MATHEMATICAL MODELLING IN FORECASTING THE EFFICIENCY OF TREATMENT OF CHRONIC HEPATITIS C IN CHILDREN


Cite item

Full Text

Abstract

The study developed a model to predict the response to therapy of children with chronic hepatitis C (CHC) based on a system of multivariate analysis. The mathematical model allows timely correction of treatment, significantly increasing the number of early virologic responses and reducing the probability of recurrence of the disease. Aim -optimization of treatment prior to the onset of therapy with subsequent forecasting of the effectiveness of therapy based on multivariate regression analysis. Materials and methods. The study included 116 patients at the age of 3-18 years with CHC in the replicative phase. Children with CHC were divided into 2 groups of 58 patients. Observations in children with CHC were made using clinical, biochemical, immunological and instrumental methods of research, which helped to obtain the most complete information about children with chronic viral hepatitis C. In the course of the conducted multiple regression analysis, we selected the most significant indicators for the establishment of the resulting mathematical model. Results. The method of forecasting response to therapy in chronic hepatitis C in children, developed on the basis of multivariate regression analysis and mathematical modelling of the most important immunological and biochemical parameters, is clinically efficient and justified.

About the authors

OV V Churbakova

Samara State Medical University

Email: o_churbakova@mail.ru
PhD, doctoral candidate of the Department of intermediate level pediatrics, Samara State Medical University. 89, Chapayevskiy st., Samara, Russia, Samara, Russia

DV V Рechkurov

Samara State Medical University

Email: dmpechkurov@yandex.ru
PhD, Professor, head of the Department of children's diseases of Samara State Medical University.

References

  1. Понежева Ж. Б., Семенова, И. В. Современные принципы терапии хронических гепатитов различной этиологии. Архивъ внутренней медицины, 2015;(6):14-20
  2. Бацких С.Н. Безинтерфероновая терапия хронического гепатита С: смена препаратов или новая парадигма лечения? РЖГГК, 2014;(4):23-31
  3. Кляритская И.Л., Стилиди Е.И. Сывороточные цитокины как маркеры фиброза печени и предикторы эффективности противовирусной терапии при хроническом гепатите. КТЖ, 2013; (1): 93-98
  4. Шапиро И.Я., Сек Ок Сун, Кноринг Б.Е. Особенности иммунного ответа и цитокиновый статус при различных вариантах течения цирроза печени. Мед. иммунол.: 2002; Т.4,(4-5):545-552
  5. Радченко В.Г. , Шабров А.В., Зиновьева Е.Н. Основы клинической гепатологии. Заболевания печени и билиарной системы. Москва, 2005: 191-194
  6. Романцов М.Г., Сологуб Т.В., Шульдяков А.А. и др. Подходы к лечению поражений печени в практике клинициста. Фундаментальные исследования: Медицинские науки. 2011;(9):489-495
  7. Larrey D, Couzigou Р, Denis J. Chronic hepatitis C: management side effects of treatment. Gastro. Clin. Biol. 2007;Vol.31(3):420-428
  8. Manns M, Wedemeyer H, Cornberg M. Treating viral hepatitis C: efIcacy, side effects, and complications. Gut. 2006;Vol.55(9):1350-1359
  9. Белоусов Ю.Б., Зырянов С.К., Афанасьева Е.В. Фармакоэкономический анализ применения ингибиторов протеазы вируса гепатита С. Качественная клиническая практика, 2013; (3): 22-29
  10. Сапронов Г.В. Николаева ЛИ. Новые перспективы персонифицированной терапии хронического вирусного гепатита С. Эпидемиология и инфекционные болезни, 2013;(3):27-36
  11. Салман Э.Р., Асатрян М.Н., Гайдаренко А.Д. и др. Прогнозная оценка предотвратимой смертности, ассоциированной с хроническим гепатитом С. Эпидемиология и инфекционные болезни, 2016;(6):40-47

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Churbakova O.V., Рechkurov D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».