ru) * 1985-06-26 1987-08-23 Горьковский Научно-Исследовательский Педиатрический Институт Способ прогнозировани частых инфекционных заболеваний у детей
RU2297003C1 (ru) * 2006-03-27 2007-04-10 Наталья Николаевна Усейнова Способ прогнозирования частоты повторных заболеваний у детей раннего возраста, страдающих острыми респираторными заболеваниями
RU2305838C1 (ru) * 2006-04-12 2007-09-10 Валерия Анатольевна Шовкун Способ прогнозирования возникновения повторных респираторных заболеваний у детей раннего возраста, часто и длительно болеющих орз
RU2357675C1 (ru) * 2008-02-26 2009-06-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Астраханская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Способ прогнозирования повторных респираторных заболеваний у детей

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1332229A1 (ru) * 1985-06-26 1987-08-23 Горьковский Научно-Исследовательский Педиатрический Институт Способ прогнозировани частых инфекционных заболеваний у детей
RU2297003C1 (ru) * 2006-03-27 2007-04-10 Наталья Николаевна Усейнова Способ прогнозирования частоты повторных заболеваний у детей раннего возраста, страдающих острыми респираторными заболеваниями
RU2305838C1 (ru) * 2006-04-12 2007-09-10 Валерия Анатольевна Шовкун Способ прогнозирования возникновения повторных респираторных заболеваний у детей раннего возраста, часто и длительно болеющих орз
RU2357675C1 (ru) * 2008-02-26 2009-06-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Астраханская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Способ прогнозирования повторных респираторных заболеваний у детей

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. M. ZATEVALOV and others. Practical application of microbiome-associated metabolomics for the integral assessment of the state of the microbiocenosis of the respiratory tract. Collection of materials of the VI All-Russian scientific-practical conference "Prospects for the introduction of innovative technologies in medicine and pharmacy". 2019, pp. 77-84. *
E. A. MEDVEDEVA Clinical and pathogenetic significance of the metabolic activity of the microflora of the oropharynx and intestines in children with respiratory diseases. Thesis. Moscow 2017, pp. 1-210. *
GARDNER A. et al. Salivary metabolomics: from diagnostic biomarker discovery to investigating biological function. Metabolites. 2020, 10 (2), 47, p. 1-23. *
ЗАТЕВАЛОВ А.М. и др. Практическое применение микробиом-ассоциированной метаболомики для интегральной оценки состояния микробиоценоза респираторного тракта. Сборник материалов VI Всероссийской научно-практической конференции "Перспективы внедрения инновационных технологий в медицине и фармации". 2019, стр.77-84. МЕДВЕДЕВА Е.А. Клинико-патогенетическое значение метаболической активности микрофлоры ротоглотки и кишечника у детей с респираторными заболеваниями. Диссер. Москва 2017, стр.1-210. GARDNER A. et al. Salivary metabolomics: from diagnostic biomarker discovery to investigating biological function. Metabolites. 2020, 10(2), 47, p.1-23. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kosek et al. Assessment of environmental enteropathy in the MAL-ED cohort study: theoretical and analytic framework
Olson et al. Innate and adaptive immune cell subsets as risk factors for coronary heart disease in two population-based cohorts
Ebule et al. Helicobacter pylori infection and atrophic gastritis
Baima et al. Shared microbiological and immunological patterns in periodontitis and IBD: A scoping review
Kim et al. Zonulin level, a marker of intestinal permeability, is increased in association with liver enzymes in young adolescents
Ndako et al. Evaluation of diagnostic assay of patients with enteric fever by the box-plot distribution method
Widita et al. Relationship between clinical periodontal parameters and changes in liver enzymes levels over an 8‐year period in an elderly Japanese population
Rodríguez-Rodríguez et al. Leukocytes and Neutrophil–Lymphocyte Ratio as Indicators of Insulin Resistance in Overweight/Obese School-Children
Li et al. Human milk and infant formula modulate the intestinal microbiota and immune systems of human microbiota-associated mice
RU2742756C1 (ru) Способ прогнозирования повторных респираторных инфекций у детей
Chulenbayeva et al. The trajectory of successful aging: insights from metagenome and cytokine profiling
Wang et al. Differences in the intestinal flora of patients with inflammatory bowel disease in Southwest China
De Oliveira et al. Non-alcoholic Steatohepatitis: Comparison of Intestinal Microbiota between Different Metabolic Profiles. A Pilot Study
Phillips et al. Cardiovascular activity and the antibody response to vaccination
RU2741709C1 (ru) Способ оценки состояния дисбиоза ротоглотки у детей
RU2503005C1 (ru) Способ диагностики туберкулеза легких
Moreno et al. Lung allograft donors with excessive alcohol use have increased levels of human antimicrobial peptide LL-37
Minjibir et al. Comparative Study of Widal test Against Stool Culture in Diagnosis of Typhoid Fever Suspected Cases in Kano, Northern Nigeria
Lou et al. Changes and correlation analysis of intestinal microflora composition, inflammatory index, and skeletal muscle mass in elderly patients with sarcopenia
RU2285263C1 (ru) Способ диагностики туберкулеза
CN116064862B (zh) 肠道菌群微生物标记物及其在制备诊断弥漫性毒性甲状腺肿病的试剂或试剂盒中的应用
RU2766796C1 (ru) Способ диагностики криптоспоридиоза по концентрациям молекулярных маркеров микроорганизмов в крови
RU2680838C1 (ru) Способ диагностики туберкулеза легких
Syamsuddin et al. The Analysis of Vitamin D Receptor Protein on Salmonella typhi infection in acute recurrent cases in endemic area in Eastern Indonesia
Reyes et al. The prospective use of cytokine markers for inflammatory bowel disease evaluation.