Registration Number
0826U001729, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
26-05-2026
popup.evolution
.
Title
Long-term cardiovascular outcomes of Coronavirus disease and an Artificial Intelligence-based predictive model
Author
Anastasiia V. Hovornyan,
popup.head Tetiana O. Ilashchuk
popup.opponent Serhii V. Fedorov
popup.opponent Lesya V. Rasputina
popup.review Larysa P. Sydorchuk
popup.review Victor K. Tashchuk
popup.rada
Bukovinian State Medical University
Description
Дисертаційна робота присвячена проблемі, з якою терапевти та кардіологи дедалі частіше стикаються у щоденній практиці – віддаленим серцево-судинним наслідкам перенесеної коронавірусної хвороби (COVID-19). Основна ціль дослідження полягала у виявленні чинників, що визначають індивідуальний ризик таких подій, і пошук надійних підходів до його оцінки та стратифікації, необхідних для кращого розуміння механізмів їх формування задля можливої профілактики несприятливих подій. Актуальність теми зумовлена тим, що після COVID-19-асоційованої пневмонії у частини пацієнтів зберігаються ознаки системного запалення, коагуляційних порушень та ендотеліальної дисфункції, які персистують навіть після виписки зі стаціонару й можуть підтримувати підвищений ризик несприятливих серцево-судинних подій у постгоспітальному періоді. За таких умов популяційні алгоритми ризику не завжди відображають індивідуальний прогноз, що обґрунтовує потребу у нових підходах стратифікації ризику та прогнозування.
Метою дослідження було охарактеризувати частоту, структуру та часовий профіль віддалених серцево-судинних наслідків після перенесеної COVID-19-асоційованої пневмонії, визначити клініко-лабораторні детермінанти формування несприятливих подій, а також розробити й оцінити модель індивідуального прогнозування на основі штучного інтелекту та нейронних мереж.
Для досягнення поставленої мети виконано проспективне лонгітюдне когортне дослідження із 18-місячним наглядом за 317 пацієнтами після стаціонарного лікування COVID-19-асоційованої пневмонії. У структурі гострого періоду переважав тяжкий перебіг – 225 (70,98%) осіб; перебіг середньої важкості зафіксовано у 76 (23,97%), критичний – у 16 (5,05%) пацієнтів. Програма включала клінічне обстеження, аналіз супутньої патології, інструментальні та лабораторні дослідження; окремо виконано поглиблений лабораторний етап із визначенням біомаркерів системного запалення та ендотеліальної активації: високочутливого С-реактивного білка (hsCRP) і молекули міжклітинної адгезії-1 (ICAM-1) у клінічно релевантних групах порівняння. Кінцеві точки включали великі несприятливі серцево-судинні події (MACE) (зокрема гострий коронарний синдром, гострий мозковий інсульт, тромбоемболію легеневої артерії), а також інші клінічно значущі стани: вперше діагностовану артеріальну гіпертензію, порушення ритму, синдром серцевої недостатності, хронічний коронарний синдром і запальні ураження міокарда.
У межах аналізу результату лікування досліджено постгоспітальні терапевтичні стратегії та їх зв’язок із віддаленими серцево-судинними наслідками. Для кінцевої точки «будь-які серцево-судинні події» не виявлено переконливої асоціації ані для нових оральних антикоагулянтів (НОАК) (ривароксабан 10 мг), ані для антиагрегантної стратегії – ацетилсаліцилової кислоти (АСК) 75–100 мг, водночас щодо MACE зафіксовано асоціацію у бік зниження ризику для НОАК у популяції клінічного перекриття: НОАК порівняно з АСК – різниця ризиків(RD)=-0,271, НОАК порівняно з контролем – RD=-0,386. Окремий аналіз, що проводився в підгрупі пацієнтів із цукровим діабетом, встановив що додаткове призначення інгібітора натрійзалежного котранспортера глюкози 2 типу (іНЗКТГ-2) дапагліфлозину по 10 мг на добу після виписки асоціювалося зі зниженням стандартизованого ризику: для усіх серцево-судинних наслідків – RD=-0,458, для MACE – RD=-0,172.
На основі сформованого структурованого набору даних розроблено нейромережеву модель персоналізованого прогнозування серцево-судинних подій. Дані стандартизовано; дисбаланс класів враховано через вагові коефіцієнти у функції втрат; поодинокі пропуски передбачалося заповнювати середнім значенням, при цьому у фінальному наборі відібраних змінних пропущених значень не виявлено. Згорткова нейронна мережа продемонструвала високу прогностичну здатність за ROC-AUC – 0,9221. Запропоновано керований підхід до вибору порогового значення: саме при отриманому рівені у 0,7956 забезпечувався режим роботи із максимальною специфічністю та високою точністю позитивного прогнозу при помірній чутливості, що є практично доцільним для виділення групи дуже високого ризику та пріоритизації ресурсів амбулаторного спостереження.
Практичне значення отриманих результатів визначається обґрунтуванням необхідності посиленого кардіоваскулярного спостереження пацієнтів після COVID-19 впродовж першого року після виписки, з пріоритетом перших 6 місяців як періоду максимальної частоти серцево-судинних подій. Практично важливим є виділення груп підвищеного ризику для інтенсивнішого контролю, насамперед пацієнтів старшого віку та осіб після тяжкого перебігу пневмонії.
Registration Date
2026-05-17
popup.nrat_date
2026-05-18 / 2026-07-06
