Multivariate analysis of genealogical markers in adults with primary immunodeficiencies

  • 作者: Karakina ML1,2,3, Shershnev VN4,5
  • 隶属关系:
    1. «Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН», Екатеринбург
    2. «Свердловская областная клиническая больница №1», Екатеринбург
    3. «Областная детская клиническая больница №1», Екатеринбург
    4. «Институт экологии и промышленной безопасности» Уральского отделения РАН, Екатеринбург
    5. «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Екатеринбург
  • 期: 卷 88, 编号 4 (2016)
  • 页面: 46-52
  • 栏目: Editorial
  • URL: https://journal-vniispk.ru/0040-3660/article/view/31969
  • ID: 31969

如何引用文章

全文:

详细

Aim. To study the genealogy of adult patients with primary immunodeficiencies (PID) and to analyze its data in the relatives of these patients. Subjects and methods. A genealogical analysis was carried out in 74 adult patients with PID and 200 adults without this condition, by examining groups of signs in the relatives in at least 4 generations, the genealogical markers were an atypical infectious and inflammatory process; allergic diseases; autoimmune diseases; the presence of relatives with cancers; cases of reproductive dysfunction; deaths from infectious diseases and/or cancers in children; and congenital malformations. The percentage of relatives with the above genealogical markers of the total number of the relatives in 4 generations was used as an indicator. The analysis applied nonparametric methods, such as quartile analysis, Spearman’s correlation coefficient, and Mann-Whitney test to verify the statistical significance of differences between the independent groups. Multifactor prediction models were based on the decision theory (Wald-Bayesian analysis) and classification trees. At Stage 1, the investigators made a univariate analysis, the data of which were used to perform a correlation analysis of the indicators. Multifactor prediction models were based on the decision theory (Wald—Bayesian analysis) and classification trees. Results. The genealogical markers were identified and analyzed using different statistical methods and conclusions were made on prognostically significant indicators. Conclusion. The findings may be recommended for practical use in order to enhance the efficiency of work with patients having various immunopathological syndromes.

作者简介

M Karakina

«Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН», Екатеринбург; «Свердловская областная клиническая больница №1», Екатеринбург; «Областная детская клиническая больница №1», Екатеринбург

V Shershnev

«Институт экологии и промышленной безопасности» Уральского отделения РАН, Екатеринбург; «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина», Екатеринбург

参考

  1. Кондратенко И.В., Бологов А.А. Первичные иммунодефициты. М.: Медпрактика-М; 2005.
  2. Casanova JL, Abel L. Primary immunodeficiencies: a field in its infancy. Science. 2007;317:617-626. doi: 10.1126/science.1142963.
  3. Al-Herz W, Bousfiha A, Casanova JL, Chatila T, Conley MH, Cunningham-Rundles C, Etzioni A, Franco JL, Gaspar HB, Holland SM, Klein C, Nonoyama S, Ochs HD, Oksenhendler E, Picard C, Puck JM, Sullivan K, Tang MLK. Primary immunodeficiency diseases: an update on the classification from the International Union of Immunological Societies Expert Committee for Primary Immunodeficiency. Frontiers in Immunology. 2014;5:1-33. doi: 10.3389/fimmu.2014.00162.
  4. Бочков Н.П., Пузырев В.П., Смирнихина С.А. Клиническая генетика. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2011.
  5. Генетика человека по Фогелю и Монтулски. Проблемы и подходы. Под ред. Спейчер М.Р., Антонаракис С.Е., Монтулски А.Г. Пер. с англ. Латыпов А.Ш. 4-е издание. СПб.: Изд-во Н-Л; 2013.
  6. Бочков Н.П., Пузырев В.П. Наследственные болезни. Национальное руководство. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2013.
  7. Наследственные болезни в популяциях человека. Под ред. Гинтера Е.К. М.: Медицина; 2002.
  8. Каракина М.Л., Тузанкина И.А., Истомина Е.Л. Иммунопатологические процессы при первичных иммунодефицитах. Вестник уральской медицинской академической науки. 2014;3(49):29-30.
  9. Тузанкина И.А. К вопросу диагностики иммунопатологии. Медицинская иммунология. 2010;6:485-496.
  10. Бельтюков Е.К., Виноградов А.В., Тузанкина И.А., Каракина М.Л. Об организации специализированной медицинской помощи взрослому населению Свердловской области по профилю «Аллергология и иммунология». Российский иммунологический журнал. 2014;3:482-484.
  11. Каракина М.Л., Тузанкина И.А., Шершнев В.Н. Анализ генеалогических данных у взрослых с первичными иммунодефицитами. Пульмонология. 2015;2:205-210.
  12. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика; 1999.
  13. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. 3-е изд. М.: Медиа Сфера; 2006.
  14. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. М.: Медицина; 1990.
  15. Патент РФ на изобретение №2357655/ 26.01.2009. Аронскинд Е.В., Шершнев В.Н. Способ прогнозирования спастических форм детского церебрального паралича доношенных детей. Доступно по: http://www.freepatent.ru/patents/ 2357655.
  16. Breiman L, Friedman JH, Olshen R, Stone CJ. Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books& Software; 1984.
  17. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН; 1999.
  18. Аллергология и иммунология. Национальное руководство. Под ред. Хаитова Р.М., Ильиной Н.И. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2009.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Consilium Medicum, 2016

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可。
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».