CC BY
0
Таблица 1. Демографические данные
Варианты COVЮ-19______——— ——— Характеристика Альфа, п (%) Дельта, п (%) (П=54) (П=53) Омикрон, n (%) (n=27) p
Пол, п (%) • мужской • женский 18 (33,3) 14 (26,4) 36 (66,7) 39 (53) 4 (14,8) 23 (85,2) 0,207
Возраст, Ме [01; 03], лет 63,5 [58,75; 72] 69 [60; 75] 68 [54; 76] 0,384
Сопутствующее заболевание
АГ, п (%) 45 (83,3) 49 (92,5) 14 (51,9) 0,0001
ИБС, п (%) 30 (55,6) 25 (47,2) 6 (22,2) 0,017
Другие хронические заболевания, п (%) 34 (63) 31 (58,5) 4 (14,8) 0,0001
ССП
Инсулинотерапия, п(%) 13 (24,1) 10 (18,9) 5 (18,5) 0,758
Другие ССП, п (%) 41 (75,9) 43 (81,1) 22 (81,5)
Госпитализация, п (%) • не потребовалась • потребовалась 12 (22,2) 16 (30,2) 42 (77,8) 37 (69,8) 19 (70,4) 8 (29,6) 0,0001
Примечание. Статистическая значимость различий качественных данных оценивалась с использованием критерия х2 и точного критерия Фишера с поправкой Бонферрони (р<0,0167). Различия количественных показателей между группами оценивались с использованием критерия Краскела-Уоллиса с поправкой Бонферрони (р<0,0167).
Аббревиатуры. АГ — артериальная гипертензия, ИБС — ишемическая болезнь сердца, ССП — сахароснижающие препараты.
сахароснижающая терапия включала инсулин и другие гипогликемические препараты, применение которых было сопоставимо между группами (р=0,758). При этом отмечено, что большая часть пациентов периода «Омикрон» находилась на амбулаторном лечении (70,4%), тогда как в период «Альфа» и «Дельта» большая часть пациентов находилась на стационарном лечении — 77,8 и 69,8% соответственно (табл. 1).
В отношении состояний, связанных с течением СД2, было выявлено, что частота гипогликемий (уровень глюкозы менее 3,9 ммоль/л) и гипергликемий (7 ммоль/л
и более) натощак статистически не отличались внутри популяций. Показатели функции почек также представлены однородно (р>0,0167), признаки нейропатии в жалобах были отмечены только для пациентов в периоде «Дельта» (р=0,212), при этом частое мочеиспускание присутствовало в качестве жалобы только у пациентов периода «Альфа» (7,4%, р=0,047), что может косвенно свидетельствовать о худшем контроле заболевания. Однако после применения поправки Бонферрони статистическая значимость между группами не была установлена (р>0,0167) (табл. 2).
Таблица 2. Показатели и состояния, связанные с течением сахарного диабета
COVID-19 —-—— Альфа, n (%) Дельта, n (%) Омикрон, n (%) p
—— Показатели (n=54) (n=53) (n=27)
Глюкоза, Ме [01; 03], ммоль/л 7,3 [5,8; 10,7] 7,5 [5,4; 9,8] 6,7 [4,9; 9,6] 0,277
Категории уровня глюкозы
Гипогликемия, n (%) 1 (1,9) 2 (3,8) 1 (3,7) 0,905
Гипергликемия, n (%) 31 (57,4) 30 (56,6) 13 (48,1)
Норма, n (%) 22 (40,7) 21 (39,6) 13 (48,1)
ХБП
Креатинин, Ме [01; 03], мкмоль/л 70 [58; 91] 72 [61,5; 85,5] 78 [64; 84] 0,377
рСКФ, Ме [01; 03], мл/мин/1,73 м2 87 [71; 98] 82,4 [69,9; 95,1] 86,2 [62; 97,9] 0,619
ХБП, п (%) 2 стадия 3А стадия 3Б стадия 4 стадия 5 стадия 24 (44,4) 4 (7,4) 1 (1,9) 1 (1,9) 0 (0) 26 (49,1) 2 (3,8) 3 (5,7) 2 (3,8) 1 (1,9) 13 (48,1) 1 (3,7) 2 (7,4) 0 (0) 0 (0) 0,841
Онемение в н/к, п (%) 0 (0) 2 (3,8) 0 (0) 0,212
Частое мочеиспускание, п (%) 4 (7,4) 0 (0) 0 (0) 0,047
Примечание. Статистическая значимость различий качественных данных оценивалась с использованием критерия х2 и точного критерия Фишера с поправкой Бонферрони (р<0,0167). Различия количественных показателей между группами оценивались с использованием критерия Краскела-Уоллиса с поправкой Бонферрони (р<0,0167).
Аббревиатуры. ХБП — хроническая болезнь почек, рСКФ — расчетная скорость клубочковой фильтрации.
Таблица 3. Заболевания, зарегистрированные после СОУЮ-19 (впервые выявленные) в течение 12 месяцев
Впервые зарегистрированные заболевания Альфа, n (%) (n=54) Дельта, n (%) (n=53) Омикрон, n (%) (n=27) p
ССС, п (%) 17 (31,5) 10 (18,9) 3 (11,1) 0,085
ЦНС, п (%) 4 (7,4) 1 (1,9) 3 (11,1) 0,218
ЖКТ, п (%) 1 (1,9) 1 (1,9) 0 (0) 0,774
МПС, п (%) 1 (1,9) 1 (1,9) 0 (0) 0,774
Опорно-двигательная система , п (%) 9 (16,7) 16 (30,2) 1 (3,7) 0,015
Эндокринная система, п (%) 1 (1,9) 1 (1,9) 1 (3,7) 0,847
Онкозаболевания, п (%) 3 (5,6) 1 (1,9) 4 (3,0) 0,319
Органы дыхания, п (%) 3 (5,6) 2 (3,8) 0 (0) 0,461
Примечание. Статистическая значимость различий качественных данных оценивалась с использованием критерия хи-квадрат (х2) и точного критерия Фишера с поправкой Бонферрони (р<0,0167).
Аббревиатуры. ССС — сердечно-сосудистая система, ЦНС — центральная нервная система, ЖКТ — желудочно-кишечный тракт, МПС — мочеполовая система.
По итогам годового наблюдения за пациентами были определены паттерны впервые зарегистрированных заболеваний. Оценивались коды зарегистрированных заболеваний и диагнозы, внесенные в историю болезни пациента. Статистически значимой разница оказалась только в отношении заболеваний опорно-двигательной системы (16,7% период «Альфа» против 30,2% в период «Дельта» и 3,7% в период «Омикрон», р=0,015) (табл. 3).
При анализе симптомов было обнаружено, что они репортировались в МИС надлежащим образом в течение первых 3-5 месяцев после выписки. В связи с этим было
принято решение ограничить сбор данных о декларируемых пациентом симптомах до 3 месяцев. Было отмечено, что кардиологические симптомы чаще регистрировались в группе «Дельта» (24,5%), чем в группе «Альфа» (14,8%), и не были зарегистрированы в группе «Омикрон» (р=0,017). Также было замечено, что неврологические симптомы чаще регистрировались в группах «Дельта» и «Альфа» по сравнению с группой «Омикрон» (25,9% и 30,2% против 3,7%, р=0,024). Однако после применения поправки Бонферрони статистическая значимость между группами не была установлена (р>0,0167) (рис. 1).
25-
20-
15-
10-
5-
0
p=0.224 28
p=0.024 16
p=0.017 13
p=0.491
8
8
p=0.936 5
p=0.198
7
3 ■ ■ ■ ■
p=0.155 4
0
Слабость Потливость Кардио- Кашель Невро- Боль Другие симптоматика логические в суставах жалобы
проявления
Симптомы
Альфа Дельта Омикрон
Рисунок 1. Распределение симптомов у пациентов в разные периоды инфекции СоуМ-19. Примечание. Статистическая значимость различий качественных данных оценивалась с использованием критерия хи-квадрат (х2) и точного
критерия Фишера с поправкой Бонферрони (р<0,0167).
При изучении лабораторных показателей была обнаружена разница только в отношении двух исследуемых параметров. Показатели количества тромбоцитов были значимо ниже в группах «Альфа» и «Дельта» по сравнению с группой «Омикрон» (210 (179,2-249,7) и 218 (196,5-281) х109/л против 255 (208-327) х109/л, соответственно, р=0,016). Отмечено удлинение АЧТВ для «Альфа» и «Дельта» по сравнению с группой «Оми-крон»(28 (23,6-31,3) сек против 30,3 (26,1-34,9) сек против 27,1 (22,4-30,3) сек для «Омикрона» (р=0,013) (табл. 4).
В отношении других лабораторных показателей было установлено, что уровни эритроцитов, гемоглобина, лейкоцитов, МНО и ПТИ не отличались в разных вариант-ас-социированных периодах (р>0,0167). Для пациентов был характерен эритроцитоз (37-50% в зависимости от груп-
пы), нормальный уровень лейкоцитов (75,5-81,5%), высокий и нормальный уровни гемоглобина (от 40,7% до 49,1% для нормы, от 35,8% до 50% для повышенного уровня), нормальный уровень АЧТВ (73,6%-81,5%) и нормальный уровень МНО (от 81,5% до 94,4%). При этом распределение медианы АЧТВ статистически значимо различалось между группами (р=0,013), с самым высоким показателем в группе «Дельта». Статистически значимо отличался уровень тромбоцитов (р=0,01), тром-боцитопения была выявлена в следующих соотношениях: 13 (24,1%) в группе «Альфа» против 7 (13,2%) в группе «Дельта» против 1 (3,7%) в группе «Омикрон». Тромбоци-тоз наблюдался в 7 (13%) случаев в группе «Альфа» против 8 (15,1%) в группе «Дельта» против 9 (33,3%) в группе «Омикрон».
Таблица 4. Лабораторные показатели
Альфа, Дельта, Омикрон,
Показатели Ме [Q1; Q3] Ме [Q1; Q3] Ме [Q1; Q3] р
(n=54) (n=53) (n=27)
Гемограмма
Гемоглобин, г/л 145 [133; 154,2] 139 [132; 154] 136 [127; 148] 0,196
Лейкоциты, х109/л 6,9 [5,9; 8,6] 6,9 [5,5; 8,6] 7 [6,4; 8] 0,761
Эритроциты, х1012/л 4,8 [4,5; 5,2] 4,7 [4,3; 5,3] 4,7 [4,2; 5,1] 0,583
Гематокрит, % 0,42 [0,39; 0,46] 0,41 [0,38; 0,43] 0,41 [0,39; 0,45] 0,147
МСЧ фл 87,7 [85,3; 91,1] 87,4 [81,9; 90,2] 85,4 [80; 90] 0,130
МСНС, г/л 338,5 [327; 346,2] 341 [330; 352] 334 [327; 349] 0,387
МСН, пг 29,9 [28,1; 31,3] 29,9 [28,5; 31,2] 28,9 [26,6; 30,4] 0,116
РЮ^ % 13 [12,4; 13,9] 13,2 [12,4; 14,2] 13,7 [12,7; 15,1] 0,070
Тромбоциты, х109/л 210 [179,2; 249,7] 218 [196,5; 281] 255 [208; 327] 0,016
СОЭ, мм/ч 10 [7; 18] 12 [7,5; 19,5] 16 [10; 23] 0,110
Биохимический анализ
Общ белок, г/л 73,9 [69; 76,6] 72,4 [69,6; 77,2] 69,9 [65,5; 75,6] 0,353
Мочевина, ммоль/л 5,5 [4,6; 7,3] 5,9 [4,8; 7,2] 4,9 [4,2; 6,8] 0,361
АлТ, Ед/л 15,9 [13,1; 28,7] 17 [13,7; 26] 16,3 [11,7; 21,2] 0,610
АсТ, Ед/л 19 [15,6; 24,7] 18,9 [14,2-24,2] 17,6 [15,9; 21,7] 0,765
Билирубин, мкмоль/л 9,4 [7; 13,9] 8 [6-12,4] 8,2 [7; 12,6] 0,248
Холестерин, ммоль/л 5,6 [4,7; 6,6] 5 [4,3; 6,3] 4,8 [4,3; 6,2] 0,182
СРБ, мг/л 2,4 [2; 9,6] 3,5 [1,4; 14,5] 1,6 [1,3; 3] 0,316
Коагулограмма
АЧТВ, сек 28 [23,6; 31,3] 30,3 [26,1; 34,9] 27,1 [22,4; 30,3] 0,013
Фибриноген, г/л 3,4 [2,8; 4,1] 3,35 [2,9; 3,9] 3,3 [2,6; 3,8] 0,449
ПТИ, % 96,7 [83,6; 102] 94 [80,4; 102,5] 96,3 [80,4; 106] 0,797
МНО 1 [0,93; 1,1] 1 [0,94; 1,14] 0,98 [0,97; 1,0] 0,850
D-димер, нг/мл 306 [112; 546] 463 [233; 608] 520 [310; 987] 0,159
Примечание. В таблице статистическая значимость различий показателей между группами рассчитана по критерию Краскела-Уоллиса с поправкой Бонферрони (р<0,0167); значения представлены в виде Ме(02) (01-03).
Аббревиатуры. МСТ — средний объем эритроцита, МСНС — средняя концентрация (насыщенность) гемоглобина в эритроците, МСН — среднее содержание гемоглобина в эритроците, ВРШ представляет собой степень отклонения размера эритроцитов от нормального и измеряется в процентах, СОЭ — скорость оседания эритроцитов, АлТ — аланинаминотрансфераза, АсТ — аспартатаминотрансфераза, СРБ — С-реактивный белок, АЧТВ — Активированное частичное тромбопластиновое время, ПТИ — протромбиновый индекс, МНО — международное нормализованное отношение.
ОБСУЖДЕНИЕ
Впервые в Казахстане проведено исследование, в котором изучались клинические и лабораторные изменения после СОУЮ-19 среди пациентов с СД2, а также развитие впервые диагностированных заболеваний в разные периоды заражения. Также впервые была применена методология обработки данных в реальной клинической практике (RWD) с использованием медицинской информационной системы для проверки гипотез о различии клинической картины после перенесенного заболевания СОУЮ-19 в разные вариант-ассоциирован-ные периоды по отношению к пациентам с СД2.
Данное исследование развивает тезисы, заложенные в предшествующих публикациях, о том, что клиническая картина СОУЮ-19 и постковидного периода может отличаться в зависимости от вариант-зависимого периода времени [16-19]. В рамках данного исследования мы увидели, что пациенты отличаются по демографическим данным — популяция «Омикрон» менее комор-бидная, чем популяции «Альфа» и «Дельта». Отмечено, что у пациентов в группах «Альфа» и «Дельта» впервые выявленные заболевания развивались чаще в течение 12 месяцев, чем у пациентов в группе «Омикрон». Неясно, связано это с вариант-зависимым периодом заболевания или с большей коморбидностью отобранной группы пациентов. Однако эти выводы хорошо согласуются с предшествующими данными [16-19]. С другой стороны, 90-дневная смертность, приписываемая СОУЮ-19, последовательно снизилась с 42% для штамма «Альфа» до 9% и до 2% для вариантов «Дельта» и «Омикрон» соответственно [19]. Это позволяет утвердить более легкое течение периода «Омикрон».
Развитие заболеваний опорно-двигательной системы выше в группе пациентов, заболевших в вари-ант-ассоциированный период «Дельта». Исследователи предположили несколько объяснений этим различным жалобам со стороны опорно-двигательного аппарата, и одной из основных причин является экспрессия поверхностного рецептора ангиотензинпревращающего фермента 2 (АСЕ2), рецептора для связывания человеческих клеток БАКБ-СоУ-2, в некоторых тканях, таких как мышцы, хрящи, кости и синовиальная оболочка [28]. Ревматические скелетно-мышечные проявления СОУЮ-19 можно классифицировать как возникающие во время инфекции, вызванные лекарствами, используемыми для лечения СОУЮ-19, после введения вакцины, а также вызванные длительным СОУЮ-19 [29]. Однако сравнительных данных о влиянии различных геномных вариантов БАКБ-СоУ-2 на опорно-двигательный аппарат нет. По настоящим данным можно предположить, что вариант «Дельта» оказывает наибольшее влияние на развитие заболеваний опорно-двигательного аппарата по сравнению с другими вариантами БАКБ-СоУ-2. По остальным впервые зарегистрированным заболеваниям статистически значимой разницы обнаружено не было.
При оценке впервые выявленной симптоматики через 3 месяца после перенесенного СОУЮ-19 было отмечено большее количество кардиологических и неврологических жалоб у пациентов «Альфа» и «Дельта» временных периодов по сравнению с периодом «Омикрон», что в целом соответствует большей заболевае-
мости пациентов первых двух групп. Ранее в систематическом обзоре МоиББаош Е1 и соавт. отмечалось, что постковидный синдром может включать до 50 симптомов, самыми распространенными из которых являются усталость (58%), головная боль (44%), нарушение внимания (27%), выпадение волос (25%) и одышка (24%) [30]. С учетом того, что чаще выявлялась кардиосимптома-тика, по данным обзора коморбидных патологий при СОУЮ-19 БНадМ^итКгезси К и соавт. [31], сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) обычно связаны с тяжестью СОУЮ-19. Косвенно манифестация кардиологической симптоматики в группах, связанных с более тяжелыми периодами СОУЮ-19, может говорить о двунаправлен-ности этого утверждения. Данные о распространенности неврологической симптоматики согласуются с доказательствами того, что БАКБ-СоУ-2 оказывает долгосрочное воздействие на неврологическую систему, включая инсульт, энцефалит и другие тяжелые заболевания центральной нервной системы [32-34].
Более того, согласно данным Российского регистра СД, наибольший прирост смертности среди пациентов с СД за последние 13 лет наблюдался в 2020-2021 гг., в период пандемии новой коронавирусной инфекции. Основными причинами смертности пациентов, не связанных непосредственно с диабетом, являлись ССЗ, онкологические заболевания и коронавирусная инфекция [35]. Эти данные позволяют предположить, что коронавирусная инфекция может влиять на развитие или ухудшение заболеваний ССЗ и других органов.
Лабораторные показатели
Исследования, приведенные в обзоре о появлении новых состояний или заболеваний [36], выявили значительное повышение уровня триглицеридов, холестерина ЛПНП и общего холестерина у пациентов через 3-6 месяцев после выписки из больницы по поводу СОУЮ-19 по сравнению с теми, кто не нуждался в госпитализации или перенес более легкое течение заболевания [37-39]. Таких изменений у пациентов не наблюдалось в рамках данного исследования.
Согласно данным исследования, у пациентов в периоде «Альфа» тромбоцитопения встречалась в 2 раза чаще, чем в периоде «Дельта» и в 7,5 раза чаще, чем в периоде «Омикрон», что может говорить о том, что в ранних периодах заболевания нарушения гемостаза были более выраженными, чем в поздних. В начале коронавирусной инфекции тромбоцитопения являлась предиктором неблагоприятного исхода и использовалась в качестве показателя тяжести заболевания при госпитализации [40, 41].
Показатели АЧТВ также были выше в группе «Дельта» по сравнению с другими группами. Эти данные согласуются с результатами других исследований, где отмечена тенденция к увеличению показателей АЧТВ у пациентов с тяжелым течением инфекции [42, 43]. В то же время некоторые исследователи сообщают об отсутствии разницы между пациентами, переведенными в отделение интенсивной терапии, и теми, кому не понадобилась интенсивная терапия [44, 45]. Тем не менее известно, что увеличение показателя АЧТВ у пациентов с СОУЮ-19 может быть связано с наличием волчаноч-ного антикоагулянта, действие которого заключается
в одновременном увеличении показателя АЧТВ и осложнении течения заболевания тромбозами [46]. В целом следует отметить, что в периоде «Альфа» было больше госпитализированных пациентов, чем в периоде «Омикрон», в том числе заявление о завершении пандемии было сделано 5 мая 2023 г. во время вариант-ассоцииро-ванного периода «Омикрон».
По данным УэгдЬезе J и соавт., лимфопения и низкий уровень сывороточного 1дА ассоциированы с сохранением симптомов СОУЮ-19 [47]. В то же время другие авторы отметили, что количество лимфоцитов, уровень СРБ, СОЭ и концентрация глюкозы были выявлены как ключевые маркеры для диагностики и мониторинга постко-видного синдрома [48]. Однако в данном исследовании не выявлено статистически значимой разницы между группами по показателям, отражающим воспалительные процессы. Возможно, это связано с естественным снижением уровня СРБ. По данным исследования Washirasaksiri С и соавт., среднее значение СРБ значительно снизилось между 3- и 6-месячными визитами и распространенность долгосрочных отклонений СРБ составила только у 14,8% пациентов [49]. Кроме того, в другом исследовании было выявлено, что у пациентов, инфицированных вариантом «Дельта», наблюдалось более низкое количество лимфоцитов и уровень СОЭ. Это позволяет предположить, что вариант «Дельта» может нарушать иммунную функцию и вызывать менее выраженную неспецифическую воспалительную реакцию [50]. В связи с вышеизложенным, дальнейшие проспективные исследования должны сосредоточиться на детальном анализе лабораторных изменений, связанных с постковидным синдромом, в контексте различных периодов, ассоциированных с доминированием различных вариантов ко-ронавирусной инфекции. Это позволит более глубоко понять потенциальные различия в патофизиологических механизмах и клинических проявлениях постковидного состояния, обусловленных циркулирующими вариантами БАКБ-СоУ-2
Ограничения исследования
Одним из ограничений исследования стало недостаточное репортирование данных, что могло быть обусловлено различными факторами, включая особенности работы с МИС, возможные ограничения во времени у врачей или неполное предоставление информации пациентами. В результате период сбора данных о симптомах был сокращен до 3 месяцев. Однако, поскольку
заболевания фиксировались по кодам МКБ, трудностей при анализе заболеваемости в первый год после СОУЮ-19 не возникло. Также важным ограничением оказался переход пациентов под наблюдение клиник, которые пользуются другими медицинскими информационными системами. Это также было фактором потери данных, потому что в Республике Казахстан в настоящее время не сформирован единый цифровой контур. Отмечалось также недостаточное репортирование целевых уровней НЬА1с для менеджмента СД2, что привело к отсутствию статистики по НЬА1с в диабет-ассоциированной аналитике.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, данные реальной клинической практики позволяют проследить за развитием новой симптоматики и новых заболеваний пациента в постковидном периоде. Пациенты с СД2 во временной вариант-ассо-циированный период «Омикрон» имели меньший риск развития новых симптомов и заболеваний, по сравнению с остальными периодами. Необходимо внедрять решения для контроля целевых показателей НЬА1с через медицинские информационные системы и повышать стандарты качества репортирования симптоматики пациентов для более точного RWD-анализа.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источники финансирования. Работа выполнена по инициативе авторов без привлечения финансирования.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи.
Участие авторов. Алтынбекова С.А. — разработка дизайна исследования, выгрузка данных, подготовка статистических таблиц, анализ и интерпретация данных, написание статьи; Фадеев В.В. — разработка концепции и дизайна исследования, внесение в рукопись существенных правок; Абылайулы Ж. — разработка концепции и дизайна исследования, анализ и интерпретация данных, написание статьи; Большакова С.В. — разработка концепции и дизайна исследования, внесение в рукопись финальной правки.
Все авторы одобрили финальную версию статьи перед публикацией, выразили согласие нести ответственность за все аспекты работы, подразумевающую надлежащее изучение и решение вопросов, связанных с точностью или добросовестностью любой части работы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ | REFERENCES
1. National Institute for Health and Care Excellence (NICE). COVID-19 rapid guideline: managing the long-term effects of COVID-19 (NG188). URL: https://www.nice.org.uk/guidance/ng188
2. Oronsky B, Larson C, Hammond TC, et al. A Review of Persistent Post-COVID-19 Syndrome (PPCS). Clin Rev Allergy Immunol. 2021;20:1-9. doi: https://doi.org/10.1007/s12016-021-08848-3
3. Nalbandian A, Sehgal K, Gupta A, et al. Post-acute COVID-19 syndrome. Nat. Med. 2021;27:601-615. doi: https://doi.org/10.1038/s41591-021-01283-z
4. Bell ML, Catalfamo CJ, Farland LV, et al. Post-acute sequelae of COVID-19 in a non-hospitalized cohort: results from the Arizona CoVHORT. PLoS One. 2021;16. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254347
5. de Almeida-Pititto B, Dualib PM, Zajdenverg L, et al. Brazilian Diabetes Society Study Group (SBD). Severity and mortality of COVID-19 in patients with diabetes, hypertension and cardiovascular disease: a meta-analysis. Diabetol Metab Syndr. 2020;12:75.
doi: https://doi.org/10.1186/s13098-020-00586-4
6. Huang I, Lim MA, Pranata R. Diabetes mellitus is associated with increased mortality and severity of disease in COVID-19 pneumonia - a systematic review, meta-analysis, and meta-regression. Diabetes Metab Syndr. 2020;14:395-403. doi: https://doi.org/10.1016Zj.dsx.2020.04.018
7. Vigili de Kreutzenberg S. Long COVID-19 and diabetes mellitus:
a short review. Metabolism and Target Organ Damage. 2023;3(1):4. doi: http://dx.doi.org/10.20517/mtod.2022.30
8. Состояние после COVID-19 (постковидный синдром) у взрослых. Клинический протокол диагностики и лечения РК 2023 год
9. Chen C, Haupert SR, Zimmermann L, Shi X, Fritsche LG, Mukherjee B. Global Prevalence of Post-Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Condition or Long COVID: A Meta-Analysis and Systematic Review. J Infect Dis. 2022;226(9):1593-1607. doi: https://doi.org/10.1093/infdis/jiac136
10. Fernández-de-las-Peñas C, Palacios-Ceña D, Gómez-Mayordomo V, et al. Prevalence of post-COVID-19 symptoms in hospitalized and non-hospitalized COVID-19 survivors: A systematic review and meta-analysis. Eur J Intern Med. 2021;92:55-70.
doi: https://doi.org/10.1016/jejim.2021.06.009
11. Subramanian A, Nirantharakumar K, Hughes S, et al. Symptoms and risk factors for long COVID in non-hospitalized adults. Nat Med. 2022;28(8):1706-1714. doi: https://doi.org/10.1038/s41591-022-01909-w
12. Lopez-Leon S, Wegman-Ostrosky T, Perelman C, et al. More than 50 long-term effects of COVID-19: a systematic review and meta-analysis. SciRep. 2021;11(1):16144.
doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-95565-8
13. Liang L, Yang B, Jiang N, et al. Three-month follow-up study of survivors of coronavirus disease 2019 after discharge. J Korean Med Sci. 2020;35:e418. doi: https://doi.org/10.3346/jkms.2020.35.e418
14. Huang C, Huang L, Wang Y, et al. 6-month consequences of COVID-19 in patients discharged from hospital: a cohort study. Lancet. 2021;397:220-32. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)32656-8
15. Pavli A, Theodoridou M, Maltezou HC. Post-COVID syndrome: incidence, clinical spectrum, and challenges for primary healthcare professionals. Arch Med Res. 2021;52:575-81.
doi: https://doi.org/10.1016/j.arcmed.2021.03.010
16. Antonelli M, Pujol JC, Spector TD, Ourselin S, Steves CJ. Risk of long COVID associated with delta versus omicron variants of SARS-CoV-2. Lancet. 2022;399:2263-2264. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00941-2
17. Cortellini A, Tabernero J, Mukherjee U, Salazar R, Sureda A, et al. SARS-CoV-2 omicron (B.1.1.529)-related COVID-19 sequelae in vaccinated and unvaccinated patients with cancer: results from the OnCovid registry. Lancet Oncol. 2023;24:335-346. doi: https://doi.org/10.1016/S1470-2045(23)00056-6
18. Kahlert CR, Strahm C, Güsewell S, Cusini A, Brucher A, et al. Post-Acute Sequelae After Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Infection by Viral Variant and Vaccination Status:
A Multicenter Cross-Sectional Study. Clin. Infect. Dis. 2023;77:194-202. doi: https://doi.org/10.1093/cid/ciad143
19. Willan J, Agarwal G, Bienz N. Mortality and burden of post-COVID-19 syndrome have reduced with time across SARS-CoV-2 variants
in haematology patients. Br. J. Haematol. 2023;201:640-644. doi: https://doi.org/10.1111/bjh.18700
20. Elliott L, Fidler C, Ditchfield A, Stissing T. Hypoglycemia Event Rates: A Comparison Between Real-World Data and Randomized Controlled Trial Populations in Insulin-Treated Diabetes. Diabetes Ther. 2016;7(1):45-60. doi: https://doi.org/10.1007/s13300-016-0157-z
21. Liebl A, Prager R, Binz K, Kaiser M, Bergenstal R, Gallwitz B. Comparison of insulin analogue regimens in people with type 2 diabetes mellitus in the PREFER Study: a randomized controlled trial. Diabetes Obes Metab. 2009;11(1):45-52. doi: https://doi.org/10.1111/j.1463-1326.2008.00915.x
22. Ligthelm RJ, Borzi V, Gumprecht J, Kawamori R, Wenying Y, Valensi P. Importance of observational studies in clinical practice. Clin Ther. 2007;29(6 Pt 1):1284-1292. doi: https://doi.org/10.1016/j.clinthera.2007.07.004
23. Gough SCL, Bhargava A, Jain R, Mersebach H, Rasmussen S, Bergenstal RM. Low volume insulin degludec 200 U/ml once-daily improves glycaemic control similar to insulin glargine with a low risk of hypoglycemia in insulin-naive patients with type 2 diabetes:
a 26-week, randomized, controlled, multinational, treat-to-target trial: the BEGIN™ LOW VOLUME trial. Diabetes Care. 2013;36(9):2536-2542. doi: https://doi.org/10.2337/dc12-2329
24. American Diabetes Association Workgroup on Hypoglycemia Defining and reporting hypoglycemia in diabetes: a report from the American Diabetes Association Workgroup
on Hypoglycemia. Diabetes Care. 2005;28(5):1245-1249. doi: https://doi.org/10.2337/diacare.28.5.1245
25. Amiel SA, Dixon T, Mann R, Jameson K. Hypoglycaemia in Type 2 diabetes. DiabetMed. 2008;25(3):245-254. doi: https://doi.org/10.1111/j.1464-5491.2007.02341.x
26. Swinnen SG, Mullin s P, Miller M, Hoekstra JB, Holleman F. Changing the glucose cut-off values that define hypoglycaemia has a major effect on reported frequencies of hypoglycaemia. Diabetologia. 2009;52(1):38-41. doi: https://doi.org/10.1007/s00125-008-1147-0
27. Клинический протокол диагностики и лечения сахарного диабета РК 2022 г.
28. Pal A, Roongta R, Mondal S, Sinha D, Sinhamahapatra P, Ghosh A, et al. Does post-COVID-19 reactive arthritis exist ? Experience of
a tertiary care centre with a review of the literature. Reumatol Clin. 2023;19:67-73. doi: https://doi.org/10.1016/j.reuma.2022.03.004
29. Jafarzadeh A, Gosain R, Mortazavi SMJ, Nemati M, Jafarzadeh S, Ghaderi A. SARS-CoV-2 Infection: A Possible Risk Factor for Incidence and Recurrence of Cancers. Int J Hematol Stem Cell Res. 2022.
doi: https://doi.org/10.18502/ijhoscr.v16i2.9205
30. El Moussaoui R, Opmeer BC, de Borgie CA, et al. Long-term symptom recovery and health-related quality of life in patients with mild-to-moderate-severe community-acquired pneumonia. Chest. 2006;130(4):1165-1172. doi: https://doi.org/10.1378/chest.130.4.1165
31. Radu Silaghi-Dumitrescu, lulia Patrascu, Maria Lehene and lulia Bercea. Comorbidities of COVID-19 Patients. Medicina (Kaunas). 2023; 59(8):1393. doi: https://doi.org/10.3390/medicina59081393
32. Cleret de Langavant L, Petit A, Nguyen QTR, et al. Clinical description of the broad range of neurological presentations of COVID-19:
A retrospective case series. Rev Neurol (Paris). 2021;177(3):275-282. doi: https://doi.org/10.1016/j.neurol.2021.01.004
33. Garcia-Azorin D, Abildüa MJA, Aguirre MEE, et al. Neurological presentations of COVID-19: Findings from the Spanish Society of Neurology neuroCOVID-19 registry. J Neurol Sci. 2021;423:117283. doi: https://doi.org/10.1016/jjns.2020.117283
34. U Farooque, S Shabih, S Karimi, AK Lohano, S Kataria. Coronavirus Disease 2019-Related Acute Ischemic Stroke: a Case Report Cureus, 2020;12(9)(). doi: https://doi.org/10.7759/cureus.10310
35. Dedov II, Shestakova MV, Vikulova OK, Zheleznyakova AV,
et al. Diabetes mellitus in the Russian Federation: dynamics of epidemiological indicators according to the Federal Register of Diabetes Mellitus for the period 2010-2022. Diabetes mellitus. 2023; 26(2):104-123. doi: https://doi.org/10.14341/DM13035
36. Wrona M, Skrypnik D. New-Onset Diabetes Mellitus, Hypertension, Dyslipidaemia as Sequelae of COVID-19 Infection-Systematic Review. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(20):13280.
doi: https://doi.org/10.3390/ijerph192013280
37. Gameil MA, Marzouk RE, Elsebaie AH. Rozaik SE, Journal EL. Long-Term clinical and biochemical residue after COVID-19 recovery. Egypt Liver J. 2021;11:74. doi: https://doi.org/10.1186/s43066-021-00144-1
38. Dennis A, Wamil M, Alberts J, Oben J, Cuthbertson DJ, et al. Multiorgan impairment in low-Risk individuals with post-COVID-19 syndrome: A prospective, community-Based study. BMJ Open. 2021;11:e048391. doi: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-048391
39. Li W, Moore MJ, Vasllieva N, Sui J, Wong SK, Berne MA. Angiotensin-Converting enzyme 2 is a functional receptor for the SARS coronavirus. Nature. 2003;426:450-454.
doi: https://doi.org/10.1038/nature02145
40. Bitsadze V, Khizroeva J, Makatsariya A, et al. COVID-19, septic shock and syndrome of disseminated intravascular coagulation syndrome. Part 2. Vestn Ross AkadMeditsinskikh Nauk. 2020. doi: https://doi.org/10.15690/vramn1336
41. Lippi G, Plebani M, Henry MB. Thrombocytopenia is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections: a meta-analysis. Clin Chim Acta. 2020;506:145-148. doi: https://doi.org/10.1016/j.cca.2020.03.022.
42. Wan S, Xiang Y, Fang W, et al. Clinical features and treatment of COVID-19 patients in northeast Chongqing. J Med Virol. 2020;92(7):797-806. doi: https://doi.org/10.1002/jmv.25783
43. 43. Guo T, Fan Y, Chen M, et al. Cardiovascular Implications of Fatal Outcomes of Patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). JAMA Cardiol. 2020. doi: https://doi.org/10.1001/jamacardio.2020.1017
44. Tang N, Li D, Wang X, Sun Z. Abnormal coagulation parameters are associated with poor prognosis in patients with novel coronavirus pneumonia. J Thromb Haemost. 2020;18(4):844-847. doi: https://doi.org/10.1111/jth.14768
45. Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5
46.
47.
48.
Helms J, Tacquard C, Severac F, et al. High risk of thrombosis
in patients with severe SARS-CoV-2 infection: a multicenter
prospective cohort study. Intensive Care Med. 2020;46(6):1089-1098.
doi: https://doi.org/10.1007/s00134-020-06062-x
Varghese J, Sandmann S, Ochs K, et al. Persistent
symptoms and lab abnormalities in patients who
recovered from COVID-19. SciRep. 2021;1 1(1):12775.
doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-91270-8
Robu Popa D, Melinte OE, Dobrin M-E, et al. Laboratory Diagnostics
Accuracy for COVID-19 versus Post-COVID-19 Syndrome in Lung
49.
50.
Disease Patients with Multimorbidity. JPers Med. 2024;14(2):171.
doi: https://doi.org/10.3390/jpm14020171
Washirasaksiri C, Sayabovorn N, Ariyakunaphan P, et al. Long-term
multiple metabolic abnormalities among healthy and high-risk
people following nonsevere COVID-19. Sci Rep. 2023;13(1):14336.
doi: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41523-5
Fanglin Li, Jiayi Deng, Canbin Xie, Guyi Wang, Min Xu, Chenfang Wu,
Jinxiu Li. The differences in virus shedding time between the Delta
variant and original SARS-CoV-2 infected patients. Front Public Health.
2023;11:1132643. doi: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1132643
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ [AUTHORS INFO]
Алтынбекова Сауле Абайкызы, магистр медицинских наук, докторант [Saule A. Altynbekova, master of medical Sciences, PhD]; адрес: Казахстан, г. Алматы, 050031, Райымбек 522/1-190 [address: 522/1-190 Raiymbek, 050031 Almaty, Kazakhstan]; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4890-9697; e-mail: [email protected]
Фадеев Валентин Викторович, д.м.н., профессор, член-корр. РАН [Valentin V. Fadeev, MD, PhD, Professor]; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3026-6315; e-mail: [email protected] Абылайулы Жангентхан, д.м.н., профессор [Abilayuly Zhangentkhan, MD, PhD, Professor]; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5439-5480; e-mail: [email protected]
Большакова Светлана Викторовна, к.м.н., доцент [Svetlana V. Bolshakova, PhD, Associate Professor]; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5831-7471; e-mail: [email protected]
ЦИТИРОВАТЬ:
Алтынбекова С.А., Фадеев В.В., Абылайулы Ж., Большакова С.В. Ретроспективный анализ особенностей постковид-ного периода у пациентов с сахарным диабетом 2 типа, заболевших в разные вариант-ассоциированные периоды COVID-19 // Сахарный диабет. — 2024. — Т. 27. — №5. — C. 441-450. doi: https://doi.org/10.14341/DM13179
TO CITE THIS ARTICLE:
Altynbekova SA, Fadeev VV, Abilayuly Z, Bolshakova SV. Retrospective Analysis of the Characteristics of the Post-COVID Period in Patients with Type 2 Diabetes, Infected During Different Variant-Associated Periods of COVID-19. Diabetes Mellitus. 2024;27(5):441-450. doi: https://doi.org/10.14341/DM13179
СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕМИССИИ САХАРНОГО ДИАБЕТА 2 ТИПА ПОСЛЕ БАРИАТРИЧЕСКОЙ ХИРУРГИИ DRAMS
© А.Е. Неймарк1*, М.А. Молоткова1, М.И. Гальченко2, С.Е. Лапшина1, Е.О. Макарова3, С.В. Афонин1, Г.В. Шолохов4, А.Ю. Мациевская4
Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова, Санкт-Петербург 2Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, г. Пушкин, Санкт-Петербург 3Клиническая больница Святителя Луки, Санкт-Петербург
4Санкт-Петербургская клиническая больница Российской академии наук, Санкт-Петербург
ОБОСНОВАНИЕ. Бариатрическая хирургия доказала свою эффективность в качестве метода лечения метаболических осложнений ожирения, в том числе сахарного диабета 2 типа (СД2). В настоящее время данный метод лечения является наиболее эффективным способом достижения стойкой ремиссии СД2. Принимая во внимание прогрессирующий рост выполняемых бариатрических вмешательств и выраженную гетерогенность группы пациентов, претендующих на оперативное лечение ожирения, важным этапом развития данного направления является разработка персонализированного подхода.
ЦЕЛЬ. Разработка шкалы предоперационного прогнозирования ремиссии СД2 у пациентов российской популяции с ожирением, перенесших бариатрическое вмешательство (продольная резекция желудка или гастрошунтирование). МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Проведено ретроспективное многоцентровое когортное исследование, по итогу в исследование было включено 112 пациентов, среди них — 75 женщин и 37 мужчин, средний возраст — 46,25±9,29 года, средний индекс массы тела (ИМТ) — 48,71±7,66 кг/м2. В дальнейшем проведен математический анализ 17 дооперационных клинических критериев для поиска независимых предикторов ремиссии СД2: возраст, ИМТ, длительность СД2, количество сахароснижающих препаратов, терапия метформином, терапия препаратами сульфонилмочевины (ПСМ), инсулинотерапия, предоперационный уровень гликированного гемоглобина (ИЬА1с), С-пептид, индекс инсулинорезистентности HOMA-IR, повышение уровня печеночных трансаминаз, гипе-рурикемия, уровень общего холестерина (ХС), триглицеридов (ТГ), липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), уровень витамина 25(OH)D.
РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате из 112 пациентов ремиссия СД2 регистрировалась у 85 человек (75,9%), отсутствие ремиссии СД2 наблюдалось у 27 пациентов (24,1%). По итогам многоэтапного математического анализа выяснено, что наиболее важными прогностическими факторами стали: стаж СД2, возраст, индекс инсулинорезистентности HOMA-IR, НЬА1с, ИМТ, терапия метформином, ПСМ, инсулинотерапия, повышение уровня печеночных трансаминаз, уровень общего ХС. По результатам проведенного статистического анализа был вычислен относительный коэффициент важности каждого из параметров, в результате чего была разработана формула, позволяющая прогнозировать высокую или низкую вероятность ремиссии СД2 после бариатрического лечения. Для удобства применения в клинической практике на основании разработанной формулы был предложен онлайн-калькулятор DRAMS (Diabetes Remission After Metabolic Surgery).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. По результатам проведенного исследования удалось разработать онлайн-калькулятор для прогнозирования вероятности ремиссии СД2 после бариатрического вмешательства. Накопленный в настоящий момент набор характеристик дает возможность для построения качественной шкалы «высокий риск»/«низкий риск». Ряд выявленных в рамках настоящего исследования предикторов требует дальнейшего исследования на больших выборках пациентов.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: бариатрическая хирургия; метаболическая хирургия; ремиссия сахарного диабета 2 типа; ожирение; DiaRem; Ad-DiaRem; IMS; ABCD; DiaBetter.
DRAMS — THE NEW SYSTEM FOR PREDICTING TYPE 2 DIABETES MELLITUS REMISSION AFTER BARITARIC SURGERY
© Aleksandr E. Neimark1*, Mariia A. Molotkova1, Maxim I. Galchenko2, Sofya E. Lapshina1, Ekaterina O. Makarova3, Semyon V. Afonin1, Georgy V. Sholokhov4, Anna Y. Macievskaya4
1Almazov National Medical Research Centre, St. Petersburg, Russia 2Saint Petersburg State Agrarian University, Pushkin, St. Petersburg, Russia 3St. Luke Clinical Hospital, St. Petersburg, Russia
4St. Petersburg Hospital of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia
© Endocrinology Research Centre, 2024_Received: 07.05.2024. Accepted: 04.09.2024_BY NC ND
BACKGROUND: Bariatric surgery has proven effective as a treatment for the metabolic complications of obesity, including type 2 diabetes mellitus (T2DM). Nowadays it is important to develop a personalized approach for bariatric patients generally, and for those with T2DM.
AIM: Development of a scale for preoperative prediction of remission of T2DM in obese patients Russian population undergoing bariatric surgery (sleeve gastrectomy or gastric bypass).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective multicenter cohort study was conducted. The study included 112 patients (75 women and 37 men), mean age 46.25±9.29 years, mean BMI 48.71±7.66 kg/m2. A mathematical analysis of 17 preoperative clinical criteria was carried out to search for independent predictors of T2DM remission.
RESULTS: A remission of T2DM was verified in 85 subjects, (75.9%), absence of remission of T2DM — in 27 subjects (24.1%). The most important prognostic factors were T2DM experience, age, HOMA-IR insulin resistance index, HbA1c, BMI, metformin therapy, SUs, insulin intake, increased levels of liver transaminases, and total cholesterol levels. The relative importance coefficient of each parameter was calculated. A formula has been developed to predict the high or low probability of T2DM remission after bariatric treatment. An online DRAMS (Diabetes Remission After Metabolic Surgery) calculator was proposed based on this formula so it is easy to use in clinical practice.
CONCLUSION: An online calculator has been developed to predict the probability of T2DM remission after bariatric surgery. The received data allow us to construct a qualitative "high risk"/"low risk" scale. A number of identified predictors require further study in larger samples of patients.
KEYWORDS: bariatric surgery; metabolic surgery; remission of type 2 diabetes mellitus; obesity; DiaRem; Ad-DiaRem; IMS; ABCD; DiaBetter.
ОБОСНОВАНИЕ
В настоящее время во всем мире наблюдается эпидемия сахарного диабета 2 типа (СД2). К 2045 г. Международная диабетическая федерация прогнозирует рост заболеваемости СД2 на 46%, то есть достигнет примерно 783 миллионов человек (каждый восьмой взрослый человек) будет страдать СД2 [1].
Значимый вклад в достижении ремиссии СД2 и улучшении показателей углеводного обмена у пациентов с ожирением доказала бариатрическая хирургия, что позволило внести данный метод лечения в международные и национальные клинические рекомендации по терапии СД2 [2, 3].
Для прогнозирования наступления ремиссии СД2 после выполнения бариатрических операций были разработаны несколько математических моделей (DiaRem, Ad-DiaRem, ABCD, IMS, DiaBetter), позволяющих оценить соотношение риска и пользы при планировании бариа-трического лечения [4, 5].
Ранее авторами данной статьи была оценена прогностическая ценность шкал DiaRem, Ad-DiaRem, ABCD, IMS в наступлении ремиссии СД2 у пациентов после бариатри-ческой операции. В ходе исследования был проведен ретроспективный анализ результатов бариатрических операций у 38 пациентов с СД2 (17 мужчин и 21 женщина, медиана ИМТ 46,4 (интервал Q1, Q3 [41,38, 56,28], межквартильный размах — 14,9) кг/м2). Каждый пациент был валидирован по шкалам DiaRem, Ad-DiaRem, ABCD, IMS с использованием суммы баллов по исходным переменным. По результатам исследования установлено, что при сравнении 4 шкал лучшей прогностической ценностью обладают Ad-DiaRem и ABCD. Данные шкалы учитывают факторы, отражающие эндокринную функцию поджелудочной железы (уровень С-пептида, длительность СД2, количество принимаемых сахароснижающих препаратов, возраст пациента), и факторы, отражающие больший потенциал к снижению инсули-норезистентности после бариатрической хирургии (ИМТ), которые, наиболее вероятно, играют основную прогностическую роль в наступлении ремиссии СД2 [6, 7].
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Целью данного исследования являлось создание собственной шкалы предоперационного прогнозирования ремиссии СД2 у пациентов российской популяции с ожирением, перенесших бариатрическое вмешательство (продольная резекция желудка (ПРЖ) или гастрошунти-рование (ГШ)).
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Место и время проведения исследования
Место проведения. Данное исследование проводилось на базе ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» Минздрава России, ФБГУЗ «Санкт-Петербургская клиническая больница Российской академии наук», ФГБУ «СЗОНКЦ им. Л.Г. Соколова ФМБА России», Санкт-Петербург.
Время исследования. Ретроспективный анализ проводился в 2023 г.
Дизайн исследования
Проведено ретроспективное многоцентровое ко-гортное исследование, в ходе которого осуществлен анализ исходных характеристик и послеоперационных результатов у пациентов с СД2, перенесших оперативное лечение ожирения и его метаболических осложнений. В данное исследование были включены пациенты, которым проводилось бариатрическое вмешательство через лапароскопический доступ в объеме ПРЖ или ГШ в период с 2018 по 2022 гг. Оперативное лечение осуществлялось группой хирургов, имеющих высокую квалификацию и большой практический опыт выполнения бариатрических операций. Решение о необходимости выполнения бариатрического вмешательства принималось мультидисциплинарной командой в соответствии с существовавшими на тот момент клиническими рекомендациями [8]. Критерии постановки диагноза СД2 соответствовали актуальным клиническим рекомендациям [8, 9].
Методы
На момент начала исследования были использованы критерии ремиссии СД2, указанные в Алгоритмах специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом 2021 г. В данном официальном источнике приведены следующие определения: полная ремиссия СД2 — это поддержание уровня гликированного гемоглобина (НЬА1с)<6,0% на протяжении, по крайней мере, 1 года после операции в отсутствие фармакотерапии; частичная ремиссия — это поддержание уровня HbA1c<6,5% на протяжении, по крайней мере, 1 года после операции в отсутствие фармакотерапии [8]. Согласно последним Алгоритмам специализированной медицинской помощи больным СД от 2023 г., определение ремиссии СД2 звучит как поддержание HbA1c<6,5% не менее, чем 3 месяца на фоне полной отмены сахароснижающей терапии [9]. Принимая во внимание некую несогласованность актуальных в настоящий день клинических рекомендаций и тех клинических рекомендаций, которые существовали на момент начала данного исследования, во избежание некорректности собранных данных было принято решение об определении ремиссии как поддержание уровня HbA1c<6,5% в течение не менее 1 года на фоне отсутствия сахароснижающей терапии.
На первом этапе исследования были отобраны 230 пациентов. Пациенты были приглашены в клинику с целью оценки результатов бариатрической хирургии (динамика веса, уровень НЬА1с, объем сахароснижающей терапии). При невозможности присутствовать на очном приеме в клинике с пациентом проводился телефонный опрос с возможностью предоставления результатов анализа крови на НЬА1с, выполненного не ранее, чем через 1 год после бариатрического вмешательства.
Статистический анализ
Следующим этапом исследования стало проведение математического анализа дооперационных клинических критериев, ассоциированных с течением ожирения и СД, для поиска независимых предикторов ремиссии СД2: возраст, ИМТ, длительности СД2, количество саха-роснижающих препаратов, терапия препаратами бигуа-нидов, терапия препаратами сульфонилмочевины (ПСМ), инсулинотерапия, предоперационный уровень НЬА1с, уровень С-пептида, индекс инсулинорезистентности HOMA-IR, повышение уровня печеночных трансаминаз (отдельно рассматривалось повышение уровня аспар-татаминотрансферазы (АСТ) и повышение уровня ала-нинаминотрансферазы (АЛТ)), гиперурикемия, уровень общего холестерина (ХС), триглицеридов (ТГ), липопро-теинов высокой плотности (ЛПВП), уровень витамина D.
Анализ проводился с помощью KNIME Analytics Platform (версия 5.1, KNIME AG, Zurich, Switzerland) и jamovi (версия 2.4, Sydney, Australia).
Для построения прогностической модели использовалось конформное прогнозирование (градиентный бу-стинг в качестве базового алгоритма).
С целью оценки важности отдельных факторов для конкретного пациента применялась техника, построенная на основе кросс-валидации.
Кластерный анализ был выполнен на основе алгоритма Self-Organizing Map, также выполнялся тест Бру-нера-Мюнцеля для оценки различий групп, получен-
ных в результате кластерного анализа. Для разделения на классы высокой и низкой вероятности ремиссии СД2 был рассчитан пороговый уровень с помощью Cohen's kappa [10].
Дизайн онлайн-калькулятора разработан на основе общедоступной онлайн-платформы FORMDESIGNER.
Этическая экспертиза
В ходе ретроспективного исследования этическая экспертиза не проводилась. Пациенты подписывали информированное добровольное согласие на обработку персональных данных.
РЕЗУЛЬТАТЫ
По результатам полученных послеоперационных данных в исследование удалось включить 112 пациентов. Основными критериями исключения пациентов из исследования являлись ряд факторов: менее 1 года с момента оперативного лечения, отсутствие актуальных контактных данных, невозможность присутствовать в клинике или предоставить результаты лабораторного исследования, отсутствие полного анамнеза течения СД2 и ожирения.
Среди 112 пациентов было 75 женщин и 37 мужчин, средний возраст — 46,25±9,29 года, средний ИМТ — 48,71±7,66 кг/м2. Более подробная характеристика пациентов представлена в табл. 1.
Согласно результатам исследования ремиссия СД2 была зарегистрирована у 85 пациентов (75,9%), отсутствие ремиссии СД2 наблюдалось у 27 пациентов (24,1%).
Поскольку данное исследование является ретроспективным и многоцентровым, у ряда пациентов отсутствовала часть данных о некоторых возможных предикторах ремиссии СД2, что обусловлено отличающимися стандартами предоперационной подготовки в разных клиниках. Ввиду этого факта, одной из основных задач математического анализа являлась возможность разработать наиболее эффективную тактику восполнения этого недостатка.
Для определения относительной важности факторов использовались два метода. Первый метод был основан на построении прогностической модели. В качестве метода было выбрано конформное прогнозирование с применением в качестве основного алгоритма градиентного бустинга. Конформное прогнозирование не обладает свойством интерпретируемости, соответственно, невозможно извлечь процедуру принятия решения по отнесению пациента к тому или иному классу непосредственно на основе построенной модели.
Для вычисления относительной важности использовалась кросс-валидация с последовательным удалением одного из полей. В качестве метрики, на основе которой строилась относительная важность, была выбрана ошибка кросс-валидации (доля неправильно классифицированных записей при анализируемом разбиении). В результате в качестве основных факторов выделены: инсулинотерапия, терапия ПСМ, повышение АСТ, общий ХС, повышение ТГ, ЛПВП, снижение ЛПВП, уровень витамина D, HOMA-IR (рис. 1).
Так как результаты прогнозирования нельзя трактовать как отличные, был предложен алгоритм, основанный на кластеризации исходного набора данных.
