RU2830504C1 - Diagnostic technique for hepatic steatosis in patients with chronic viral hepatitis c - Google Patents
Diagnostic technique for hepatic steatosis in patients with chronic viral hepatitis c Download PDFInfo
- Publication number
- RU2830504C1 RU2830504C1 RU2024106384A RU2024106384A RU2830504C1 RU 2830504 C1 RU2830504 C1 RU 2830504C1 RU 2024106384 A RU2024106384 A RU 2024106384A RU 2024106384 A RU2024106384 A RU 2024106384A RU 2830504 C1 RU2830504 C1 RU 2830504C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- genotype
- age
- bmi
- ast
- height
- Prior art date
Links
- 208000005176 Hepatitis C Diseases 0.000 title claims abstract description 20
- 208000010710 hepatitis C virus infection Diseases 0.000 title claims abstract description 19
- 206010019708 Hepatic steatosis Diseases 0.000 title claims abstract description 15
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 title claims abstract description 10
- 238000012631 diagnostic technique Methods 0.000 title 1
- 102000004625 Aspartate Aminotransferases Human genes 0.000 claims abstract description 33
- 108010003415 Aspartate Aminotransferases Proteins 0.000 claims abstract description 33
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 claims abstract description 29
- 210000000496 pancreas Anatomy 0.000 claims abstract description 18
- 241000711549 Hepacivirus C Species 0.000 claims abstract description 15
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims abstract description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims abstract description 4
- 238000012742 biochemical analysis Methods 0.000 claims abstract 2
- 208000004930 Fatty Liver Diseases 0.000 claims description 27
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 10
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 4
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 abstract description 2
- 210000000683 abdominal cavity Anatomy 0.000 abstract 1
- 238000012252 genetic analysis Methods 0.000 abstract 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 208000006154 Chronic hepatitis C Diseases 0.000 description 12
- 208000008338 non-alcoholic fatty liver disease Diseases 0.000 description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 5
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 5
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 5
- 231100000240 steatosis hepatitis Toxicity 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000012317 liver biopsy Methods 0.000 description 4
- 206010019799 Hepatitis viral Diseases 0.000 description 3
- 208000001145 Metabolic Syndrome Diseases 0.000 description 3
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 3
- 201000000690 abdominal obesity-metabolic syndrome Diseases 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 206010053219 non-alcoholic steatohepatitis Diseases 0.000 description 3
- 230000007863 steatosis Effects 0.000 description 3
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 201000001862 viral hepatitis Diseases 0.000 description 3
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 208000017170 Lipid metabolism disease Diseases 0.000 description 2
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 2
- 230000000840 anti-viral effect Effects 0.000 description 2
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 2
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 208000010706 fatty liver disease Diseases 0.000 description 2
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 230000006372 lipid accumulation Effects 0.000 description 2
- 238000011206 morphological examination Methods 0.000 description 2
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000007430 reference method Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 102100031251 1-acylglycerol-3-phosphate O-acyltransferase PNPLA3 Human genes 0.000 description 1
- 208000004611 Abdominal Obesity Diseases 0.000 description 1
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 1
- 206010019668 Hepatic fibrosis Diseases 0.000 description 1
- 101001129184 Homo sapiens 1-acylglycerol-3-phosphate O-acyltransferase PNPLA3 Proteins 0.000 description 1
- 101001002466 Homo sapiens Interferon lambda-3 Proteins 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 102100020992 Interferon lambda-3 Human genes 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VSOAQEOCSA-N L-altropyranose Chemical compound OC[C@@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VSOAQEOCSA-N 0.000 description 1
- 206010067125 Liver injury Diseases 0.000 description 1
- 208000037581 Persistent Infection Diseases 0.000 description 1
- 230000035508 accumulation Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- HPYIIXJJVYSMCV-MGDXKYBTSA-N astressin Chemical compound C([C@@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCC)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H]1C(N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC=2N=CNC=2)C(=O)N[C@@H](CCCCNC(=O)CC1)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCCC)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(N)=O)=O)C(C)C)NC(=O)[C@H](N)CC=1C=CC=CC=1)C1=CNC=N1 HPYIIXJJVYSMCV-MGDXKYBTSA-N 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 208000020403 chronic hepatitis C virus infection Diseases 0.000 description 1
- 238000012733 comparative method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 1
- 238000002091 elastography Methods 0.000 description 1
- 230000002124 endocrine Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000234 hepatic damage Toxicity 0.000 description 1
- 230000002440 hepatic effect Effects 0.000 description 1
- 206010073071 hepatocellular carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 231100000844 hepatocellular carcinoma Toxicity 0.000 description 1
- 210000003494 hepatocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 230000008818 liver damage Effects 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006680 metabolic alteration Effects 0.000 description 1
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 102000054765 polymorphisms of proteins Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 229960005486 vaccine Drugs 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины (инфекционные болезни, гастроэнтерология и гепатология) и может быть использовано для диагностики наличия стеатоза печени у больных хроническим гепатитом C.The invention relates to the field of medicine (infectious diseases, gastroenterology and hepatology) and can be used to diagnose the presence of liver steatosis in patients with chronic hepatitis C.
Хроническая инфекция, вызванная вирусом гепатита C, патогенетически связана с развитием системных метаболических нарушений и нарушений липидного обмена в печени [1, 2]. Наиболее ранним и информативным предиктором формирования такого рода нарушений является стеатоз печени, который независимо от этиологии определяется по наличию липидных капель в цитоплазме более 5% гепатоцитов при биопсии печени или по внутрипеченочному содержанию триглицеридов не менее 5,6% при магнитно-резонансной спектроскопии или магнитно-резонансной томографии [3]. Распространенность стеатоза печени среди больных хроническим вирусным гепатитом C (ХГС) достигает 50%, а среди пациентов с генотипом вируса 3а - 75% [4]. В свою очередь развитие нарушений метаболизма липидов в печени у пациентов с ХГС ассоциировано с более быстрым и агрессивным течением заболевания [5], развитием фиброза печени [6] и гепатоцеллюлярной карциномы [7].Chronic infection caused by the hepatitis C virus is pathogenetically associated with the development of systemic metabolic disorders and lipid metabolism disorders in the liver [1, 2]. The earliest and most informative predictor of the formation of such disorders is liver steatosis, which, regardless of the etiology, is determined by the presence of lipid droplets in the cytoplasm of more than 5% of hepatocytes during liver biopsy or by the intrahepatic triglyceride content of at least 5.6% during magnetic resonance spectroscopy or magnetic resonance imaging [3]. The prevalence of liver steatosis among patients with chronic viral hepatitis C (CHC) reaches 50%, and among patients with the virus genotype 3a - 75% [4]. In turn, the development of lipid metabolism disorders in the liver in patients with CHC is associated with a more rapid and aggressive course of the disease [5], the development of liver fibrosis [6] and hepatocellular carcinoma [7].
Наиболее известными простыми малоинвазивными или неинвазивными тестами для определения стеатоза печени и стеатогепатита сегодня являются индекс жировой дистрофии печени FLI («fatty liver index») [14], показатель избыточного накопления липидов в печени (LAP) [15], индекс стеатоза печени (HSI) [16], индекс Чжэцзянского университета (ZJU) [17], индекс неалкогольного стеатогепатита (ION) [18], триглицерид-глюкозный индекс и связанные с ним параметры (TyG-WC, TyG-BMI и TyG-WHtR) [19], а также SteatoTest [20] и показатель жировой ткани печени при неалкогольной жировой болезни печени (NAFLD-LFS) [21]. В абсолютном большинстве этих исследований целевой группой являлись пациенты с сахарным диабетом, ожирением или сердечно-сосудистыми заболеваниями, в качестве эталонного метода использовались различные модификации ультразвукового исследования в B-режиме, а наличие у пациента хронического вирусного гепатита являлось критерием невключения. Таким образом, ограниченное использование большинства известных на сегодняшний день малоинвазивных тестов для диагностики стеатоза печени у больных ХГС обусловлено как отсутствием доказательной базы, так и невозможностью оценить результат исследования в шкале общепринятого эталонного метода.The most well-known simple minimally invasive or noninvasive tests for determining liver steatosis and steatohepatitis today are the fatty liver index (FLI) [14], the liver lipid accumulation index (LAP) [15], the hepatic steatosis index (HSI) [16], the Zhejiang University (ZJU) index [17], the non-alcoholic steatohepatitis index (ION) [18], the triglyceride-glucose index and its related parameters (TyG-WC, TyG-BMI, and TyG-WHtR) [19], as well as SteatoTest [20] and the non-alcoholic fatty liver disease liver fat score (NAFLD-LFS) [21]. In the vast majority of these studies, the target group was patients with diabetes mellitus, obesity or cardiovascular diseases, various modifications of ultrasound in B-mode were used as a reference method, and the presence of chronic viral hepatitis in the patient was a criterion for non-inclusion. Thus, the limited use of most of the currently known minimally invasive tests for the diagnosis of liver steatosis in patients with CHC is due to both the lack of an evidence base and the impossibility of assessing the study result on the scale of the generally accepted reference method.
Данный способ диагностики разработан с помощью алгоритма качественного сравнительного анализа (QCA) реальных биомедицинских данных, полученных от больных хроническим гепатитом С. QCA впервые был предложен американском социологом Чарльзом Рэйгином в 1987 году для сравнительного анализа малых наборов данных (от 10 до 50 наблюдений) [22-24]. В последующие годы метод получил широкое распространение в социологических и экономических исследованиях, а развитие вычислительной техники позволило проводить анализ больших массивов данных. QCA основан на изучении взаимосвязи условий и результата с позиции теории множеств, не является статистическим и позволяет учитывать наличие ассиметрии данных. Логические модели QCA представляют собой набор альтернативных и хорошо интерпретируемых решений (логических выражений), удовлетворяющих результату независимо друг от друга.This diagnostic method was developed using the qualitative comparative analysis (QCA) algorithm of real biomedical data obtained from patients with chronic hepatitis C. QCA was first proposed by the American sociologist Charles Ragin in 1987 for comparative analysis of small data sets (from 10 to 50 observations) [22-24]. In subsequent years, the method was widely used in sociological and economic research, and the development of computer technology made it possible to analyze large data sets. QCA is based on the study of the relationship between conditions and the result from the standpoint of set theory, is not statistical and allows for the presence of data asymmetry. QCA logical models are a set of alternative and well-interpretable solutions (logical expressions) that satisfy the result independently of each other.
Для разработки данного способа диагностики было проведено обсервационное (наблюдательное) ретроспективное поперечное исследование, в которое было включено 274 больных хроническим гепатитом С, из них лиц мужского пола – 62,77% (n = 172), женского – 37,23% (n = 102). Средний возраст пациентов составил по медиане 34,25 года (29,56-44,25 лет), средний индекс массы тела – 24,67 кг/м2 (22,37-27,78 кг/м2). Перед проведением QCA все наблюдения случайным образом и с использованием стратификации по степени стеатоза печени были распределены в две группы: обучающая выборка (n = 166) и тестовая выборка (n = 108). Окончательный перечень изучаемых независимых переменных включал в себя 15 предикторов: пол, возраст, рост, вес и ИМТ пациента, уровни АЛТ, АСТ, глюкозы и железа в сыворотке крови, наличие 3 генотипа вируса гепатита С, косовертикальный размер печени, толщина левой доли печени, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы, а также отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени и комбинированный показатель, отражающий толщину поджелудочной железы и ее форму, равный произведению частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы. Перед проведением анализа все независимые переменные были калиброваны в одно из континуума значений на числовом отрезке от 0 до 1. Для преобразования переменной в показатель принадлежности чёткому множеству использовалось простое перекодирование значений ниже заданного порога в 0, а выше - в 1. Для получения из переменной показателя принадлежности нечёткому множеству применялся прямой метод с использованием монотонной s-образной логистической функции. Определение пороговых значений проводилось на данных обучающей выборки с помощью ROC-анализа (пакет «ROCR») и построения П-графиков, в которых для каждого значения переменной рассчитывалась сумма показателей чувствительности и специфичности для диагностики стеатоза печени (фиг. 1). Перед расчетом суммы значения показатели меньше 0,5 были преобразованы в 0. В качестве центральной пороговой отсечки (c) использовалось значение переменной, соответствующее максимальной сумме показателей чувствительности и специфичности. В качестве нижней/левой (e) и верхней/правой (i) пороговых отсечек – левый и правый локальные минимумы функции, соответственно. Калибровка показателей роста и веса проводилась отдельно для пациентов мужского и женского полов. Для последующего перевода нечётких оценок в чёткие все неоднозначные значения степеней включения равные 0.5 были заменены на значения 0,4999. Все этапы QCA проводились в программной среде «R» с использованием пакета «QCA». Для оценки информативности моделей с помощью функции «confusionMatrix» из пакета «caret» рассчитывались следующие показатели: точность с определением 95% доверительного интервала (ДИ), чувствительность и специфичность, коэффициент Каппа Коэна, прогностичность положительного и отрицательного результатов теста, метрика F1, а также с помощью пакета «ROCR» рассчитывалась площадь под ROC-кривой (AUC).To develop this diagnostic method, an observational retrospective cross-sectional study was conducted, which included 274 patients with chronic hepatitis C, including 62.77% males (n = 172) and 37.23% females (n = 102). The average age of patients was 34.25 years (29.56-44.25 years), the average body mass index was 24.67 kg/ m2 (22.37-27.78 kg/ m2 ). Before QCA, all observations were randomly distributed into two groups using stratification by the degree of liver steatosis: a training sample (n = 166) and a test sample (n = 108). The final list of independent variables studied included 15 predictors: patient gender, age, height, weight, and BMI, serum ALT, AST, glucose, and iron levels, the presence of genotype 3 of the hepatitis C virus, the oblique-vertical size of the liver, the thickness of the left lobe of the liver, the thickness of the head, body, and tail of the pancreas, as well as the ratio of the thickness of the left lobe of the liver to the oblique-vertical size of the liver, and a combined index reflecting the thickness of the pancreas and its shape, equal to the product of the quotient of the thickness of the tail to the thickness of the head of the pancreas and the thickness of the body of the pancreas. Before the analysis, all independent variables were calibrated to one of the continuum of values on the numerical interval from 0 to 1. To transform a variable into an indicator of membership in a crisp set, simple recoding of values below a given threshold to 0 and above to 1 was used. To obtain an indicator of membership in a fuzzy set from a variable, a direct method using a monotone s-shaped logistic function was used. The threshold values were determined on the training sample data using ROC analysis (ROCR package) and the construction of P-graphs, in which the sum of the sensitivity and specificity indicators for the diagnosis of liver steatosis was calculated for each value of the variable (Fig. 1). Before calculating the sum, values less than 0.5 were transformed to 0. The variable value corresponding to the maximum sum of the sensitivity and specificity indicators was used as the central cutoff (c). The left and right local minima of the function, respectively, were used as the lower/left (e) and upper/right (i) cutoffs. Height and weight parameters were calibrated separately for male and female patients. For subsequent conversion of fuzzy estimates into crisp ones, all ambiguous values of inclusion degrees equal to 0.5 were replaced with values of 0.4999. All QCA stages were performed in the R software environment using the QCA package. To assess the informativeness of the models, the following parameters were calculated using the confusionMatrix function from the caret package: accuracy with determination of the 95% confidence interval (CI), sensitivity and specificity, Cohen's Kappa coefficient, positive and negative predictive value of test results, F1 metric, and the area under the ROC curve (AUC) was calculated using the ROCR package.
В качестве логических условий при проведении QCA использовались различные переменные суждения (предикаты) с одним или несколькими аргументами, принимающими значения калиброванных независимых переменных. Результатом служил предикат с одним аргументом, принимающим значение зависимой переменной - наличие или отсутствие 1-3 степени стеатоза печени. Для анализа необходимости и достаточности рассчитывались такие показатели, как включение, покрытие (исходное и уникальное), релевантность необходимости и пропорциональное уменьшение несогласованности (PRI). При построении таблиц истинности были исключены такие несостоятельные конфигурации, как противоречивые предположения (одновременные отношения подмножеств), когда одно и то же условие оказывается достаточным как для наличия результата, так и для его отсутствия и все достаточные условия и остатки, в состав которых входит отрицание необходимого условия. Логическая минимизация проводилась с помощью метода CСubes функции «minimize» из пакета «QCA».Various variable judgments (predicates) with one or more arguments taking the values of calibrated independent variables were used as logical conditions in QCA. The result was a predicate with one argument taking the value of the dependent variable - the presence or absence of grades 1-3 of liver steatosis. For the analysis of necessity and sufficiency, such indicators as inclusion, coverage (original and unique), relevance of necessity and proportional reduction in inconsistency (PRI) were calculated. When constructing truth tables, such untenable configurations as contradictory assumptions (simultaneous subset relations), when the same condition is sufficient both for the presence of the result and for its absence, and all sufficient conditions and residues, which include the negation of the necessary condition, were excluded. Logical minimization was carried out using the CСubes method of the "minimize" function from the "QCA" package.
Проведение многократных итераций анализа данных с использованием генетического алгоритма позволило установить оптимальный набор независимых переменных из 7 показателей: возраст, рост, ИМТ, уровень АСТ в сыворотке крови, наличие 3 генотипа вируса гепатита С, отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени и комбинированный показатель, отражающий толщину поджелудочной железы и ее форму. Такой набор предикторов позволил получить 25 решений окончательной модели QCA с максимальными и наиболее сбалансированными показателями информативности (таблица 1).Conducting multiple iterations of data analysis using a genetic algorithm allowed us to establish the optimal set of independent variables consisting of 7 indicators: age, height, BMI, AST level in the blood serum, the presence of 3 genotypes of the hepatitis C virus, the ratio of the thickness of the left lobe of the liver to the oblique-vertical size of the liver, and a combined indicator reflecting the thickness of the pancreas and its shape. This set of predictors allowed us to obtain 25 solutions of the final QCA model with the maximum and most balanced indicators of information content (Table 1).
Таблица 1 - Результаты анализов достаточности и необходимости решений модели QCA для диагностики наличия и отсутствия стеатоза печени 1-3 степениTable 1 - Results of the analysis of the sufficiency and necessity of QCA model solutions for diagnosing the presence and absence of grade 1-3 liver steatosis
Примечание: inclS – показатель включения достаточного условия; PRI – пропорциональное уменьшение несогласованности; inclN – показатель включения необходимого условия; RoN – релевантность необходимости; генотип – 3 генотип вируса гепатита C; возраст – возраст > 33,6 лет; рост – для пациентов мужского пола: рост > 177 см, женского пола: рост > 165 см; ИМТ – индекс массы тела > 26,4 кг/м2; АСТ – уровень аспартатаминотрансферазы в сыворотке крови > 1,38 верхних границы нормы; ТЛД/КВР – отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени > 0,6463; ПЖ комб. – комбинированный показатель поджелудочной железы > 18,18; ~ – логическое отрицание условия.Note: inclS – index of inclusion of sufficient condition; PRI – proportional reduction of inconsistency; inclN – index of inclusion of necessary condition; RoN – relevance of necessity; genotype – 3 genotype of hepatitis C virus; age – age > 33.6 years; height – for male patients: height > 177 cm, female: height > 165 cm; BMI – body mass index > 26.4 kg/ m2 ; AST – serum aspartate aminotransferase level > 1.38 upper limits of normal; LLT/LVR – ratio of left liver thickness to oblique vertical diameter of liver >0.6463; PG comb. – combined index of pancreas >18.18; ~ – logical negation of condition.
На данных обучающей выборки точность диагностики 1-3 степени стеатоза печени составила 79,50% (95% ДИ: 72,60–85,40%), F1 метрика – 74,20%. На данных тестовой выборки показатели информативности хорошо воспроизводились, но их значения были несколько ниже: точность составила 76,90% (95% ДИ: 67,80–84,40%), а F1 метрика – 71,90% (таблица 2). Показатели чувствительности и специфичности были хорошо сбалансированы и на данных тестовой выборки составили 80,00% и 75,00%, соответственно.Using the training set data, the diagnostic accuracy of grades 1-3 hepatic steatosis was 79.50% (95% CI: 72.60–85.40%), and the F1 metric was 74.20%. Using the test set data, the information content indicators were well reproduced, but their values were slightly lower: the accuracy was 76.90% (95% CI: 67.80–84.40%), and the F1 metric was 71.90% (Table 2). The sensitivity and specificity indicators were well balanced and, using the test set data, were 80.00% and 75.00%, respectively.
ROC-анализ итоговых предсказанных значений модели QCA при сопоставлении с реальными результатами на данных тестовой выборки показал, что используемый порог отсечения, равный нулю, является наиболее оптимальным. Показатель площади под ROC-кривой (AUC) для окончательной модели QCA составил 0,90 и 0,81 на данных обучающей и тестовой выборок, соответственно (фиг. 2).ROC analysis of the final predicted values of the QCA model when compared with the real results on the test sample data showed that the cutoff threshold used, equal to zero, is the most optimal. The area under the ROC curve (AUC) for the final QCA model was 0.90 and 0.81 on the training and test sample data, respectively (Fig. 2).
Таблица 2 – Показатели информативности окончательной модели QCA для диагностики наличия 1-3 степени стеатоза печениTable 2 – Indicators of the information content of the final QCA model for diagnosing the presence of grades 1–3 liver steatosis
Примечание: Kappa – коэффициент Каппа Коэна; Sens – чувствительность; Spec – специфичность; PPV – прогностичность положительного результата; NPV – прогностичность отрицательного результата; Acc – точность; F1 – F1 метрика.Note: Kappa – Cohen’s Kappa coefficient; Sens – sensitivity; Spec – specificity; PPV – positive predictive value; NPV – negative predictive value; Acc – accuracy; F1 – F1 metric.
Таким образом, заявляемый способ диагностики позволяет по результатам рутинного обследования больного ХГС определить наличие или отсутствие у него стеатоза печени. Наиболее удобным вариантом применения данной математической модели является использование компьютерной программы, позволяющей ввести необходимые данные о пациенте в электронную форму и получить результат оценки с подробной интерпретацией работы алгоритма. В отличие от известных аналогов разработанный способ не требует приобретения дорогостоящего оборудования или проведения дополнительных исследований, достаточно результатов рутинного клинического обследования больного.Thus, the claimed diagnostic method allows to determine the presence or absence of liver steatosis based on the results of a routine examination of a patient with CHC. The most convenient option for using this mathematical model is to use a computer program that allows entering the necessary data about the patient into an electronic form and obtaining an assessment result with a detailed interpretation of the algorithm. Unlike known analogues, the developed method does not require the purchase of expensive equipment or additional research; the results of a routine clinical examination of the patient are sufficient.
Клинический пример № 1:Clinical example #1:
Пациент женского пола, 35 лет страдает ХГС и инфицирован 3a генотипом вируса. Рост пациента – 160 см, вес – 68 кг, уровень АСТ в сыворотке крови 44 ед/л (при верхней границе нормы – 31 ед/л). По результатам УЗИ органов брюшной полости толщина левой доли печени составила 69 мм, косовертикальный размер печени – 138 мм, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы 17 мм, 17 мм и 19 мм, соответственно.A 35-year-old female patient suffers from chronic hepatitis C and is infected with genotype 3a of the virus. The patient's height is 160 cm, weight is 68 kg, the AST level in the blood serum is 44 U/L (with the upper limit of the norm being 31 U/L). According to the results of ultrasound examination of the abdominal organs, the thickness of the left lobe of the liver was 69 mm, the oblique-vertical size of the liver was 138 mm, the thickness of the head, body and tail of the pancreas was 17 mm, 17 mm and 19 mm, respectively.
Расчет бинарных показателей:Calculation of binary indicators:
1. генотип = 1, т.к. пациент инфицирован 3 генотипом вируса гепатита C;1. genotype = 1, since the patient is infected with genotype 3 of the hepatitis C virus;
2. возраст = 1, т.к. возраст пациента (35 лет) больше порогового значения 33,6 лет;2. age = 1, since the patient’s age (35 years) is greater than the threshold value of 33.6 years;
3. рост = 0, т.к. рост пациента женского пола (160 см) меньше порогового значения 165 см;3. height = 0, since the height of the female patient (160 cm) is less than the threshold value of 165 cm;
4. ИМТ = 1, т.к. ИМТ пациента (68 / (1,60 * 1,60)= 26,6 кг/м2) больше порогового значения 26,4 кг/м2;4. BMI = 1, because the patient’s BMI (68 / (1.60 * 1.60) = 26.6 kg/ m2 ) is greater than the threshold value of 26.4 kg/ m2 ;
5. АСТ = 1, т.к. уровень АСТ в сыворотке крови в 1,42 раз больше верхней границы нормы (44 / 31 = 1,42), что больше порогового значения 1,38;5. AST = 1, since the AST level in the blood serum is 1.42 times higher than the upper limit of normal (44/31 = 1.42), which is higher than the threshold value of 1.38;
6. ТЛД/КВР = 0, т.к. отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени (69 / 138 = 0,5) меньше порогового значения 0,6463;6. TLD/KVR = 0, since the ratio of the thickness of the left lobe of the liver to the oblique-vertical size of the liver (69/138 = 0.5) is less than the threshold value of 0.6463;
7. ПЖ комб. = 1, т.к. произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы ((19 / 17) * 17 = 19) больше порогового значения 18,18.7. PJ combined = 1, since the product of the quotient of the tail thickness to the thickness of the head of the pancreas by the thickness of the body of the pancreas ((19 / 17) * 17 = 19) is greater than the threshold value of 18.18.
Расчет итогового показателя:Calculation of the final indicator:
S = (min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1, 1) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1, 1, 1 - 0) + min(1, 0, 1 - 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1 - 0, 1, 0, 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1, 1)) - (min(1, 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1, 0, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 0, 1 - 1, 1 - 0, 1) + min(1 - 1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 0, 1 - 1)) = (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 4 - 0 = 4.S = (min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1) + min(1, 1, 1, 1) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1 , 1, 1 - 0) + min(1, 0, 1 - 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1, 0, 1, 1) + min(1 - 0, 1, 0, 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 1 ) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1, 1)) - (min(1, 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0, 1 - 1) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1) + min (1 - 1, 1, 0, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 0, 1 - 1, 1 - 0, 1) + min(1 - 1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 1) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 1, 0, 1 - 1)) = (1 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 4 - 0 = 4.
Итоговый показатель S больше 0, что указывает на наличие стеатоза печени. При морфологическом исследовании биоптата печени у данного пациента была установлена 2 степень стеатоза печени, что полностью соответствует полученному результату.The final S value is greater than 0, indicating the presence of liver steatosis. Morphological examination of the liver biopsy revealed stage 2 liver steatosis in this patient, which is fully consistent with the result obtained.
Клинический пример № 2:Clinical example #2:
Пациент мужского пола, 45 лет страдает ХГС и инфицирован 3a генотипом вируса. Рост пациента – 178 см, вес – 84 кг, уровень АСТ в сыворотке крови 52 ед/л (при верхней границе нормы – 41 ед/л). По результатам УЗИ органов брюшной полости толщина левой доли печени составила 68 мм, косовертикальный размер печени – 142 мм, толщина головки, тела и хвоста поджелудочной железы 22 мм, 19 мм и 19 мм, соответственно.A 45-year-old male patient suffers from chronic hepatitis C and is infected with the 3a genotype of the virus. The patient's height is 178 cm, weight is 84 kg, the AST level in the blood serum is 52 U/L (with the upper limit of the norm being 41 U/L). According to the results of ultrasound examination of the abdominal organs, the thickness of the left lobe of the liver was 68 mm, the oblique-vertical size of the liver was 142 mm, the thickness of the head, body and tail of the pancreas was 22 mm, 19 mm and 19 mm, respectively.
Расчет бинарных показателей:Calculation of binary indicators:
1. генотип = 1, т.к. пациент инфицирован 3 генотипом вируса гепатита C;1. genotype = 1, since the patient is infected with genotype 3 of the hepatitis C virus;
2. возраст = 1, т.к. возраст пациента (45 лет) больше порогового значения 33,6 лет;2. age = 1, since the patient’s age (45 years) is greater than the threshold value of 33.6 years;
3. рост = 1, т.к. рост пациента мужского пола (178 см) больше порогового значения 177 см;3. height = 1, since the height of a male patient (178 cm) is greater than the threshold value of 177 cm;
4. ИМТ = 1, т.к. ИМТ пациента (84 / (1,78 * 1,78)= 26,5 кг/м2) больше порогового значения 26,4 кг/м2;4. BMI = 1, because the patient’s BMI (84 / (1.78 * 1.78) = 26.5 kg/ m2 ) is greater than the threshold value of 26.4 kg/ m2 ;
5. АСТ = 0, т.к. уровень АСТ в сыворотке крови в 1,27 раз больше верхней границы нормы (52 / 41 = 1,27), что меньше порогового значения 1,38;5. AST = 0, since the AST level in the blood serum is 1.27 times higher than the upper limit of normal (52/41 = 1.27), which is less than the threshold value of 1.38;
6. ТЛД/КВР = 0, т.к. отношение толщины левой доли печени к косовертикальному размеру печени (68 / 142 = 0,4789) меньше порогового значения 0,6463;6. TLD/KVR = 0, since the ratio of the thickness of the left lobe of the liver to the oblique-vertical size of the liver (68/142 = 0.4789) is less than the threshold value of 0.6463;
7. ПЖ комб. = 0, т.к. произведение частного толщины хвоста к толщине головки поджелудочной железы на толщину тела поджелудочной железы ((19 / 22) * 19 = 16,41) меньше порогового значения 18,18.7. PJ combined = 0, since the product of the quotient of the tail thickness to the thickness of the head of the pancreas by the thickness of the body of the pancreas ((19 / 22) * 19 = 16.41) is less than the threshold value of 18.18.
Расчет итогового показателя:Calculation of the final indicator:
S = (min(1, 1, 0) + min(1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1, 1, 1 - 0, 0) + min(1, 1, 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1 - 1, 1, 0, 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 0, 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0)) - (min(1, 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1, 1, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 0, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0)) = (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 0 - 2 = -2.S = (min(1, 1, 0) + min(1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1, 1, 1 - 0, 0) + min(1, 1 , 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 0) + min(1, 1, 0, 0) + min(1, 1, 1, 0) + min(1 - 1, 1, 0, 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 1, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1, 0, 1 - 0 ) + min(1 - 1, 1 - 1, 0, 0, 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 0)) - (min(1, 1, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0) + min(1 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min (1 - 1, 1, 1, 1 - 1, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 0, 0) + min(1 - 1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 1 - 0, 1 - 0) + min(1, 1, 1 - 1, 1 - 1, 0, 1 - 0)) = (0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) - (1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0) = 0 - 2 = -2.
Итоговый показатель S меньше 0, что указывает на отсутствие стеатоза печени. При морфологическом исследовании биоптата печени у данного пациента была установлена 0 степень стеатоза печени, что полностью соответствует полученному результату.The final S value is less than 0, indicating the absence of liver steatosis. Morphological examination of the liver biopsy specimen in this patient revealed 0 degree of liver steatosis, which is fully consistent with the obtained result.
Главными отличиями данного способа диагностики от известных аналогов являются: использование рутинных биомедицинских показателей, наличие доказательной базы в отношении диагностики стеатоза печени у больных хроническим гепатитом C, а также использование «золотого стандарта» диагностики стеатоза печени (биопсии печени) в качестве эталонного метода сравнения. Низкая себестоимость способа диагностики позволяет повысить охват обследованием всех нуждающихся больных хроническим гепатитом C, значительно повысить качество оказания медицинской помощи пациентам данной категории за счет ранней диагностики стеатоза печени, выбора правильной тактики ведения и лечения, в том числе за счет снижения доли неудач противовирусной терапии с использованием дорогостоящих препаратов прямого действия.The main differences of this diagnostic method from known analogues are: the use of routine biomedical indicators, the presence of an evidence base for the diagnosis of liver steatosis in patients with chronic hepatitis C, and the use of the "gold standard" of liver steatosis diagnostics (liver biopsy) as a reference comparison method. The low cost of the diagnostic method allows increasing the coverage of examination of all patients with chronic hepatitis C in need, significantly improving the quality of medical care for patients in this category due to early diagnosis of liver steatosis, choosing the right tactics of management and treatment, including by reducing the proportion of failures of antiviral therapy using expensive direct-acting drugs.
Список литературыReferences
1. Kuo Y.H., Kee K.M., Wang J.H. et al. Association between chronic viral hepatitis and metabolic syndrome in southern Taiwan: a large populationbased study // Aliment Pharmacol Ther. – 2018. – Vol. 48, – № 9. – P. 993–1002. Doi: 10.1111/apt.14960.1. Kuo Y.H., Kee K.M., Wang J.H. et al. Association between chronic viral hepatitis and metabolic syndrome in southern Taiwan: a large population-based study // Aliment Pharmacol Ther. – 2018. – Vol. 48, – No. 9. – P. 993–1002. Doi: 10.1111/apt.14960.
2. Kawano Y., Cohen D.E. Mechanisms of hepatic triglyceride accumulation in non-alcoholic fatty liver disease // J Gastroenterol. – 2013. – Vol. 48, – № 4. – P. 434–441. Doi: 10.1007/s00535-013-0758-5.2. Kawano Y., Cohen D.E. Mechanisms of hepatic triglyceride accumulation in non-alcoholic fatty liver disease // J Gastroenterol. – 2013. – Vol. 48, – No. 4. – P. 434–441. Doi: 10.1007/s00535-013-0758-5.
3. European Association for the Study of the Liver (EASL); European Association for the Study of Diabetes (EASD); European Association for the Study of Obesity (EASO). EASL–EASD–EASO Clinical Practice Guidelines for the management of non-alcoholic fatty liver disease // J Hepatol. – 2016. – Vol. 64. – P. 1388–1402. Doi: 10.1016/j.jhep.2015.11.004.3. European Association for the Study of the Liver (EASL); European Association for the Study of Diabetes (EASD); European Association for the Study of Obesity (EASO). EASL–EASD–EASO Clinical Practice Guidelines for the management of non-alcoholic fatty liver disease // J Hepatol. – 2016. – Vol. 64. – P. 1388–1402. Doi: 10.1016/j.jhep.2015.11.004.
4. Adinolfi L.E., Gambardella M., Andreana A. et al. Steatosis accelerates the progression of liver damage of chronic hepatitis C patients and correlates with specific HCV genotype and visceral obesity // Hepatol. – 2001. – Vol. 33, – № 6. – P. 1358–1364. Doi: 10.1053/jhep.2001.24432.4. Adinolfi L.E., Gambardella M., Andreana A. et al. Steatosis accelerates the progression of liver damage of chronic hepatitis C patients and correlates with specific HCV genotype and visceral obesity // Hepatol. – 2001. – Vol. 33, – No. 6. – P. 1358–1364. Doi: 10.1053/jhep.2001.24432.
5. Yoon H., Lee J.G., Yoo J.H. et al. Effects of metabolic syndrome on fibrosis in chronic viral hepatitis // Gut Liver. – 2013. – Vol. 7, – № 4. – P. 469–474 . Doi: 10.5009/gnl.2013.7.4.469.5. Yoon H., Lee J.G., Yoo J.H. et al. Effects of metabolic syndrome on fibrosis in chronic viral hepatitis // Gut Liver. – 2013. – Vol. 7, – No. 4. – P. 469–474. Doi: 10.5009/gnl.2013.7.4.469.
6. Leandro G., Mangia A., Hui J. et al. Relationship between steatosis, inflammation, and fibrosis in chronic hepatitis C: a meta-analysis of individual patient data // Gastroenterology. – 2006. – Vol. 130, – № 6. – P. 1636–1642. Doi: 10.1053/j.gastro.2006.03.014.6. Leandro G., Mangia A., Hui J. et al. Relationship between steatosis, inflammation, and fibrosis in chronic hepatitis C: a meta-analysis of individual patient data // Gastroenterology. – 2006. – Vol. 130, – No. 6. – P. 1636–1642. Doi: 10.1053/j.gastro.2006.03.014.
7. Westbrook R.H., Dusheiko G. Natural history of hepatitis C // J Hepatol. – 2014. – Vol. 61. – P. 58–68. Doi: 10.1016/j.jhep.2014.07.012.7. Westbrook R.H., Dusheiko G. Natural history of hepatitis C // J Hepatol. – 2014. – Vol. 61. – P. 58–68. Doi: 10.1016/j.jhep.2014.07.012.
8. Stevenson H.L., Utay N.S. Hepatic steatosis in HCV-infected persons in the direct-acting antiviral era // Trop Dis Travel Med Vaccines. – 2016. – Vol. 2, – P. 21. Doi: 10.1186/s40794-016-0038-5.8. Stevenson H.L., Utay N.S. Hepatic steatosis in HCV-infected persons in the direct-acting antiviral era // Trop Dis Travel Med Vaccines. – 2016. – Vol. 2, – P. 21. Doi: 10.1186/s40794-016-0038-5.
9. Banks D.E., Bogler Y., Bhuket T. et al. Significant disparities in risks of diabetes mellitus and metabolic syndrome among chronic hepatitis C virus patients in the US // Diabetes Metab Syndr. – 2017. – Vol. 11. – P. 153–158. Doi: 10.1016/j.dsx.2016.12.025.9. Banks D.E., Bogler Y., Bhuket T. et al. Significant disparities in risks of diabetes mellitus and metabolic syndrome among chronic hepatitis C virus patients in the US // Diabetes Metab Syndr. – 2017. – Vol. 11. – P. 153–158. Doi: 10.1016/j.dsx.2016.12.025.
10. Ciardullo S., Monti T., Grassi G., Mancia G., Perseghin G. Blood pressure, glycemic status and advanced liver fibrosis assessed by transient elastography in the general United States population // J Hypertens. – 2021. – Vol. 39, – № 8. – P. 1621–1627. Doi: 10.1097/HJH.0000000000002835.10. Ciardullo S., Monti T., Grassi G., Mancia G., Perseghin G. Blood pressure, glycemic status and advanced liver fibrosis assessed by transient elastography in the general United States population // J Hypertens. – 2021. – Vol. 39, – No. 8. – P. 1621–1627. Doi: 10.1097/HJH.0000000000002835.
11. Adinolfi L.E., Restivo L., Zampino R. et al. Metabolic alterations and chronic hepatitis C: treatment strategies // Expert Opin Pharmacother. – 2011. – Vol. 12, – № 14. – P. 2215–2234. Doi: 10.1517/14656566.2011.597742.11. Adinolfi L.E., Restivo L., Zampino R. et al. Metabolic alterations and chronic hepatitis C: treatment strategies // Expert Opin Pharmacother. – 2011. – Vol. 12, – No. 14. – P. 2215–2234. Doi: 10.1517/14656566.2011.597742.
12. Huang C.M., Chang K.C., Hung C.H. et al. Impact of PNPLA3 and IFNL3 polymorphisms on hepatic steatosis in Asian patients with chronic hepatitis C // PloS One. – 2017. – Vol. 12, – № 8. – P. e0182204. Doi: 10.1371/journal.pone.0182204.12. Huang C.M., Chang K.C., Hung C.H. et al. Impact of PNPLA3 and IFNL3 polymorphisms on hepatic steatosis in Asian patients with chronic hepatitis C // PloS One. – 2017. – Vol. 12, – No. 8. – P. e0182204. Doi: 10.1371/journal.pone.0182204.
13. Magri M.C., Manchiero C., Prata T.V.G. et al. The influence of gene chronic hepatitis C virus infection on hepatic fibrosis and steatosis // Diagn Microbiol Infect Dis. – 2020. – Vol. 97, – № 2. – P. 115025. Doi: 10.1016/j.diagmicrobio.2020.115025.13. Magri M.C., Manchiero C., Prata T.V.G. et al. The influence of gene chronic hepatitis C virus infection on hepatic fibrosis and steatosis // Diagn Microbiol Infect Dis. – 2020. – Vol. 97, – No. 2. – P. 115025. Doi: 10.1016/j.diagmicrobio.2020.115025.
14. Bedogni G., Bellentani S. Miglioli L. et al. The Fatty Liver Index: a simple and accurate predictor of hepatic steatosis in the general population // BMC Gastroenterol. – 2006. – Vol. 6. – P. 33. Doi: 10.1186/1471-230X-6-33.14. Bedogni G., Bellentani S., Miglioli L. et al. The Fatty Liver Index: a simple and accurate predictor of hepatic steatosis in the general population // BMC Gastroenterol. – 2006. – Vol. 6. – P. 33. Doi: 10.1186/1471-230X-6-33.
15. Kahn H.S. The "lipid accumulation product" performs better than the body mass index for recognizing cardiovascular risk: a population-based comparison // BMC Cardiovasc Disord. – 2005. – Vol. 5. – P. 26. Doi: 10.1186/1471-2261-5-26.15. Kahn H.S. The "lipid accumulation product" performs better than the body mass index for recognizing cardiovascular risk: a population-based comparison // BMC Cardiovasc Disord. – 2005. – Vol. 5. – P. 26. Doi: 10.1186/1471-2261-5-26.
16. Lee J.H., Kim D., Kim H.J. et al. Hepatic steatosis index: A simple screening tool reflecting nonalcoholic fatty liver disease // Dig. Liver Dis. – 2010. – Vol. 42. – P. 503–508. Doi: 10.1016/j.dld.2009.08.002.16. Lee J.H., Kim D., Kim H.J. et al. Hepatic steatosis index: A simple screening tool reflecting nonalcoholic fatty liver disease // Dig. Live Dis. – 2010. – Vol. 42. – P. 503–508. Doi: 10.1016/j.dld.2009.08.002.
17. Wang J., Xu C., Xun Y. et al. ZJU index: A novel model for predicting nonalcoholic fatty liver disease in a Chinese population // Sci. Rep. – 2015. – Vol. 5. – P. 16494. Doi: 10.1038/srep16494.17. Wang J., Xu C., Xun Y. et al. ZJU index: A novel model for predicting nonalcoholic fatty liver disease in a Chinese population // Sci. Rep. – 2015. – Vol. 5. – P. 16494. Doi: 10.1038/srep16494.
18. Otgonsuren M., Estep M.J., Hossain N. et al. Single non-invasive model to diagnose non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and non-alcoholic steatohepatitis (NASH) // J. Gastroenterol. Hepatol. – 2014. – Vol. 29. – P. 2006–2013. Doi: 10.1111/jgh.12665.18. Otgonsuren M., Estep M.J., Hossain N. et al. Single non-invasive model to diagnose non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and non-alcoholic steatohepatitis (NASH) // J. Gastroenterol. Hepatol. – 2014. – Vol. 29. – P. 2006–2013. Doi: 10.1111/jgh.12665.
19. Malek M., Khamseh M.E., Chehrehgosha H. et al. Triglyceride glucose-waist to height ratio: a novel and effective marker for identifying hepatic steatosis in individuals with type 2 diabetes mellitus // Endocrine – 2021. – Vol. 74. – P. 538–545. Doi: 10.1007/s12020-021-02815-w.19. Malek M., Khamseh M.E., Chehrehgosha H. et al. Triglyceride glucose-waist to height ratio: a novel and effective marker for identifying hepatic steatosis in individuals with type 2 diabetes mellitus // Endocrine – 2021. – Vol. 74. – P. 538–545. Doi: 10.1007/s12020-021-02815-w.
20. Poynard T., Ratziu V., Naveau S. et al. The diagnostic value of biomarkers (SteatoTest) for the prediction of liver steatosis // Comp Hepatol. – 2005. – Vol. 4. – P. 10. Doi: 10.1186/1476-5926-4-10.20. Poynard T., Ratziu V., Naveau S. et al. The diagnostic value of biomarkers (SteatoTest) for the prediction of liver steatosis // Comp Hepatol. – 2005. – Vol. 4. – P. 10. Doi: 10.1186/1476-5926-4-10.
21. Kotronen A., Peltonen M., Hakkarainen A. et al. Prediction of non-alcoholic fatty liver disease and liver fat using metabolic and genetic factors // Gastroenterology – 2009. – Vol. 137. – P. 865–872. Doi: 10.1053/j.gastro.2009.06.005.21. Kotronen A., Peltonen M., Hakkarainen A. et al. Prediction of non-alcoholic fatty liver disease and liver fat using metabolic and genetic factors // Gastroenterology – 2009. – Vol. 137. – P. 865–872. Doi: 10.1053/j.gastro.2009.06.005.
22. Ragin CC. The Comparative Method. Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles & London: University Of California Press 1987.22. Ragin CC. The Comparative Method. Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies . Berkeley, Los Angeles & London: University Of California Press 1987.
23. Box-Steffensmeier J, Brady HE and Collier D. Measurement Versus Calibration: A Set Theoretic Approach // Oxford: Oxford University Press 2008.23. Box-Steffensmeier J, Brady HE and Collier D. Measurement Versus Calibration: A Set Theoretical Approach // Oxford: Oxford University Press 2008.
24. Ragin CC. Redesigning Social Inquiry. Fuzzy Sets and Beyond. Chicago; London: University of Chicago Press 2008.24. Ragin CC. Redesigning Social Inquiry. Fuzzy Sets and Beyond . Chicago; London: University of Chicago Press 2008.
Claims (11)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2830504C1 true RU2830504C1 (en) | 2024-11-20 |
Family
ID=
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010058295A2 (en) * | 2008-11-18 | 2010-05-27 | Universite D'angers | Non-invasive in vitro method for quantifying liver lesions |
| RU2648183C1 (en) * | 2017-03-13 | 2018-03-22 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of diagnostics of liver steatosis |
| RU2684201C1 (en) * | 2018-07-05 | 2019-04-04 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Screening diagnosing method for fatty liver degeneration accompanying abdominal obesity |
| WO2020051617A1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-03-19 | Fianostics Gmbh | Method for diagnosing a liver disease |
| RU2755974C1 (en) * | 2021-03-11 | 2021-09-23 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for diagnosing non-alcoholic hepatic steatosis |
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010058295A2 (en) * | 2008-11-18 | 2010-05-27 | Universite D'angers | Non-invasive in vitro method for quantifying liver lesions |
| RU2648183C1 (en) * | 2017-03-13 | 2018-03-22 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of diagnostics of liver steatosis |
| RU2684201C1 (en) * | 2018-07-05 | 2019-04-04 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Screening diagnosing method for fatty liver degeneration accompanying abdominal obesity |
| WO2020051617A1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-03-19 | Fianostics Gmbh | Method for diagnosing a liver disease |
| RU2755974C1 (en) * | 2021-03-11 | 2021-09-23 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for diagnosing non-alcoholic hepatic steatosis |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MAEV I.V. et al. A new, non-invasive scale for steatosis developed using real-world data from russian outpatients to aid in the diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease. Adv Ther. 2020, 37(11), p.4627-4640. * |
| ЦВЕТКОВ В.В. и др. Диагностические маркеры стеатоза печени у больных хроническим вирусным гепатитом C. Учёные записки Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И.П. Павлова. 2022, 29(4), стр.31-42. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Papastergiou et al. | Non-invasive assessment of liver fibrosis | |
| Stebbing et al. | A meta-analysis of transient elastography for the detection of hepatic fibrosis | |
| Tamaki et al. | Noninvasive estimation of fibrosis progression overtime using the FIB‐4 index in chronic hepatitis C | |
| EP3513193B1 (en) | Method of diagnosis of non-alcoholic fatty liver diseases | |
| Canepa et al. | Distinguishing ventricular septal bulge versus hypertrophic cardiomyopathy in the elderly | |
| Abela et al. | Left ventricular Trabeculations in athletes: epiphenomenon or phenotype of disease? | |
| Kuroda et al. | Liver stiffness measured by acoustic radiation force impulse elastography reflects the severity of liver damage and prognosis in patients with acute liver failure | |
| Tomeno et al. | Evaluation of the L iver F ibrosis I ndex calculated by using real‐time tissue elastography for the non‐invasive assessment of liver fibrosis in chronic liver diseases | |
| Ismaiel et al. | Waist to height ratio in nonalcoholic fatty liver disease–Systematic review and meta-analysis | |
| CN104094264A (en) | Method for diagnosing fibrotic disease | |
| Lu et al. | Artificial intelligence in liver diseases: recent advances | |
| Kumar et al. | Visceral Fat and Diabetes: Associations With Liver Fibrosis in Metabolic Dysfunction–Associated Steatotic Liver Disease | |
| Ozaki et al. | Assessing the progression of segmental fibrosis in chronic liver disease using extracellular volume fractions | |
| RU2830504C1 (en) | Diagnostic technique for hepatic steatosis in patients with chronic viral hepatitis c | |
| Kumar et al. | Non-alcoholic fatty liver disease diagnosis, grading and staging; a simplified tool for clinicians | |
| Nanashima et al. | Usefulness of evaluating hepatic elasticity using artificial acoustic radiation force ultrasonography before hepatectomy | |
| Tsvetkov et al. | Machine learning model for diagnosing the stage of liver fibrosis in patients with chronic viral hepatitis C | |
| Wang et al. | Advances in diagnostic ultrasound techniques for assessing liver steatosis in nonalcoholic fatty liver disease | |
| TWI685854B (en) | Liver fibrosis assessment model, liver fibrosis assessment system and liver fibrosis assessment method | |
| Chan et al. | Association between liver stiffness measurement by transient elastography and chronic kidney disease | |
| Jeong et al. | Factors predicting mortality in patients with alcoholic liver cirrhosis visiting the emergency department | |
| Hirooka et al. | Measurement of multiple spleen lengths is not necessary for non‐invasive prediction of high‐risk esophagogastric varices | |
| Xu et al. | [Retracted] Ultrasonic Image Features under the Intelligent Algorithm in the Diagnosis of Severe Sepsis Complicated with Renal Injury | |
| Godbole et al. | Myosteatosis for Early Detection of Muscle Disorder in Patients with Liver Cirrhosis | |
| Bachhav et al. | Comparison of transient elastography and liver biopsy in assessing fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease |