Abstract
Проведено комплексне обстеження 74 дітей раннього віку, хворих на гострий бронхіт (34 дитини з вірусним бронхітом та 40 дітей із бактеріальним бронхітом), з оцінкою тяжкості перебігу захворювання згідно зі шкалою ABSS, бактеріологічним дослідженням назофарингеального аспірату та визначенням вмісту в сироватці крові 25-гідроксивітаміну D(25(ОН)D), вітамін-D-зв’язуючого білка, бактерицидного білка, що підвищує проникність клітин (hBPI), кателіцидину LL-37, β1-дефензину, лактоферину. За допомогою факторного та кластерного аналізів проведено оцінку впливу факторних ознак на розвиток бактеріального бронхіту. Установлено, що найбільшу значущість мали 6 факторів: фактор забезпеченості вітаміном D, фактор анемії, ятрогенний фактор, фактор запалення, імунний фактор та материнський фактор. Для розробки прогностичної математичної моделі розвитку гострого бактеріального бронхіту в дітей раннього віку використовували рівняння логістичної регресії, що включало 9 предикторів (доба госпіталізації від початку захворювання, день призначення антибактеріальної терапії від початку захворювання, вміст вітаміну D та лактоферину в сироватці крові, профілактичне застосування вітаміну D, рівень гемоглобіну та лейкоцитів у периферичній крові, захворювання матері на гостру респіраторну вірусну інфекцію під час вагітності, бальна оцінка тяжкості перебігу захворювання). Методом генетичного алгоритму було відібрано 4 найбільш значущі факторні ознаки: доба госпіталізації від початку захворювання, день призначення антибактеріальної терапії від початку захворювання, вміст вітаміну D та лактоферину в сироватці крові. Зменшення числа факторних ознак із 9 до 4 не привело до істотної зміни прогностичних якостей моделі, що підтверджувалося площею під ROC-кривою рівняння логістичної регресії та оцінкою дискримінуючої здатності моделі за індексом Gini. Чутливість моделі становила 88,9 %, специфічність — 78,9 %. Проведений аналіз підтвердив пріоритетний внесок у розвиток гострого бактеріального бронхіту в дітей раннього віку стану забезпеченості вітаміном D, ранньої госпіталізації, нераціонального застосування антибактеріальної терапії, імунних порушень та характеру перебігу антенатального періоду. Виявлені фактори ризику та результати прогностичного моделювання доцільно використовувати для виявлення дітей, які становлять групу високого ризику з розвитку гострого бронхіту бактеріальної етіології.
Highlights
To develop a prognostic mathematical model of acute bacterial bronchitis occurrence in young children, we used the equations of logistic regression, which included 9 predictors
The analysis confirmed that the state of vitamin D supplementation, early hospitalization, irrational use of antibiotic therapy, immune disorders and the nature of the course of antenatal period made the priority contribution to the development of acute bacterial bronchitis in young children
Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів при підготовці даної статті
Summary
Групу спостереження становили 74 дитини раннього віку (середній вік — 13,8 ± 1,4 місяця). Для оцінки ризику розвитку гострого бактеріального бронхіту в дітей раннього віку проводили розрахунок відношення шансів (ВШ) у таблицях спряженості 2 × 2 із визначенням 95% довірчих інтервалів (ДІ). Що найбільшою мірою пов’язані з розвитком бронхіту бактеріальної етіо логії, використовувався метод факторного аналізу. Якщо розраховане значення р дорівнює або більше 0,5, то даного хворого слід віднести в групу хворих, у яких гострий бронхіт буде мати бактеріальну природу. Якщо ж розраховане значення р менше 0,5, то даного хворого слід віднести до групи хворих, у яких, найімовірніше, буде спостерігатися вірусний бронхіт. Найбільший ступінь яких пов’язаний із ризиком розвитку гострого бак-. Для визначення якості отриманої моделі прогнозування використовувався ROC-аналіз (Receiver Operator Characteristic — операційна характеристика приймача), а також показник AUC (Area Under Curve) — чисельний показник площі під ROC-кривої. Критичне значення рівня статистичної значущості при перевірці нульових гіпотез приймалося рівним 0,05
Sign-in/Register to view highlights & summary 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 callDisclaimer: 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.
