Многофакторный анализ риска летального исхода у ВИЧ-инфицированных больных

Эпидемия ВИЧ-инфекции в России продолжается, основной причиной летальных исходов остаются вторичные инфекции, в ближайшее время снижения количества ВИЧ-инфицированных больных, нуждающихся в медицинской помощи, не произойдет. Цель. Разработка прогностической модели оценки риска летального исхода у больных ВИЧ-инфекцией на основании метода многомерного анализа. Материалы и методы. Разработка и обучение прогностической модели основывались на ретроспективном анализе 1440 случаев госпитализации тяжелых больных с ВИЧ-инфекцией. Методом пошаговой логистической регрессии были отобраны предикторы, которые вносят наибольший вклад в многомерную модель. Для оценки модели провели ROC-анализ. Для практического использования в программе MS Excel создали калькулятор расчета исхода болезни. Результаты. В модель вошло 12 клинико-лабораторных предикторов. Показатель AUC (площадь под кривой) - 0,769, специфичность модели (доля правильно классифицированных пациентов в группе с летальным исходом) - 0,92 (92%), чувствительность (доля правильно классифицированных пациентов в группе с улучшением) - 0,45 (45%), а общая точность (доля правильно классифицированных объектов) - 0,802 (80,2%). Апробация разработанной модели продемонстрировала ее успешное действие: 83,9% умерших больных имели вероятность летального исхода от 71 до 92%, тогда как у 75% больных с улучшением состояния вероятность летального исхода составила от 8 до 42%. Заключение. Построенная модель прогноза летального исхода у тяжелых больных ВИЧ-инфекцией может быть использована в клинической практике, особенно на догоспитальном этапе и на ранних сроках госпитализации, позволяя принять решение о госпитализации больного в соответствующее отделение. Программа зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности 18 ноября 2022, № 2022682077.

The HIV epidemic in Russia is still ongoing; the most common causes of death in these patients are secondary infections. We do not expect any decrease in the number of HIV-infected patients requiring special medical care. Objective. To develop a prognostic model aimed to evaluate the risk of death in HIV-infected patients using multivariate analysis. Materials and methods. We performed retrospective analysis of 1,440 cases of severe HIV infection to develop and train a new prognostic model. Using logistic regression, we identified the most important variables in the model. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to test the model. We also created a special MS Excel calculator to predict the disease outcome. Results. Twelve clinical and laboratory parameters were included into the model. The area under the ROC-curve (AUC) was 0.769; specificity of the model (proportion of correctly classified patients in the group with lethal outcome) was 0.92 (92%); sensitivity of the model (proportion of correctly classified patients in the group with improvement) was 0.45 (45%); overall accuracy of the model (overall proportion of correctly classified patients) was 0.802 (80.2%). Our model proved to be highly effective: 83.9% of the deceased patients had a probability of death between 71% and 92%, whereas 75% of patients who showed an improvement had a probability of death between 8% and 42%. Conclusion. Our model predicting lethal outcome in patients with severe HIV infection can be used in routine clinical practice, especially at the pre-hospital stage and shortly after hospitalization. It allows a doctor to make a correct decision on patient's admission to a proper department. The program is registered with the Federal Service for Intellectual Property on November 18, 2022, No. 2022682077.