Фенотипирование пациентов с артериальной гипертензией на основе фильтрационной функции почек и артериальной ригидности с использованием кластерного анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Артериальная гипертензия (АГ) и хроническая болезнь почек (ХБП) взаимно отягощают друг друга, формируя кардиоренальный континуум с высоким риском осложнений. Изучение их взаимосвязи через призму артериальной жесткости актуально для стратификации пациентов и оптимизации терапии.

Цель – фенотипирование пациентов с АГ на основе состояния фильтрационной функции почек и упруго-эластических свойств артериальной стенки с использованием кластерного анализа (КА) и определение клинических особенностей выявленных фенотипов.

Материал и методы. Выборка из 203 пациентов со стабильным течением АГ в возрасте 50,5 ± 6,9 года была подвергнута КА по двум входным параметрам: скорости клубочковой фильтрации и пульсовому артериальному давлению.

Результаты. Выделены три фенотипа АГ: 1-й – сохранные фильтрационная функция почек и эластичность артерий, 2-й – сниженные фильтрационная функция почек и эластичность артерий, 3-й – нарушенная фильтрационная функция почек и сохранная эластичность артерий. 2-й фенотип пациентов характеризовался наиболее неблагоприятным клиническим профилем.

Заключение. Проведенный КА позволил выявить три клинически значимых фенотипа АГ. Сочетание сниженной фильтрационной функции почек и повышенной артериальной жесткости ассоциировано с максимальным кардиоваскулярным риском.

Об авторах

Кирилл Владимирович Кучин

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: kuchinkv@ya.ru
ORCID iD: 0009-0008-6619-1539

к. м. н., доцент, доцент кафедры внутренних болезней

Россия, г. Нижний Новгород

Михаил Владимирович Бутусов

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Email: misha21082@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0002-0742-014X

аспирант кафедры внутренних болезней

Россия, г. Нижний Новгород

Алексей Викторович Клеменов

ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: klemenov_av@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-3403-0713
SPIN-код: 1559-4472

д. м. н., доцент, профессор кафедры внутренних болезней

Россия, г. Нижний Новгород

Список литературы

  1. McCallum W, Testani JM. Updates in cardiorenal syndrome. Med Clin North Am. 2023;107(4):763–80. PMID: 37258013. PMCID: PMC10756136. https://doi.org/10.1016/j.mcna.2023.03.011
  2. Young JB, Eknoyan G. Cardiorenal syndrome: An evolutionary appraisal. Circ Heart Fail. 2024;17(6):e011510. PMID: 38757274. https://doi.org/10.1161/circheartfailure.123.011510
  3. Gallo G, Lanza O, Savoia C. New Insight in cardiorenal syndrome: From biomarkers to therapy. Int J Mol Sci. 2023;24(6):5089. PMID: 36982164. PMCID: PMC10049666. https://doi.org/10.3390/ijms24065089
  4. Spineli LM, Pandis N. Meta-analysis of cluster-randomized trials. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 2023;163(2):288–91. PMID: 36710062. https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2022.11.003
  5. Ilgen U. Cluster analysis as a clinical and research tool in Behcet’s syndrome. Curr Opin Rheumatol. 2024;36(1):3–8. PMID: 37729051. https://doi.org/10.1097/bor.0000000000000980
  6. Casanova S, Ahmed E, Bourdin A. Definition, phenotyping of severe asthma, including cluster analysis. Adv Exp Med Biol. 2023;1426:239–52. PMID: 37464124. https://doi.org/10.1007/978-3-031-32259-4_11
  7. Zarei D, Saghazadeh A, Rezaei N. Subtyping irritable bowel syndrome using cluster analysis: A systematic review. BMC Bioinformatics. 2023;24(1):478. PMID: 38102564. PMCID: PMC10724977. https://doi.org/10.1186/s12859-023-05567-8
  8. Gianlorenço AC, Costa V, Fabris-Moraes W, Menacho M, Alves LG, Martinez-Magallanes D, Fregni F. Cluster analysis in fibromyalgia: A systematic review. Rheumatol Int. 2024;44(11):2389–402. PMID: 38748219. https://doi.org/10.1007/s00296-024-05616-2
  9. Кобалава Ж.Д., Конради А.О., Недогода С.В., Шляхто Е.В., Арутюнов Г.П., Баранова Е.И. с соавт. Артериальная гипертензия у взрослых. Клинические рекомендации 2024. Российский кардиологический журнал. 2024; 29(9): 230–329. [Kobalava ZhD, Konradi AO, Nedogoda SV, Shlyakhto EV, Arutynov GP, Baranova EI et al. Arterial hypertension in adults. Clinical guidelines 2024. Rossiyskiy kardiologicheskiy zhurnal = Russian Journal of Cardiology. 2024; 29(9): 230–329 (In Russ.)]. EDN: GUEWLU. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2024-6117

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Структура коморбидной патологии у включенных в исследование пациентов

Скачать (236KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Сравнительная оценка фенотипов исследованных пациентов по стадиям артериальной гипертензии

Скачать (50KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнительная оценка фенотипов исследованк1ых пациентов по степени артериальной гипертензии

Скачать (56KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сравнительная оценка фенотипов исследованных пациентов по риску сердечно-сосудистых осложнений артериальной гипертензии

Скачать (53KB)
Метаданные

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».