Застосування кластерних та класифікаційних методів DataMining у дослідженні механізмів взаємообтяження реактивного артриту та хронічного пієлонефриту за показниками метаболізму сполучної тканини

Анотація

Порушення обмінних процесів у системі «протеоглікани-колаген», зміна ферментативних реакцій у хворих на реактивний артрит (РеА) найчастіше передують багатьом ускладненням, у тому числі і порушенню функції нирок. Класичні регресійні методи малоінформативні у визначенні взаємообтяження РеА та хронічного пієлонефриту (ХП), а також первинності виникнення хвороби.
Мета роботи – дослідити можливі взаємозв’язки між РеА і ХП з метою встановлення ранніх критеріїв прогнозування розвитку ХП на тлі РеА за показниками метаболізму сполучної тканини.
Матеріал і методи. Обстежено 113 пацієнтів, яких розподілено на дві групи: перша група – хворі на урогенний РеА, активність I-III ст. ФНС I-III ст. (n=65); друга група – хворі на урогенний РеА та ХХН I-II ст.: пієлонефрит у фазі загострення, (n=48). Контрольну групу склали 20 практично здорових осіб. Середня тривалість захворювання обстежених пацієнтів складала 24,4±4,7 місяця. Середній вік пацієнтів складав 32,5±1,2 року. Для обробки отриманих результатів досліджень використано кластерні та класифікаційні методи аналізу DataMining.
Результати. У результаті кластеризації методами k-середніх та нечіткої кластеризації отримано однакові результати належності до кластерів. Зокрема, вірно діагностовано хворобу РеА в 48 випадках, що становить 74 % всіх діагностованих, 17 осіб (26 %) віднесено до кластеру «2». У другому кластері є теж невідповідність. Зокрема з 32 осіб, в яких діагностовано РеА+ХП, у цей кластер, відповідно до математичних розрахунків, потрапило 28 осіб, тобто 88 %. Чотири пацієнти (13 %) віднесено до кластеру «1», тобто до осіб, в яких має бути діагностована лише одна хвороба РеА. Це свідчить про те, що межа між кластерами РеА та РеА+ХП є дещо розмита. А це є підставою встановлення того факту, що хвороба РеА поступово може призвести до ХП.
Висновки. За допомогою методів кластеризації DataMining встановлено найбільшу значущість у діагностичному алгоритмі прогресування РеА таких показників, як вміст у крові вільного оксипроліну (ВОП), білокзв'язаного оксипроліну (БЗОП), ступінь колагенолітичної активності (КЛА) плазми крові (інтенсивність лізису азоколу), котрі показали пряму залежність від ступеня активності запального процесу. Зростання ВОП>13,8 мкмоль/л, БЗОП>65,0 мкмоль/л та КЛА (за азоколом)>0,85 мкг/мл за 1год є вірогідними чинниками ризику прогресування та ранніми критеріями тяжкого перебігу РеА та ХП.