Однією з головних проблем є те, що метаболічний синдром (МС) клінічно не виявляється доти, доки суттєво не порушується вуглеводний та ліпідний метаболізм, що ініціює хибне коло симптомів, які призводять до появи кардіоваскулярних захворювань, цукрового діабету, неалкогольного стеатоепатозу, порушення репродуктивної функції та низки інших захворювань. Супутні ендокринні розлади створюють тло, на яке накладаються дисгормональні та метаболічні чинники. Тому актуальним важливим завданням є правильна, а головне - вчасна, інтерпретація наявних чинників ризику метаболічних порушень у жінок перименопаузального віку із супутнім гіпотиреозом (ГТ) з метою їх корекції для запобігання або сповільнення розвитку ускладнень. Мета роботи - розробити математичну модель оцінки прогностичної значущості чинників ризику для вивчення ймовірності розвитку і прогресування метаболічного синдрому в жінок перименопаузального віку, хворих на гіпотиреоз. Для прогнозування розвитку МС обстежено 146 жінок перименопаузального віку з ГТ. За допомогою множинного регресійного аналізу побудовано прогностичну модель ризику розвитку МС. За допомогою логістичного регресійного аналізу визначено значущі мультиколінеарні чинники ризику МС: тригліцериди, тиреотропний гормон, вітамін D та обвід талії. Побудовано кореляційну матрицю з розрахунком коефіцієнтів регресії та детермінації, створено математичну модель для визначення коефіцієнта прогресування МС. Розроблена математична модель прогнозування розвитку МС має високу прогностичну точність, що підтвердила відповідність прогнозованих результатів теоретично очікуваним. Імовірність того, що у пацієнтів розвинеться МС, за попередньо спрогнозованого ризику виникнення МС становить 96,1 % (p << 0,05). Висновки: розроблена математична модель прогнозування МС на тлі ГТ є високоінформативною і надає змогу заздалегідь визначити контингент жінок з високою ймовірністю розвитку МС для своєчасного проведення відповідних профілактичних заходів.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Пасєчко Надія Василівна (медичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"