Search academic texts

Information × Registration Number 0825U000786, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 16-06-2025 popup.evolution . Title Peculiar features of the disease course and the predictors of severity of post-COVID-19 syndrome in patients with type 2 diabetes mellitus Author Anton R. Matviichuk, popup.head Nazarii M. Kobyliak popup.opponent Ianina A. Saienko popup.opponent Victoriia V. Popova popup.review Olga A. Holubovska popup.review Andrii I. Kurchenko Description Робота присвячена вивченню особливостей перебігу, визначенню предикторів розвитку та важкості постковідного синдрому (ПКС) у пацієнтів із цукровим діабетом (ЦД) 2-го типу. Мета дослідження – науково обґрунтувати та розробити стратегію своєчасної діагностики та прогнозування розвитку ПКС у пацієнтів із ЦД 2-го типу. Дисертаційна робота проведена в 2 етапи і включала ретроспективний аналіз та одномоментне дослідження по типу «випадок-контроль». Загалом у ретроспективному етапі дослідженні взяли участь 469 пацієнтів з різних регіонів України. З поміж них 227 пацієнтів повідомили про розвиток ПКС (основна група), водночас 242 пацієнти не заявляли про симптоми ПКС (група порівняння). Для вибору незалежних факторів ризику розвитку ПКС використовували багатофакторний логістичний регресійний аналіз та ймовірнісну нейронну мережу (probabilistic neural network; PNN). На основі даних опитування було обрано 8 незалежних факторів, асоційованих з ризиком розвитку ПКС у хворих на ЦД 2-го типу за моделями логістичної регресії та PNN. В результаті селекції було відібрано наступні фактори: вперше діагностований ЦД 2-го типу (ВШ 4,86; 95% ДI 2,55 – 9,28; р<0,001), жіноча стать (ВШ 1,29; 95% ДI 0,86 – 1,94; р=0,220), тяжкість COVID-19 (ВШ 1,35 95% ДI 1,05 – 1,70; р=0,018), наявність інфаркту міокарда (ВШ 2,42 95% ДI 1,26 – 4,64; р=0,002) та інсульту (ВШ 3,68 95% ДI 1,70 – 7,96; p=0,001) в анамнезі, HbA1c вище 9,2% (ВШ 2,17 95% ДI 1,37 – 3,43; p=0,001), використання аналогів інсуліну (ВШ 2,28 95% ДI 1,31 – 3,94; p=0,003) порівняно з людським інсуліном (ВШ 0,67 95% CI 0,39 – 1,15; p=0,146). Згідно з ROC аналізом 8-факторна MLP (multilayer perceptron) модель продемонструвала вищу діагностичну цінність (AUC 0,808; 95% ДІ 0,770–0,843), що дозволило прогнозувати ризик розвитку ПКС з чутливістю 71,4%, специфічністю 76%, PPV 73,6% та NPV 73,9%. В суб-аналізі пацієнтів основної групи, встановлено, що коморбідне ожиріння посилює тяжкість перебігу гострої інфекції COVID-19, але не впливає на розвиток ПКС у пацієнтів із ЦД 2-го типу. Вперше виявлений ЦД 2-го типу, який діагностований під час або після гострої фази COVID-19, частіше спостерігається в осіб із нормальною/надмірною вагою та характеризується більш агресивним перебігом порівняно з відповідними пацієнтами із початком ЦД 2-го типу до перенесеної COVID-19 інфекції. Для оцінки діагностичної цінності та асоціативних взаємозв’язків між розвитком ПКС та довжиною теломер було проведено перехресне дослідження із включенням 68 пацієнтів з ЦД 2-го типу після COVID-19. Пацієнти були розділені на 2 групи залежно від розвитку ПКС: група ПКС (n=46) та пацієнти, у яких не розвинувся ПКС (n=22) протягом 6 місяців після інфікування COVID-19. Для визначення відносної довжини теломер використовувався стандартизований метод, запропонований Cawthon et al. Ми розробили ряд моделей для прогнозування ПКС з використанням інструментів машинного навчання (machine learning; ML). Моделі пройшли випробування з використанням підходу перехресної валідації, а також була проведена внутрішня валідація. Registration Date 2025-03-10 popup.nrat_date 2025-03-10 Close