Predicción de eventos cardiovasculares primarios utilizando el enfoque de múltiples marcadores

Reclutamiento de 1500 personas aleatoriamente sin eventos cardiovasculares previos. Examen, interrogatorio de pacientes, pruebas de laboratorio. Seguimiento del paciente durante 6 años. Registro de los hechos de la ocurrencia de eventos cardiovasculares.

Estudio de cohortes con componente retrospectivo y prospectivo

Etapa I (Realizada en 2014 como parte del proyecto científico y técnico "Riesgos ambientales y salud pública")

1. Cuestionario y examen clínico general (antropometría, medición de la presión arterial, IMC, CC)
2. determinación de colesterol, glucosa y riesgo cardiovascular total según la escala SCORE
3. Determinación de la calidad de vida, el nivel de depresión y ansiedad, el nivel de actividad física.

Para un análisis de sangre bioquímico en profundidad para onco y cardiomarcadores, se utilizó el panel MILLIPLEX MAP Human. Este panel le permite estudiar simultáneamente 23 onco y 11 marcadores cardíacos, que son los más comunes entre las enfermedades oncológicas y cardíacas. Los marcadores tumorales incluyeron: alfa-fetoproteína (Afp), antígeno de carbohidrato 125 (CA125), antígeno de carbohidrato 15-3 (CA15-3), antígeno embrionario de cáncer (CEA), fragmento de citoqueratina 19 (CYFRA21-1), factor de crecimiento de fibroblastos 2 ( FGF2), proteína 4 del epidídimo humano (HE4), factor de crecimiento de hepatocitos (HGF-α), interleucina 6 (IL6), interleucina 8 (IL8), leptina (LEPTIN), hormona antimulleriana (MIF), osteopontina (OPN), prolactina (PROLACTIN), antígeno prostático específico común (PSAtotal), cistatina C (SCF), inductor de apoptosis (SFAS), factor de crecimiento transformante (TGF-α), factor de necrosis tumoral (TNF), TRAIL, factor de crecimiento del endotelio vascular (VEGF) , gonadotropina coriónica beta (bHCG), inductor de apoptosis L (SFAS) L.

En los encuestados con riesgo cardiovascular (1% o más en la escala SCORE), se determinó el nivel de cardiomarcadores. Los cardiomarcadores incluyeron: creatina quinasa MB (CK MB), motivo de quimiocina C-X-C, ligando 16 (CXCL16), proteína de unión a ácidos grasos, forma cardíaca (FABP3), fragmento N-terminal del péptido natriurético cerebral (NT-ProBNP), oncostatina M ( OSM), isoforma del factor de crecimiento placentario (PIGF 4), quimiocina motivo C-X-C, ligando 6 (CXCL6), endocan 1 (ENDOCAN1), proteína de unión a ácidos grasos 4 (FABP-4), proteína de la superfamilia TNF (LIGHT), troponina I (TROPONINI ).

Determinación del contenido de marcadores bioquímicos en la sangre (realizado en el Laboratorio de Uso Colectivo del NJSC "Universidad Médica de Karaganda").

ESTADIO II Observación prospectiva durante 6 años, Para un evento cardiovascular tomamos el desarrollo de: Formas agudas de enfermedad isquémica (SCA con y sin elevación del segmento ST/infarto de miocardio), formas crónicas de CI-angina de pecho, Accidente cerebrovascular agudo, transitorio ataque isquémico, resultado letal de CVD, muerte por todas las causas.

El tratamiento estadístico de los datos se realizará mediante el programa SPSS (versión 22.0). Las variables cuantitativas con distribución normal se presentarán como valores medios y sus desviaciones estándar (M ± DE), con diferencia de la distribución normal - mediana y rango intercuartílico (Me (RIC). Los signos dicotómicos se presentan como porcentajes (número absoluto de pacientes (%) Las estadísticas descriptivas usarán la prueba U de Mann-Whitney para muestras independientes para comparar datos cuantitativos, los datos categóricos se analizarán usando la χ2 de Pearson, el análisis de correlación de Spearman (Rho) será se utiliza para determinar la relación entre parámetros, Usando regresión logística binaria (unidireccional y multivariada) si se establecen predictores independientes de la NSS y la razón de probabilidades (OR) en un intervalo de confianza (IC) del 95% para cada factor. Basado en la resultados del análisis de regresión multivariante sobre los valores de exp(B) de variables significativas y constantes, se construirá un modelo predictivo, valor predictivo (especificidad, h Sensibilidad, % de resultados falsos positivos y falsos negativos. También se utilizará la regresión de Cox, el análisis de supervivencia de Kaplan-Meier, habrá una comparación de las estadísticas C de los modelos. El nivel crítico de significación (p) a la hora de contrastar hipótesis estadísticas se tomará como 0,05.