Abstract

The purpose of the study was to determine the possibilities of cluster analysis as a method for assessing the severity of Non-alcoholic fatty liver disease in its comorbidity with hypertension. Materials and methods. In the study, we examined 63 patients with non-alcoholic steatohepatitis and hypertension, 62 patients with isolated non-alcoholic steatohepatitis and 20 healthy individuals as a control group. All patients underwent anthropometric examinations, including determination of waist circumference, measuring systolic and diastolic blood pressure, performing routine laboratory tests, revealing plasma levels of kallistatin, interleukin-1β and interleukin-10 by enzyme-linked immunosorbent assay. Abdominal ultrasonography was performed to determine the thickness of the right, left and caudal lobes of the liver, and 2-dimensional shear wave elastography with calculating the liver parenchyma stiffness (E, kPa) was performed to determine the fibrotic changes of the liver. Cluster analysis was performed in the program "STATISTICA 8.0." using a hierarchical method and k-means algorithm with pre-standardized data. Results and discussion. According to the results of clustering, 3 subgroups of patients with non-alcoholic fatty liver disease and hypertension were identified. Cluster 1 was characterized by low systolic and diastolic blood pressure, waist circumference, low levels of alanine aminotransferase and aspartate aminotransferase, moderate interleukin-1β levels, low activity of kallistatin and interleukin-10, ultrasound signs of hepatomegaly and increased liver parenchyma stiffness. Cluster 2 included patients with the highest systolic and diastolic blood pressure, moderate waist circumference, highest alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase and interleukin-1β levels, low activity of kallistatin and interleukin-10, the most pronounced ultrasound hepatomegaly signs and the worst liver elastography results. Cluster 3 was characterized by moderate systolic and diastolic blood, minimum alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase and interleukin-1β content, highest kallistatin and interleukin-10 levels, minimum thickness of liver lobes and lowest liver parenchymal stiffness. Clusters differed significantly from the control group in all parameters, and from the isolated non-alcoholic fatty liver disease group, significant differences were found in all characteristics except waist circumference and interleukin-1β levels. The clusters varied in at least 4 parameters, and the maximum dissimilarity was found between clusters 2 and 3, which differed by 9 indicators. Conclusion. Thus, the clustering of examination results of the patients with non-alcoholic fatty liver disease and hypertension showed a statistically significant distribution of groups according to the severity of liver fibrosis. The elevated systolic and diastolic blood pressure, increased alanine aminotransferase and aspartate aminotransferase, decreased activity of kallistatin and interleukin-10 and signs of hepatomegaly according to ultrasound data could be considered as markers of severe liver fibrosis. The cluster distribution of patients with non-alcoholic fatty liver disease and hypertension opens prospects for the development of new integrated methods in assessment of liver parenchyma changes severity in patients with this comorbidity

Highlights

  • Показники середньої жорсткості печінкової паренхіми у пацієнтів з першого кластера були достатньо високими (7,71 кПа (95% ДI 7,25; 8,31), стадія F2 за METAVIR), що свідчило про значну активність процесів фіброзування у печінці

  • Аналіз результатів еластометрії у цій підгрупі пацієнтів виявив найвищі показники жорсткості печінкової паренхіми (7,92 кПа (95% ДI 7,47; 9,06), стадія F2 за METAVIR), що свідчило про розвиток значних фібротичних змін печінки у цій підгрупі пацієнтів з Неалкогольна жирова хвороба печінки (НАЖХП) та гіпертонічною хворобою (ГХ)

  • Також у цьому кластері пацієнтів були визначені мінімальні значення товщини часток печінки за даними УЗД, а оцінка результатів еластографії свідчила про найнижчі результати виміру середньої жорсткості печінкової паренхіми (6,73 кПа (95% ДI 5,98; 7,14), стадія F1 за METAVIR) та, відповідно, найкращі прогнози за показниками процесу фіброзування печінки у цій групі пацієнтів з НАЖХП та ГХ

Read more

Summary

Харківський національний медичний університет

До кластера 2 були віднесені пацієнти з найвищими показниками систолічного та діастолічного артеріального тиску, середнім об’ємом талії, найвищими рівнями АЛТ, АСТ та IL-1β, низькою активністю калістатину та IL-10, найбільш виразними ознаками гепатомегалії на УЗД та найгіршими результатами еластометрії печінки. З метою визначення найбільш значущих характеристик для кластеризації пацієнтів з НАЖХП та ГХ попередньо використовували факторний аналіз, у який було включено 33 характеристики – дані анамнестичного, клінічного, лабораторного та інструментального обстеження. Для кластерного аналізу були відібрані такі характеристики пацієнтів, як показники артеріального тиску (САТ, ДАТ), антропометричний маркер абдомінального ожиріння (ОТ), рівні печінкових трансаміназ (АЛТ, АСТ), прозапальні та протизапальні плазматичні біомаркери (калістатин (КС), IL-1β, IL -10), результати виміру товщини часток печінки під час УЗД ОЧП (ТПЧ, ТЛЧ, ТХЧ), а також показник зсувнохвильової еластометрії (середня жорсткість паренхіми печінки, E). Рис. 3 – Графічне зображення співвідношень стандартизованих параметрів у кластерах пацієнтів з

НАЖХП та ГХ
Findings
Conclusion

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.