Многофакторный анализ «генеалогических маркеров» у взрослых с первичными иммунодефицитами

  • Авторы: Каракина МЛ1,2,3, Шершнев ВН4,5
  • Учреждения:
    1. «Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН», Екатеринбург
    2. «Свердловская областная клиническая больница №1», Екатеринбург
    3. «Областная детская клиническая больница №1», Екатеринбург
    4. «Институт экологии и промышленной безопасности» Уральского отделения РАН, Екатеринбург
    5. «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Екатеринбург
  • Выпуск: Том 88, № 4 (2016)
  • Страницы: 46-52
  • Раздел: Передовая статья
  • URL: https://journals.rcsi.science/0040-3660/article/view/31969
  • ID: 31969

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме Цель исследования. Изучение родословных взрослых пациентов с первичными иммунодефицитами (ПИД) и анализ «генеалогических данных» у родственников этих пациентов. Материалы и методы. Проведен генеалогический анализ у 74 взрослых пациентов с ПИД и 200 взрослых без ПИД с исследованием групп признаков у родственников, не менее чем в 4 поколениях, «генеалогические маркеры»: атипичный инфекционно-воспалительный процесс, аллергопатология, аутоиммунные заболевания, наличие родственников со злокачественными опухолевыми заболеваниями, случаи патологии репродуктивной функции, случаи детских смертей от инфекционных и/или онкологических заболеваний, врожденные пороки развития. В качестве показателя использовали процент родственников с указанными «генеалогическими маркерами» от общего числа родственников в 4 поколениях. Для анализа применяли непараметрические методы: квартильный анализ, корреляционный анализ Спирмена, критерий Манна—Уитни для проверки статистической значимости различий между независимыми группами. Многофакторные модели прогноза строили на основе теории принятия решений (метод Вальда—Байеса) и «деревьев классификации». На первом этапе проведен однофакторный анализ, на основании данных которого проведен корреляционный анализ показателей. Многофакторные модели прогноза строились на основе теории принятия решений и «деревьев классификации». Результаты. Выделены «генеалогические маркеры», проведен их анализ с применением разных статистических методов и сделаны выводы по наиболее прогностически значимым показателям. Заключение. Полученные результаты могут быть рекомендованы для практического применения в целях повышения эффективности при работе с пациентами, имеющими различные иммунопатологические синдромы.

Об авторах

М Л Каракина

«Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН», Екатеринбург; «Свердловская областная клиническая больница №1», Екатеринбург; «Областная детская клиническая больница №1», Екатеринбург

В Н Шершнев

«Институт экологии и промышленной безопасности» Уральского отделения РАН, Екатеринбург; «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Екатеринбург

Список литературы

  1. Кондратенко И.В., Бологов А.А. Первичные иммунодефициты. М.: Медпрактика-М; 2005.
  2. Casanova JL, Abel L. Primary immunodeficiencies: a field in its infancy. Science. 2007;317:617-626. doi: 10.1126/science.1142963.
  3. Al-Herz W, Bousfiha A, Casanova JL, Chatila T, Conley MH, Cunningham-Rundles C, Etzioni A, Franco JL, Gaspar HB, Holland SM, Klein C, Nonoyama S, Ochs HD, Oksenhendler E, Picard C, Puck JM, Sullivan K, Tang MLK. Primary immunodeficiency diseases: an update on the classification from the International Union of Immunological Societies Expert Committee for Primary Immunodeficiency. Frontiers in Immunology. 2014;5:1-33. doi: 10.3389/fimmu.2014.00162.
  4. Бочков Н.П., Пузырев В.П., Смирнихина С.А. Клиническая генетика. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2011.
  5. Генетика человека по Фогелю и Монтулски. Проблемы и подходы. Под ред. Спейчер М.Р., Антонаракис С.Е., Монтулски А.Г. Пер. с англ. Латыпов А.Ш. 4-е издание. СПб.: Изд-во Н-Л; 2013.
  6. Бочков Н.П., Пузырев В.П. Наследственные болезни. Национальное руководство. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2013.
  7. Наследственные болезни в популяциях человека. Под ред. Гинтера Е.К. М.: Медицина; 2002.
  8. Каракина М.Л., Тузанкина И.А., Истомина Е.Л. Иммунопатологические процессы при первичных иммунодефицитах. Вестник уральской медицинской академической науки. 2014;3(49):29-30.
  9. Тузанкина И.А. К вопросу диагностики иммунопатологии. Медицинская иммунология. 2010;6:485-496.
  10. Бельтюков Е.К., Виноградов А.В., Тузанкина И.А., Каракина М.Л. Об организации специализированной медицинской помощи взрослому населению Свердловской области по профилю «Аллергология и иммунология». Российский иммунологический журнал. 2014;3:482-484.
  11. Каракина М.Л., Тузанкина И.А., Шершнев В.Н. Анализ генеалогических данных у взрослых с первичными иммунодефицитами. Пульмонология. 2015;2:205-210.
  12. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика; 1999.
  13. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. 3-е изд. М.: Медиа Сфера; 2006.
  14. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. М.: Медицина; 1990.
  15. Патент РФ на изобретение №2357655/ 26.01.2009. Аронскинд Е.В., Шершнев В.Н. Способ прогнозирования спастических форм детского церебрального паралича доношенных детей. Доступно по: http://www.freepatent.ru/patents/ 2357655.
  16. Breiman L, Friedman JH, Olshen R, Stone CJ. Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books& Software; 1984.
  17. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН; 1999.
  18. Аллергология и иммунология. Национальное руководство. Под ред. Хаитова Р.М., Ильиной Н.И. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2009.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ООО "Консилиум Медикум", 2016

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».