Оптимізація прогнозування наслідків гострого інфаркту міокарда шляхом визначення лейкоцитарних і тромбоцитарних показників та відношення фактору фон Віллебранда до ADAMTS13

Abstract

Дисертаційна робота присвячена вивченню прогностичної цінності лейкоцитарних та тромбоцитарних показників загального аналізу крові (ЗАК), їх співвідношень, а також рівнів фактору фон Віллебранда (vWF) та металопротеїнази ADAMTS13 (a disintegrin and metalloproteinase with a thrombospondin type 1 motif, member 13) стосовно перебігу гострого інфаркту міокарда (ІМ) на госпітальному етапі лікування та після виписки з стаціонару. На основі отриманих результатів обрано провідні параметри, що прогнозують розвиток ускладнень під час перебування в стаціонарі, а також сформовано групи ризику ймовірності розвитку несприятливих серцево-судинних подій (НССП) у віддаленій перспективі. Встановлено значимі клініко-інструментальні маркери перебігу ІМ на підставі загальноприйнятих методів статистичної обробки даних, а також із використанням ROC аналізу. Встановлено звʼязок між тяжкістю ураження коронарного русла за результатами ангіографії відповідно до шкали Gensini та рівнями vWF, vWF/ADAMTS13. Доповнено існуючі знання про відмінності між гістологічним та клінічним віком коронарних тромбів, а також роль їх морфологічних характеристик у прогнозуванні подальшого перебігу ІМ. Виявлено основні маркери перебігу ІМ на госпітальному етапі лікування, а саме відношення лейкоцитарних та тромбоцитарних параметрів PLR та NLR, що у комбінації з шкалою ризику GRACE суттєво покращували точність прогнозу ускладнень ІМ в стаціонарі. Вперше застосовано метод машинного навчання за допомогою якого побудовано дерево класифікації та регресії із використанням параметрів загального аналізу крові та показників vWF і ADAMTS13 з метою прогнозування ймовірних ускладнень перебігу ІМ. Відповідно до цього сформовано групи ризику розвитку НССП після виписки з стаціонару.