Ключевые результаты
Исследователи разработали эффективную модель для прогнозирования наличия открытого овального окна (ООО) у женщин с криптогенными ишемическими событиями на основе клинических и лабораторных данных. Среди 300 пациенток ООО было обнаружено у 60 (20%) участниц. Модель логистической регрессии с SHAP-анализом продемонстрировала впечатляющие показатели производительности: площадь под кривой (AUC) 0.990, точность 95.6%, чувствительность 89.5% и специфичность 97.2%.
Методология
В ретроспективное исследование были включены 300 женщин в возрасте от 18 до 65 лет с криптогенными ишемическими событиями (согласно критериям TOAST), которым выполнялись контрастная транскраниальная допплерография и эхокардиография для выявления ООО. Исходно были проанализированы 43 переменные.
С помощью алгоритмов отбора признаков LASSO и mRMR были определены пять ключевых предикторов:
- возраст
- уровень эстрадиола
- фолликулостимулирующий гормон (ФСГ)
- D-димер
- холестерин ЛПНП
Исследователи сравнили девять моделей машинного обучения и выбрали логистическую регрессию как финальную модель. Также был проведен предварительно запланированный анализ подгрупп с учетом репродуктивного статуса (репродуктивный возраст 22-45 лет и менопауза 45-65 лет).
Клиническое значение
У носителей ООО выявлены значимые отличия в ключевых показателях по сравнению с контрольной группой:
- Пациентки были моложе (46.8 vs. 53.9 лет, p < 0.001)
- Имели более высокий уровень эстрадиола (94.1 vs. 60.3 пг/мл, p < 0.001)
- Демонстрировали повышенный D-димер (2.1 vs. 1.2 мг/л, p < 0.001)
Анализ SHAP выявил, что эстрадиол, D-димер и возраст являются наиболее значимыми предикторами наличия ООО. Результаты были устойчивыми в разных возрастных стратах – модель сохраняла высокую дискриминационную способность как в репродуктивном возрасте (AUC 0.988), так и в менопаузе (AUC 0.982).
Разработанная модель может помочь в ранней стратификации риска ООО у женщин с криптогенными ишемическими событиями. Это особенно актуально, учитывая, что стандартная диагностика ООО требует применения специализированных методов визуализации.
Выводы
Исследователи создали интерпретируемую высокоэффективную модель для прогнозирования наличия ООО у женщин с криптогенными ишемическими событиями на основе рутинных клинических и лабораторных данных. Гормональный статус (особенно уровни эстрадиола и ФСГ) оказался значимым фактором, влияющим на вероятность наличия ООО, что подчеркивает важность учета гендерных особенностей при оценке сердечно-сосудистых рисков.
Авторы отмечают, что модель не оценивает причинно-следственные связи, а направлена на помощь клиницистам в выявлении пациенток с высокой вероятностью наличия ООО, которые требуют дальнейшего обследования для определения причинной роли ООО в ишемическом событии.
Требуется внешняя валидация разработанной модели, особенно на более крупных когортах женщин с криптогенными ишемическими событиями.