PhD, doctoral candidate of the Department of intermediate level pediatrics, Samara State Medical University.
к.м.н. докторант кафедры факультетской педиатрии СамГМУ.
PhD, Professor, head of the Department of children's diseases of Samara State Medical University.
д.м.н., профессор, заведующий кафедрой детских болезней СамГМУ.
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.
В ходе исследования разработана модель для прогнозирования ответа на проведенную терапию детей с хроническим гепатитом С на основе системного многофакторного анализа. Математическая модель позволяет своевременно провести коррекцию лечения, достоверно увеличить количество ранних вирусологических ответов и уменьшить вероятность развития рецидивов заболевания. Цель - на основе многофакторного регрессионного анализа провести оптимизацию лечения до начала проведения терапии с последующим прогнозом эффективности терапии. Материалы и методы. Под наблюдением находилось 116 больных с ХГС в возрасте от 3 до 18 лет в репликативную фазу. Дети с ХГС разделены на 2 группы по 58 больных. Были проведены наблюдения детей, больных ХГС, с применением общеклинических, биохимических, иммунологических, инструментальных методов исследования, которые позволили получить наиболее полную информацию о детях, больных хроническим вирусным гепатитом С. В ходе проведенного множественного регрессионного анализа нами были отобраны наиболее значимые показатели для создания результирующей математической модели. Результаты. В ходе исследования были рассмотрены 2 варианта назначения противовирусной терапии ХГС: стандартная и дифференцированная на основе математической модели. Заключение. Метод прогнозирования ответа на проведенную терапию при хроническом гепатите С у детей, разработанный на основе многофакторного регрессионного анализа и математическом моделировании наиболее значимых иммунологических и биохимических показателей, является клинически целесообразным и обоснованным.