Анализ комплексных данных по взаимосвязи показателей опросника диеты с соматометрическими, биоимпедансными, биохимическими и клиническими показателями пациентов с хроническими заболеваниями почек

Обоснование. Диетарные факторы сложным образом взаимосвязаны с другими показателями состояния пациентов при различных патологиях.

Цель исследования – выявление сложных закономерностей, включающих данные соматометрических, биохимических, клинических показателей состояния пациентов с хроническими заболеваниями почек (ХЗП).

Методы. Обследованы пациенты с ХЗП (n = 128); собраны значения 84 показателей, описывающих состояние участников. Исследованы демографические (возраст, пол и др.), антропометрические, анамнестические (20 диагнозов по Международной классификации болезней 10-го пересмотра) показатели, показатели биоимпедансного анализа (БИА), результаты общего и биохимического анализов крови (всего 19 показателей), показатели диеты по опроснику и др. Проведено сравнение группы пациентов с ХЗП с контрольной выборкой участников без ХЗП (n = 229). Для выявления комплексных закономерностей использованы методы топологической теории анализа сложных данных, включающих анализ метрических сгущений и метрических карт в пространстве параметров.

Результаты. С помощью методов метрического анализа данных продемонстрированы сложные взаимосвязи диетарных факторов с другими показателями состояния пациентов. Показано преобладание нарушений обмена жировой ткани среди пациентов с ХЗП: повышение потребления белков на 18 % (96,2 ± 7,137 ккал/сут, контроль – 81,5 ± 2,734 ккал/сут; р = 0,000558), жиров – на 11 % (79,7 ± 6,78 ккал/сут, контроль – 71,49 ± 0,5059 ккал/сут; р = 0,000887), углеводов – на 22 % (326,5 ± 29,2 ккал/сут, контроль – 265,6 ± 19,38 ккал/сут; р = 0,0055) и общей энергетической ценности питания – на 17 % (2409 ± 166,5 ккал/сут, контроль – 2058 ± 70,7 ккал/сут; р = 0,001022). Существование единого центрального кластера тесно скореллированных друг с другом показателей (антропометрических, БИА, биохимических) указывает на сложную патофизиологию хронического тубулоинтерстициального нефрита и его взаимосвязь с патофизиологией артериальной гипертонии. Показатели опросника диеты находились вне центрального кластера взаимодействий, что указывает на их низкую информативность как потенциальных предикторов ХЗП и на большую информативность показателя БИА «основной обмен, ккал/ сут». Метрический анализ позволил выявить различия в патофизиологии таких форм ХЗП, как N11 Хронический тубулоинтерстициальный нефрит, N14.1 Нефропатия, вызванная другими лекарственными средствами, N18 Хроническая почечная недостаточность и N17 Острая почечная недостаточность.

Заключение. Метрический анализ данных пациентов с ХЗП подтвердил, что показатели анализа крови пациентов и контрольной выборки соответствуют преобладанию нарушений обмена жиров и углеводов. Показатели потребления пищи пациентами с ХЗП комплексно взаимосвязаны с нарушениями обмена жировой ткани, снижением активного и реактивного сопротивления в БИА. При этом показатель БИА «основной обмен» более информативен, чем показатели опросника диеты.

1. Зыбалова Т.С. Биоимпедансный анализ в клинической практике. Внутренние болезни сегодня: сб. науч. тр. Минск: Ковчег; БГМУ, 2021. С. 79–90. Доступно по: https://rep.bsmu.by/handle/BSMU/34697

2. Zharnov A., Bashun N., Zharnova O. et al. Comparison of indexes of physical development biological objects measured by anthropometric and bio-impedance methods. J Hygienic Engineer Des2019;27(9):120–4.

3. Bоhm A., Heitmann B.L. The use of bioelectrical impedance analysis for body composition in epidemiological studies. Eur J Clin Nutr 2013;67(1):79–85. DOI: 10.1038/ejcn.2012.168

4. Жарнова В.В., Слизевич Т.Н., Чекель А.В. и др. Применение метода векторного анализа биоимпеданса для оценки статуса гидратации у пациентов с диффузными изменениями печени. Новости медико-биологических наук2019;19(4):48–54.

5. TorshinI.Y. Optimal dictionaries of the final information on the basis of the solvability criterion and the irapplications in bioinformatics. PatternRecognitionandImageAnalysis2013;23(2):319–27. DOI:10.1134/S1054661813020156

6. Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. Изд. 1-е. М.: Магистр, 1998. 416 с.

7. Журавлев Ю.И., Рудаков К.В., Торшин И.Ю. Алгебраические критерии локальной разрешимости и регулярности как инструмент исследования морфологи и аминокислотных последовательностей. Труды МФТИ. Серия 3. Физико-химическая биология 2011;3(4):67–76.

8. Громова О.А., Калачева А.Г., Торшин И.Ю. и др. Недостаточность магния – достоверный фактор риска коморбидных состояний: результаты крупномасштабного скрининга магниевого статуса в регионах России. Фарматека 2013;1(6):116–29.

9. Керимкулова Н.В., Никифорова Н.В., Владимирова И.С. и др. Влияние недифференцированной дисплазии соединительной тканина исходы беременности и родов. Комплексное обследование беременных с дисплазией соединительной ткани с использованием методов интеллектуального анализа данных. Земский врач 2013;2(19):34–8.

10. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. Т. 2. М.: Наука, 2005. 581 с.

11. Смирнов Н.В. Приближение законов распределения случайных величин по эмпирическим данным. Успехи математических наук 1944;10:179–206.