Тяжелая бронхиальная астма: оценка вероятности частых обострений с учетом профессионального контакта
Автор: А.И. Борисова, Е.С. Галимова, Е.Р. Абдрахманова, А.Б. Бакиров, И.И. Зайдуллин, Э.Ф. Кабирова, Д.О. Каримов, А.А. Дистанова, Э.Т. Валеева, Ю.Г. Азнабаева
Журнал: Анализ риска здоровью @journal-fcrisk
Рубрика: Оценка риска в организации здравоохранения
Статья в выпуске: 2 (53), 2026 года.
Бесплатный доступ
Бронхиальная астма (БА) остается одним из наиболее распространенных хронических воспалительных заболеваний дыхательных путей и представляет значимую медико-социальную проблему в связи с высокой частотой обострений, госпитализаций и снижением качества жизни пациентов. На сегодняшний день сохраняется медикосоциальная проблема, связанная с клинической сложностью пациентов с тяжелой БА, при которой частые обострения (три раза в год и более) формируют основную нагрузку на систему здравоохранения и ассоциируются с неблагоприятными исходами. В связи с этим актуальной задачей является разработка шкал оценки вероятности обострений на основе доступных клинико-функциональных и профессиональных параметров с целью формирования групп, нуждающихся в углубленном обследовании и наблюдении у профильных специалистов. Нами проанализированы результаты обследования 174 пациентов с тяжелой БА в возрасте от 18 до 71 года. Исходом моделирования считали «частые обострения» (≥ трех эпизодов за последний год). Для построения модели применен гибридный алгоритм машинного обучения: метод градиентного бустинга для отбора наиболее значимых предикторов. В перечень предикторов включены: пол, возраст, стаж БА, профессиональный контакт, ИМТ, ГЭРБ, уровни эозинофилов и ОФВ1. Валидация проведена методом 5-кратной стратифицированной кросс-валидации. Установлено, что ключевыми факторами вероятности частых обострений являются наличие профессионального контакта с аллергенами или ирритантами на рабочем месте, снижение функции внешнего дыхания и наличие коморбидной патологии. Стратификация по терцилям прогнозной вероятности позволила выделить группы низкой, умеренной и высокой вероятности. Согласно разработанной шкале, сочетание ОФВ1 < 40 %, наличия ГЭРБ и профессионального контакта при высоком уровне эозинофилов повышает вероятность частых обострений до 97 %. Результаты визуализированы в виде теплограммы. Предложена шкала для оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой бронхиальной астмой, преимущественно для врачей первичного звена – терапевтов и врачей общей практики. Ее применение направлено на своевременное выявление и выделение пациентов в группы с умеренной и высокой вероятностью обострения тяжелой бронхиальной астмы для последующего направления к профильным специалистам (аллергологам-иммунологам и пульмонологам). Данный подход способствует снижению частоты госпитализаций, что может иметь значимое фармакоэкономическое обоснование.Предложена шкала для оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой бронхиальной астмой, преимущественно для врачей первичного звена – терапевтов и врачей общей практики. Ее применение направлено на своевременное выявление и выделение пациентов в группы с умеренной и высокой вероятностью обострения тяжелой бронхиальной астмы для последующего направления к профильным специалистам (аллергологам-иммунологам и пульмонологам). Данный подход способствует снижению частоты госпитализаций, что может иметь значимое фармакоэкономическое обоснование.
Тяжелая бронхиальная астма, частые обострения, вероятность обострений, профессиональный контакт, машинное обучение, персонифицированная медицина
Короткий адрес: https://sciup.org/142248009
IDR: 142248009 | УДК: 616.248: 614.256.5 | DOI: 10.21668/health.risk/2026.2.11
Severe bronchial asthma: probability of frequent exacerbations considering occupational exposure
Bronchial asthma remains one of the most common chronic inflammatory diseases of the airways and represents a significant medical and social problem due to highly frequent exacerbations, hospitalizations, and declining quality of life. Severe asthma is a particularly challenging clinical condition, in which frequent exacerbations (three or more episodes per year) place a major burden on the healthcare system and are associated with adverse outcomes. Therefore, development of scales for assessing the probability of frequent exacerbations based on accessible clinical, functional, and occupational parameters is a relevant task foridentifying patient groups requiring more detailed examination and follow-up by specialized physicians. The aim of this study was to develop a scale for assessing the probability of frequent exacerbations in patients with severe bronchial asthma. We analyzed the examination results of 174 patients with severe bronchial asthma aged 18 to 71 years. The modeling outcome was defined as “frequent exacerbations” as three or more episodes during the previous year. A hybrid machine-learning algorithm was used to construct the model: gradient boosting was applied to select the most significant predictors. The list of predictors included sex, age, duration of bronchial asthma, occupational exposure, body mass index, gastroesophageal reflux disease, eosinophil level, and FEV1. Model validation was performed using 5-fold stratified cross-validation. The key factors associated with the probability of frequent exacerbations were occupational exposure to allergens orirritants in the workplace, reduced pulmonary function, and presence of comorbid pathology. Stratification by tertiles of predicted probability made it possible to identify groups with low, moderate, and high probability of frequent exacerbations. According to the developed scale, the combination of FEV1 < 40 %, gastroesophageal reflux disease, occupational exposure, and a higheosinophil level increased the probability of frequent exacerbations up to 97 %. The results were visualized as a heat map. We proposed a scale for assessing the probability of frequent exacerbations in patients with severe bronchial asthma, intended primarily for primary care physicians, including therapists and general practitioners. Its application is aimed at timely identification of patients with moderate and high probability of severe bronchial asthma exacerbations for subsequent referral to specialized physicians, including allergists-immunologists and pulmonologists. This approach may contribute to reducing hospitalization rates and may have significant pharmacoeconomic relevance.
Текст научной статьи Тяжелая бронхиальная астма: оценка вероятности частых обострений с учетом профессионального контакта
Борисова Алла Ивановна – кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отдела медицины труда (e-mail: ; тел.: 8 (919) 153-28-96; ORCID: .
Галимова Елена Станиславовна – доктор медицинских наук, доцент, профессор кафедры пропедевтики внутренних болезней (e-mail: ; ORCID: .
Абдрахманова Елена Рафиловна – кандидат медицинских наук, заместитель директора по научной и организационно-методической работе; доцент кафедры терапии и профессиональных болезней с курсом ИДПО (e-mail: ; ORCID: .
Бакиров Ахат Бариевич – доктор медицинских наук, профессор, советник директора; заведующий кафедрой терапии и профессиональных болезней (e-mail: ; ORCID: .
Зайдуллин Искандер Ильдарович – кандидат медицинских наук, заведующий отделом медицины труда (e-mail: ; ORCID: .
Кабирова Эльвира Филаретовна – заведующая отделением профессиональной пульмонологии, аллергологии и иммунологии (e-mail: ; ORCID: .
Каримов Денис Олегович – кандидат медицинских наук, заведующий отделом токсикологии и генетики (e-mail: ; ORCID: .
Дистанова Альбина Анваровна – аллерголог-иммунолог отделения профессиональной пульмонологии, аллергологии и иммунологии (e-mail: ; ORCID: .
Валеева Эльвира Тимерьяновна – доктор медицинских наук, главный научный сотрудник отдела медицины труда; профессор кафедры терапии и профессиональных болезней с курсом ИДПО (e-mail: ; ORCID: .
Азнабаева Юлия Геннадиевна – кандидат медицинских наук, доцент кафедры пропедевтики внутренних болезней (e-mail: ; ORCID: .
Предложена шкала для оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой бронхиальной астмой, преимущественно для врачей первичного звена - терапевтов и врачей общей практики. Ее применение направлено на своевременное выявление и выделение пациентов в группы с умеренной и высокой вероятностью обострения тяжелой бронхиальной астмы для последующего направления к профильным специалистам (аллергологам-иммунологам и пульмонологам). Данный подход способствует снижению частоты госпитализаций, что может иметь значимое фармакоэкономическое обоснование.
В Российской Федерации болезни органов дыхания относятся к числу значимых причин обращаемости за медицинской помощью, при этом в нозологической структуре хронической респираторной патологии бронхиальная астма (БА) занимает одно из ведущих мест по первичной заболеваемости (в 2022 г. – 79,9 на 100 тыс. населения). Анализ динамики заболеваемости БА всего населения в период 2010–2022 гг. с помощью метода линейной аппроксимации выявил общий тренд на увеличение [1]. Несмотря на наличие современных подходов в лечении бронхиальной астмы, в том числе и таргетной терапии, значительная доля больных сохраняет нестабильное течение заболевания, проявляющееся повторными эпизодами обострений различной степени тяжести [2]. Обострения БА формируют основную нагрузку на систему здравоохранения и ассоциируются с ускорением ремоделирования дыхательных путей, снижением функции внешнего дыхания и повышением вероятности неблагоприятных исходов [3, 4]. Частые обострения БА, особенно тяжелой, ассоциированы с ростом обращаемости за неотложной помощью, госпитализациями, временной утратой трудоспособности и увеличением потребности в системных глюкокортикостероидах. В связи с этим стратификация пациентов на группы низкой, умеренной и высокой вероятности обострения является инструментом адресного планирования профилактики, маршрутизации и рационального распределения ресурсов медицинской помощи. Современные он-лайн-калькуляторы и прогностические модели различаются по целям, требуемым данным и применимости: часть ориентирована на биомаркерно-центрированную оценку (с обязательным FeNO), часть – на прогноз по данным электронных медицинских записей и первичной помощи, часть требует внешней валидации. Это обосновывает разработку контекстно-специфичной шкалы стратификации частых обострений (≥ три эпизода/год) на рутинных клинико-анамнестических, функциональных, лабораторных и профессиональных параметрах, доступных при обследовании работающих контингентов. Традиционные предикторы неблагоприятного течения – тяжесть заболевания, частота предыдущих обострений, уровень контроля, сопутствующая патология и приверженность терапии – отражают лишь часть причин вариабельности течения, поскольку не учитывают в полной мере ге- терогенность патогенетических механизмов БА [5]. В последние годы БА рассматривается как совокупность фенотипов и эндотипов, различающихся по иммунологическим, молекулярным и клиническим характеристикам [6].
Основные модели и калькуляторы для прогнозирования риска обострения бронхиальной астмы и развития приступов удушья:
-
1. Прототипная шкала Oxford Asthma Attack Risk Scale (ORACLE) учитывает уровень оксида азота в выдыхаемом воздухе (FeNO), эозинофилов крови, терапию на момент тестирования и клинические факторы, представлена в виде шкалы и вебинструмента. Преимущества данного метода: простота ввода, клиническая наглядность, прямое связывание риска с T2-воспалением и терапевтическими решениями [7].
-
2. ORACLE2 представляет собой не готовую клиническую модель, а аналитическую основу к прогнозированию риска обострений бронхиальной астмы, разработанную на основе метаанализа индивидуальных данных пациентов из 22 рандомизированных клинических исследований. В отличие от более ранних прототипных шкал, ORACLE2 позволила количественно подтвердить, что ключевыми предикторами приступов удушья являются повышенные уровни эозинофилов крови и FeNO, наличие обострений в анамнезе, тяжесть заболевания, снижение ОФВ 1 и выраженность симптомов по ACQ-5 [8].
-
3. EHR/primary care ML (модель прогнозирования риска приступов астмы у взрослых в условиях первичной медицинской помощи с использованием машинного обучения). В шотландском исследовании H. Tibble et al. была разработана и валидирована прогностическая модель риска приступов удушья у взрослых пациентов с бронхиальной астмой в течение года на основе данных электронных медицинских карт первичной медицинской помощи. Полученные данные свидетельствуют, что информация из электронных медицинских карт может использоваться для определения риска обострений в реальной клинической практике ( логистическая регрессия : AUC составила 0,75 ) [9].
В действующих российских клинических рекомендациях по бронхиальной астме подчеркивается необходимость оценки не только текущего контроля симптомов, но и риска неблагоприятных исходов, прежде всего обострений в ближайшие месяцы1. Вместе с тем анализ российских источников показывает, что отечественные подходы к прогнозированию риска обострений тяжелой бронхиальной астмы пока представлены преимущественно отдельными патентами и локальными моделями.
Так, предложен способ прогнозирования обострений бронхиальной астмы в течение ближайшего года у пациентов с сопутствующим ожирением, основанный на регрессионной модели с учетом уровня адипонектина, лептина, индекса массы тела, медикаментозного комплаенса, ситуативной тревожности и депрессии 2 .
Запатентован способ прогнозирования обострения бронхиальной астмы и / или муковисцидоза при гриппе у детей на основе динамики иммунологических показателей IL-4/IFN-γ и IL-10/IFN-γ 3 .
Для прогнозирования риска неконтролируемого течения тяжелой БА имеется патент на изобретение «Способ прогнозирования неконтролируемого течения тяжелой бронхиальной астмы», который включает проведение спирометрии и определение пиковой скорости выдоха, объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ1) и ОФВ1 после теста с сальбутамолом, рассчитывая ΔОФВ1, форсированной жизненной емкости легких (ФЖЕЛ), показателя максимальной объемной скорости на уровне выдоха 25,0 % от ФЖЕЛ (МОС25), показателя максимальной объемной скорости на уровне выдоха 50,0 % от ФЖЕЛ (МОС50), показателя максимальной объемной скорости на уровне выдоха 75,0 % от ФЖЕЛ (МОС75), значения Asthma Control Test (АСТ-теста) и показателей концентрации газов в выдыхаемом воздухе (СО, NO, NO2); риск неконтролируемого течения тяжелой БА рассчитывается по определенным математическим формулам. Способ позволяет прогнозировать вероятность развития неконтролируемого течения БА в ответ на базисную терапию4. Также отечественными авторами разработана методика прогнозирования тяжелого обострения БА и астматического статуса, основанная на оценке информативности клинических предикторов в амбулаторных условиях. Были выделены наиболее значимые факторы риска и предложен алгоритм, позволяющий стратифицировать пациентов по вероятности неблагоприятного исхода в ближайшие месяцы [10].
Имеются данные, посвященные изучению особенностей развития обострений тяжелой БА различных фенотипов по данным анализа регистра пациентов с ТБА Российского респираторного общества. Были определены факторы риска развития обострения для каждого фенотипа ТБА, а также знание и понимание клинических, лабораторных и функциональных особенностей течения обострения, присущих разным фенотипам [11].
Наличие отечественных и зарубежных научных разработок свидетельствует об устойчивом интересе к проблеме прогнозирования риска обострения БА, однако имеющиеся подходы, как правило, требуют определенных лабораторно-инструментальных ресурсов, которые в рутинной практике доступны не в каждом лечебно-профилактическом учреждении. Ввиду чего разработка, адаптация и валидация доступных для практического здравоохранения моделей прогнозирования вероятности частых обострений БА представляют собой актуальную научно-практическую задачу. Такая работа позволит перейти к персонифицированной стратификации пациентов, своевременному усилению противовоспалительной терапии, повышению эффективности диспансерного наблюдения и профилактике тяжелых неблагоприятных исходов.
Цель исследования – разработать прогностическую шкалу для оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой бронхиальной астмой.
Материалы и методы. Для разработки прогностической шкалы оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой БА в рамках ретроспективного исследования были проанализированы результаты клинико-лабораторных и инструментальных методов исследования 174 пациентов с БА. Тяжесть БА верифицирована согласно критериям, представленным в Федеральных клинических рекомендациях по бронхиальной астме (2024) и GINA
-
(2024). Возраст пациентов – от 18 до 71 года. Протокол исследования одобрен локальным этическим комитетом ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека»; получено добровольное информированное согласие всех участников.
Исходом события был выбран порог ≥ три эпизода обострения бронхиальной астмы за последний год. По данным реестра тяжелой астмы Великобритании, 71 % взрослых пациентов относился к группе частых обострений.
В качестве конечной точки был выбран показатель, отражающий фенотип тяжелой БА с частыми обострениями [12–14].
В перечень анализируемых потенциальных предикторов вошли: длительность заболевания, наличие ГЭРБ (гастроэзофагеальная рефлюксная болезнь), контакта с производственными факторами (аллергенами и / или ирритантами на рабочем месте), уровень ОФВ1 и абсолютное содержание эозинофилов в крови. ГЭРБ включена в перечень предикторов как клинически значимый коморбид-ный фактор, ассоциированный с ухудшением контроля бронхиальной астмы и повышением частоты обострений. Патогенетическая роль ГЭРБ связана с воздействием микроаспираций на дыхательные пути и активацией рефлекторных механизмов, способствующих поддержанию бронхиальной гиперреактивности [15, 16]. Для построения простой клинически применимой шкалы количественные показатели были категоризированы. Суммарное значение шкалы варьировало от 0 до 7 баллов. Баллы присваивали отдельным предикторам и их градациям с учетом их ассоциации с наличием частых обострений БА ( ≥ 3 эпизода за последний год). Более высокая сумма баллов соответствовала более высокой вероятности наличия частых обострений БА в исследуемой выборке. Статистическую обработку данных проводили с использованием программной среды Python с применением пакетов Pandas, Scipy, Statsmodels и Scikit-learn. Количественные показатели описывали с помощью медианы и межквартильного размаха Me [Q1; Q3]. Межгрупповые различия оценивали непараметрическими критериями для количественных признаков и критерием χ2 Пирсона либо точным критерием Фишера для категориальных переменных. Все проверки гипотез были двусторонними, различия считали статистически значимыми при p < 0,05. Для оценки дискриминационной способности разработанной балльной шкалы, построенной на основе логистической регрессии, использовали ROC-анализ с расчетом площади под ROC-кривой (AUC). Внутреннюю устойчивость оценки дополнительно характеризовали бутстреп-интервалом доверия для AUC. Валидация прогностической способности модели осуществлялась методом 5-кратной стратифицированной кросс-валидации. Риск систематической ошибки и применимость разработанной прогностической шкалы оценивали с ис- пользованием инструмента PROBAST, включающего четыре домена: участников исследования, предикторы, исход и анализ [17–19].
Результаты и их обсуждение. В исследуемой выборке частые обострения бронхиальной астмы (≥ трех эпизодов за последний год) зарегистрированы у 136 (78,2 %) из 174 пациентов. Медиана возраста составила 59 [55; 64] лет, медиана длительности бронхиальной астмы – 9 [5; 19] лет. Медиана абсолютного содержания эозинофилов составила 0,093 [0,058; 0,219] · 10 9 /л, медиана ОФВ 1 – 50 [30; 68] % от должного. ГЭРБ была отмечена у 67 (38,5 %) пациентов, профессиональный контакт – у 32 (18,4 %). При однофакторном анализе наличие ГЭРБ встречалось чаще у пациентов с частыми обострениями, чем у больных без данного исхода: 44,1 и 18,4 % соответственно ( p = 0,004). Статистический анализ включал построение логистической регрессии, по результатам которой было определено, что наибольший вклад в вероятность развития частых обострений вносили абсолютное содержание эозинофилов ≥ 0,20·10 9 /л ( OR = 4,20; 95 % ДИ: 1,46–12,06; p = 0,008) и наличие ГЭРБ ( OR = 3,14; 95 % ДИ: 1,21–8,13; p = 0,018).
Полученные данные позволили сформировать визуальную тепловую карту, отражающую вероятность частых обострений у пациентов с тяжелым течением БА. После суммации баллов определяется прогностический профиль пациента: 0–1 балл – вероятность частых обострений составляла 61,9 %, 2–3 балла – 83,3 %, 4–7 баллов – частые обострения регистрировались у всех пациентов данной выборки. На тепловой карте показано последовательное увеличение вероятности частых обострений при сочетании неблагоприятных клинических характеристик, прежде всего при наличии ГЭРБ, контакта с производственными факторами, более высоком уровне абсолютного содержания эозинофилов и снижении ОФВ 1 (рис. 1).
Разработанная шкала оценки вероятности частых обострений БА продемонстрировала удовлетворительную дискриминационную способность. Для итоговой балльной модели площадь под ROC-кривой составила 0,709 [ДИ 95 %: 0,634–0,811] (рис. 2).
Проведенный анализ показал, что у пациентов исследуемой когорты вероятность частых обострений бронхиальной астмы определялась прежде всего сочетанием маркеров T2-воспаления и клинических модификаторов течения заболевания. Включение условия наличия контакта с аллергенами или ирри-тантами на рабочем месте в состав шкалы также представляется оправданным. Согласно GINA (Global Initiative for Asthma), при астме, возникшей во взрослом возрасте, необходимо целенаправленно уточнять профессиональные и бытовые экспозиции к аллергенам и раздражителям. Высокая значимость ГЭРБ объясняется патогенетической связью через микроаспирацию желудочного содержимого и активацию вагусных рефлексов, что участвует в поддержании
БЕЗ ПРОФ. КОНТАКТА С ПРОФ. КОНТАКТОМ
Без ГЭРБ Без ГЭРБ
БА <10 лет БА <10 лет
|
О |
68% |
73 % |
77% |
81% |
86% |
о |
81 % |
85 % |
88% |
90% |
93% |
|
00 |
68% |
73% |
77% |
81% |
86% |
сО |
81 % |
85 % |
88% |
90% |
93% |
|
m ° ' е о |
67% |
73% |
77% |
81% |
86% |
Е 8е о |
81% |
05 % |
87% |
90% |
93% |
|
о |
67% |
72% |
77% |
81% |
86% |
о |
81 % |
84 % |
87% |
90% |
93% |
|
см |
67% |
72% |
77% |
81% |
86% |
см |
81 % |
84 % |
87% |
90% |
93% |
|
0.1 |
0,3 |
0^5 |
0.7 |
1.0 |
0,1 |
о'.з |
0’5 |
0,7 |
1.0 |
||
|
Эозинофилы (абс. |
10э/л) |
Эозинофилы (абс.. 109/л) |
|||||||||
|
Без ГЭРБ БА > 10 лет |
Без ГЭРБ БА > 10 лет |
||||||||||
|
о |
68% |
73% |
78% |
82% |
86% |
8 |
81% |
85 % |
88% |
90% |
93% |
|
68% |
73% |
77% |
81% |
86% |
§ |
81% |
85 % |
88% |
90% |
93% |
|
|
is о 0 |
68% |
73% |
77% |
81% |
86% |
Е S е 0 |
81% |
85 % |
88% |
90% |
93% |
|
67% |
73% |
77% |
81% |
86% |
$ |
81% |
85 % |
87% |
90% |
93% |
|
|
о гм |
67% |
72% |
77% |
81% |
86% |
о см |
81 % |
84 % |
87% |
90% |
93% |
|
о',1 |
0,3 |
o's |
0.7 |
1.0 |
0,1 |
0.3 |
о'б |
07 |
1,0 |
||
|
Эозинофилы (абс., 109/л) |
Эозинофилы (абс., 109/л) |
||||||||||
|
С ГЭРБ БА < 10 лет |
С ГЭРБ БА < 10 лет |
||||||||||
|
§ |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
о |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
об |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
со |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
S 3е 0 |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
в Е 8е 0 |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
о |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
о |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
о см |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
8 - |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
о',1 |
0,3 |
ол |
0.7 |
1.0 |
0,1 |
о'.з |
ол |
0,7 |
1.0 |
||
|
Эозинофилы (абс., 109/л) |
Эозинофилы (абс., 109/л) |
||||||||||
|
С ГЭРБ БА > 10 лет |
С ГЭРБ БА > 10 лет |
||||||||||
|
О О |
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
о |
93% |
94% |
95% |
96% |
98% |
|
86% |
89% |
91% |
93% |
95% |
со |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
|
о4 |
|||||||||||
|
5 § е о |
86% |
89 % |
91% |
93% |
95% |
Е 8 е о |
93 % |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
86% |
89 % |
91% |
93% |
95% |
о |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
|
86% |
89 % |
91% |
93% |
95% |
8 |
93% |
94% |
95% |
96% |
97% |
|
|
о'.1 |
0.3 |
0^5 |
0.7 |
1.0 |
0.1 |
о'.з |
0.5 |
0,7 |
1.0 |
||
|
Эозинофилы (абс. |
10э/л) |
Эозинофилы (абс. |
юМ |
||||||||
Рис. 1. Шкала оценки вероятности частых обострений БА (≥ трех эпизодов в год) у пациентов с тяжелой БА
Рис. 2. ROC-кривая шкалы оценки вероятности частых обострений бронхиальной астмы (≥ 3 эпизодов в год), AUC = 0,709
хронического бронхоспазма. Моделирование показало, что коррекция ГЭРБ может быть необходимым условием снижения вероятности обострений.
Разработанная шкала продемонстрировала удовлетворительную дискриминационную способность, однако по PROBAST была отнесена к моделям с высоким риском систематической ошибки, преимущественно за счет домена анализа. Это связано с разработкой и оценкой модели на одной выборке, категоризацией непрерывных предикторов и отсутствием внешней валидации. В связи с этим шкалу следует рассматривать как исследовательский инструмент внутренней оценки вероятности частых обострений у пациентов с тяжелой бронхиальной астмой, требующий дальнейшей проверки на независимых выборках.
Ограничения исследования. Работа выполнена на материале одной клинической выборки, что ограничивает возможность прямой экстраполяции полученной модели на иные популяции пациентов.
Исследование носило ретроспективный характер и базировалось на анализе уже сформированного массива данных. Контакт с производственными факторами учитывали как бинарный признак, без детализации характера, интенсивности и длительности воздействия. Предложенная шкала прошла только внутреннюю оценку прогностической способности и не была валидирована на независимой внешней выборке.
Выводы. В результате анализа разработана шкала оценки вероятности частых обострений бронхиальной астмы у пациентов с тяжелым течением заболевания. В состав модели вошли клинически доступные показатели: длительность заболевания, наличие ГЭРБ, наличие контакта с производственными факторами, уровень ОФВ 1 и абсолютное содержание эозинофилов крови. Шкала продемонстрировала удовлетворительную дискриминационную способность и может использоваться для оценки вероятности в специализированной когорте пациентов с тяжелой БА. Практическая значимость модели определяется использованием доступных показателей, применяемых в реальной клинической практике, что делает возможным ее использование в качестве простого инструмента первичной оценки вероятности. Идентификация пациентов с умеренной и высокой вероятностью частых обострений позволит оптимизировать маршрутизацию к аллергологам-иммунологам и пульмонологам. Превентивный характер такого подхода может обеспечить не только сокращение числа госпитализаций пациентов с обострением бронхиальной астмы, но и высокий фармакоэкономический потенциал. Вместе с тем окончательная клиническая ценность предложенной модели требует подтверждения в исследованиях на независимых выборках.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
