Інформація призначена тільки для фахівців сфери охорони здоров'я, осіб,
які мають вищу або середню спеціальну медичну освіту.


Підтвердіть, що Ви є фахівцем у сфері охорони здоров'я.

"Child`s Health" Том 14, №5, 2019

Back to issue

Prediction of the severe course of bronchial asthma in children

Authors: Клименко В.А., Кожина О.С.
Харківський національний медичний університет, м. Харків, Україна

Categories: Pediatrics/Neonatology

Sections: Specialist manual

print version


Summary

Актуальність. Бронхіальна астма (БА) — хронічне гетерогенне захворювання респіраторної системи у дітей, на яке страждає 339 млн людей у світі. Тяжкий перебіг БА характеризується складністю контролю захворювання та залишається причиною інвалідності і смертності дітей. Метою дослідження стало удосконалення надання медичної допомоги хворим на бронхіальну астму шляхом індивідуалізації терапії з урахуванням прогнозу розвитку тяжкого перебігу захворювання. Мета роботи: створення математичної моделі для прогнозування розвитку тяжкого перебігу БА у дітей. Матеріали та методи. До дослідження увійшли 70 пацієнтів віком від 6 до 17 років з діагнозом БА і 20 практично здорових дітей. Проаналізовано 142 клініко-параклінічних показники (паспортні дані, скарги, історія хвороби та життя, результати лабораторних і інструментальних досліджень: клінічні аналізи крові та сечі, копрограма, спірографія, імунологічні показники та загальний імуноглобулін E (IgE), дані алергологічного тестування тощо). Обрано як кількісні, так і якісні ознаки. Кожну якісну ознаку закодовано як «1», якщо в дитини наявна ця ознака, або «0», якщо вона відсутня. За допомогою методу логістичної регресії з покроковим включенням предикторів для аналізу функцій і вибору значущих критеріїв розроблено математичну модель для прогнозування тяжкого перебігу БА. Результати. Виявлено 10 найбільш значущих чинників, що впливають на прогноз: наявність атопічного дерматиту, алергічного риніту, еозинофілія крові, абсолютне число CD8 і відносна кількість CD25 у сироватці крові, загальний IgE, наявність сенсибілізації до алергенів шерсті кішки, кролика, вівці, домашнього пилу. Ефективність моделі було перевірено на 40 підлітках з БА, серед яких 20 — з тяжким перебігом хвороби та 20 — з її інтермітуючою формою. Визначено специфічність моделі — 0,85; чутливість — 0,90; вірогідність при позитивному тесті (positive predictive value) — 0,86 та прогностичну вартість негативного результату (negative predictive value) — 0,11. Висновки. Розроблено математичну модель для прогнозування розвитку тяжкого перебігу БА, у якій враховуються анамнез дитини, показники клінічного, імунологічного аналізу крові та дані сенсибілізації.

Актуальность. Бронхиальная астма (БА) — хроническое гетерогенное заболевание респираторной системы у детей, которым страдает 339 млн людей в мире. Тяжелое течение БА характеризуется сложностью контроля заболевания и остается причиной инвалидности и смертности детей. Целью исследования стало усовершенствование оказания медицинской помощи больным бронхиальной астмой путем индивидуализации терапии с учетом прогноза развития тяжелого течения заболевания. Цель работы: создание математической модели для прогнозирования развития тяжелого течения БА у детей. Материалы и методы. В исследование вошло 70 пациентов в возрасте от 6 до 17 лет с диагнозом БА и 20 практически здоровых детей. Проанализированы 142 клинико-параклинических показателя (паспортные данные, жалобы, история болезни и жизни, результаты лабораторных и инструментальных исследований: клинические анализы крови и мочи, копрограмма, спирография, иммунологические показатели и общий иммуноглобулин E (IgE), данные аллергологического тестирования и другие). Выбраны как количественные, так и качественные признаки. Каждый качественный признак закодирован как «1», если у ребенка имеется этот признак, или «0», если он отсутствует. С помощью метода логистической регрессии с пошаговым включением предикторов для анализа функций и выбора значимых критериев разработана математическая модель для прогнозирования тяжелого течения БА. Результаты. Выявлено 10 наиболее значимых факторов, влияющих на прогноз: наличие атопического дерматита, аллергического ринита, эозинофилия крови, абсолютное число CD8 и относительное количество CD25 в сыворотке крови, общий IgE, наличие сенсибилизации к аллергенам шерсти кошки, кролика, овцы, домашней пыли. Эффективность модели была проверена на 40 подростках с БА, среди которых 20 — с тяжелым течением болезни и 20 — с ее интермиттирующей формой. Определены специфичность модели — 0,85, чувствительность — 0,90, вероятность при положительном тесте (positive predictive value) — 0,86 и отрицательное прогностическое значение (negative predictive value) — 0,11. Выводы. Разработана математическая модель для прогнозирования развития тяжелого течения БА, в которой учитываются анамнез ребенка, показатели клинического, иммунологического анализа крови и данные сенсибилизации.

Background. Bronchial asthma (BA) is a chronic heterogeneous respiratory disease in children, 339 million people in the world suffer from it. Severe course of BA is characterized by difficulties in disease control and remains the cause of children’s disability and mortality. The study was purposed to improve healthcare delivery to patients suffering from BA by means of therapy individualization taking into account prognosis of severe course of disease. Creation of mathematical model to predict the severe BA course in children was the study objective. Materials and methods. The study included 70 patients aged 6 to 17 years with BA diagnosis and 20 apparently healthy children. One hundred and forty-two clinical and paraclinical parameters (personal data, complaints, case and life history, laboratory and instrumental results, including clinical blood and urine test, coprogram, spirography, immunological indicators and total immunoglobulin E as well as allergy tests, etc.) were analyzed. Both quantitative and qualitative characters were selected. Each qualitative character was marked as 1, if a patient had it, and 0, is the character was absent. Mathematical model for severe BA course prognosis was developed using logistic regression with step-by-step inclusion of regressors to analyze the functions and select significant criteria. Results. There were 10 most significant factors affecting the prognosis: atopic dermatitis, allergic rhinitis, blood eosinophilia, CD8 absolute number and CD25 relative number in the blood serum, total IgE, sensitization to allergens of cat hair, rabbit hair, sheep wool, house dust. The model efficiency was tested in 40 adolescents suffering from BA, including 20 patients with severe disease course and 20 patients with intermittent BA. The model specificity (0.85), sensitivity (0.90), positive predictive value (0.86) and negative predictive value (0.11) were defined. Conclusions. A mathematical model has been developed to predict the development of a severe BA course, which takes into account child’s past medical history, indicators of clinical, immunological blood test and sensitization data.


Keywords

діти; бронхіальна астма; прогноз; тяжкість

дети; бронхиальная астма; прогноз; тяжесть

children; bronchial asthma; prognosis; severity


For the full article you need to subscribe to the magazine.


Bibliography

1. Global Initiative for Asthma. Asthma management and prevention for adults and children older than 5 years. A pocket guide for health professionals. Updated 2019. Available from: https://ginasthma.org/wp-content/uploads/2019/04/GINA-2019-main-Pocket-Guide-wms.pdf.

2. Asher I., Pearce N. Global burden of asthma among children. Int. J. Tuberc. Lung. Dis. 2014. 18 (11). Р. 1269-1278.

3. Ярощук Л.БМожливості прогнозування та фактори ризику тяжкого перебігу бронхіальної астми у дітейАстма та алергія. 2015. № 2. С. 47-52.

4. Уманец Т.Р. Бронхиальная астма и аллергический ринит: пути оптимизации комплайенса и эффективности лечения.  Астма та алергія. 2015. № 1. С. 61-64.

5. Campo P., Rodríguez F., Sánchez-García S. et al. Phenotypes and endotypes of uncontrolled severe asthma: new treatments. J. Investig. Allergol. Clin. Immunol. 2013. 23 (2). P. 76-88.

6. Bantz S.K., Zhu Z., Zheng T. The Atopic March: Progression from Atopic Dermatitis to Allergic Rhinitis and Asthma. J. Clin. Cell Immunol. 2014. 5 (2). P. 202. doi: 10.4172/2155-9899.1000202.

7. Saunes M., Øien T., Dotterud C.K. et al. Early eczema and the risk of childhood asthma: a prospective, population-based study. BMC Pediatr. 2012. 12. 168. doi: 10.1186/1471-2431-12-168.

8. De Marco R., Locatelli F., Sunyey J., Burney P. & European Community Respiratory Health Survey Study Group. Difference in Incidence of Reported Asthma Related to Age in Men and Women. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2000. 162 (1). P. 68-74. https://doi.org/10.1164/ajrccm.162.1.9907008. 

9. Kynyk J.A., Mastronarde J.G., McCallister J.W. Asthma, the Sex Difference. Curr. Opin. Pulm. Med. 2011. 17 (1). P. 6-11.

10. Hosoki K., Ying S., Corrigan C. et al. Analysis of a panel of 48 cytokines in BAL fluids specifically identifies IL-8 levels as the only cytokine that distinguishes controlled asthma from uncontrolled asthma, and correlates inversely with FEV1. PLoS One. 2015. 10 (5). doi: 10.1371/journal.pone.0126035.

11. Fontanella S., Frainay C., Murray C.S., Simpson A., Custovic A. Machine learning to identify pairwise interactions between specific IgE antibodies and their association with asthma: A cross-sectional analysis within a population-based birth cohort. PLOS Medicine. 2018. 15 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002691.

12. Серветник А.В., Клименко В.АПрогнозування перебігу атопічної бронхіальної астми з пилковою сенсибілізацією у дітейОдеський медичний журнал. 2016. № 4 (156). С. 59-64.

13. Крючко Т.А., Вовк Ю.А., Ткаченко О.Я. Роль генетических факторов в развитии тяжелой атопической бронхиальной астмы у детей. Здоровье ребенка. 2012. 5 (40). С. 58-62.


Back to issue