farmaecFARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and PharmacoepidemiologyФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология2070-49092070-4933IRBIS LLC10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.295farmaec-1167Research ArticleORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ ПУБЛИКАЦИИComprehensive analysis of the interrelationships between somatometric, biochemical, and clinical indicators reflecting the condition of patients with chronic kidney diseaseКомплексный анализ взаимосвязей соматометрических, биохимических и клинических показателей состояния пациентов с хроническими заболеваниями почекhttps://orcid.org/0000-0002-2659-7998ТоршинИ. Ю.TorshinI. Yu.

Торшин Иван Юрьевич, к.ф-м.н., к.х.н.

WoS ResearcherID: C-7683-2018.

Scopus Author ID: 7003300274. 

ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва 119333, Российская Федерация

Ivan Yu. Torshin, PhD (Phys. Math.), PhD (Chem.) 

WoS ResearcherID: C-7683-2018

Scopus Author ID: 7003300274

44 corp. 2 Vavilov Str., Moscow 119333

https://orcid.org/0009-0004-6569-2260БашунН. З.BashunN. Z.

Башун Наталья Зигмундовна, к.б.н., доцент

WoS ResearcherID: JWO-3263-2024.

Scopus Author ID: 22233495200.

ул. Ожешко, д. 22, Гродно 230023

Natallia Z. Bashun, PhD, Assoc. Prof.

WoS ResearcherID: JWO-3263-2024

Scopus Author ID: 22233495200

22 Ozheshko Str., Grodno 230023

n.bashun@grsu.byhttps://orcid.org/0000-0002-7663-710XГромоваО. А.GromovaO. A.

Громова Ольга Алексеевна, д.м.н., проф.

WoS ResearcherID: J-4946-2017.

Scopus Author ID: 7003589812. 

ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва 119333

Olga A. Gromova, Dr. Sci. Med., Prof.

WoS ResearcherID: J-4946-2017

Scopus Author ID: 7003589812

44 corp. 2 Vavilov Str., Moscow 119333

https://orcid.org/0009-0003-6273-0391ЧекельА. В.ChekelA. V.

Чекель Анна Вацлавовна

ул. Ожешко, д. 22, Гродно 230023

Anna V. Chekel

22 Ozheshko Str., Grodno 230023

https://orcid.org/0009-0002-3086-3686ЛевчукА. А.LevchukA. A.

Левчук Александра Андреевна

ул. Ожешко, д. 22, Гродно 230023

Alexandra A. Levchuk

22 Ozheshko Str., Grodno 230023

https://orcid.org/0009-0002-8013-1395ЛазаревичС. Н.LazarevichS. N.

Лазаревич Сергей Николаевич

б-р Ленинского Комсомола, д. 52, Гродно 230017

Sergey N. Lazarevich

52 Leninsky Komsomol Blvd, Grodno 230017

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наукРоссияFederal Research Center “Computer Science and Control”, Russian Academy of SciencesRussian FederationУчреждение образования «Гродненский государственный университет им. Янки Купалы» Министерства образования Республики БеларусьБеларусьYanka Kupala State University of GrodnoBelarusУчреждение здравоохранения «Гродненская университетская клиника» Министерства здравоохранения Республики БеларусьБеларусьGrodno University ClinicBelarus202506082025182271283Copyright © Torshin I.Y., Bashun N.Z., Gromova O.A., Chekel A.V., Levchuk A.A., Lazarevich S.N., 20252025Торшин И.Ю., Башун Н.З., Громова О.А., Чекель А.В., Левчук А.А., Лазаревич С.Н.Torshin I.Y., Bashun N.Z., Gromova O.A., Chekel A.V., Levchuk A.A., Lazarevich S.N.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/1167Objective

Objective: To identify potential predictors of chronic kidney disease (CKD) based on the analysis of interrelationships between somatometric (including bioimpedance), biochemical, and clinical indicators in CKD patients.

Material and methods

Material and methods. The values of 58 indicators describing the condition of 357 participants were collected: 128 patients with CKD and 229 participants in the control group (without kidney pathology). Demographic, anthropometric, anamnestic data (19 diagnoses according to the International Classification of Diseases, 10th revision), bioimpedance values, results of general and biochemical blood tests (19 indicators), and diet indicators (using the CINDI survey) were studied. New mathematical approaches were applied to establish informative value intervals for numerical indicators, to find metric clusters in the multidimensional space of biomedical indicators, and to construct metric maps.

Results

Results. In the CKD group, a predominance of older patients (mean age 54.1±13.1 years) as well as overweight people (82.18±19 kg) was observed compared to the control group (48.78±9.75 years and 74.7±17.45 kg, respectively). Patients with CKD exhibit disturbances in adipose tissue metabolism, decreased active and reactive bioimpedance resistance, high systolic blood pressure, and multiple organ pathology.

Conclusion

Conclusion. The analysis of the cluster of interrelationships between indicators made it possible to outline promising areas for further research. These include a more detailed investigation of informativeness and predictive strength of CKD predictors, a comprehensive assessment of treatment effectiveness, identification of differences between subgroups of patients with different nosologies and stages of CKD, evaluation of the efficacy of various therapeutic approaches, the role of physical activity, and micronutrient status.

Цель

Цель: на основании анализа взаимосвязей соматометрических (включая показатели биоимпеданса), биохимических и клинических показателей состояния пациентов с хронической патологией почек (ХПП) выявить потенциальные предикторы ХПП.

Материал и методы

Материал и методы. Собраны значения 58 показателей, описывающих состояние 357 участников: 128 пациентов с ХПП и 229 участников контрольной группы (без патологии почек). Исследованы демографические, антропометрические, анамнестические данные (всего 19 диагнозов по Международной классификации болезней 10-го пересмотра), значения биоимпеданса, результаты общего и биохимического анализа крови (всего 19 показателей), показатели диеты по опроснику CINDI. Использованы новые математические подходы для установления интервалов информативных значений численных показателей, нахождения метрических сгущений в пространстве показателей биомедицинского исследования и построения метрических карт.

Результаты

Результаты. В группе пациентов ХПП (основная группа) установлено преобладание более пожилых пациентов (средний возраст 54,1±13,1 года) по сравнению с контрольной группой (48,78±9,75 года), а также людей с избыточной массой тела (82,18±19 против 74,7±17,45 кг). У пациентов с ХПП наблюдаются нарушения обмена жировой ткани, снижение активного и реактивного сопротивления биоимпеданса, высокие значения систолического артериального давления, наличие полиорганной патологии.

Заключение

Заключение. Анализ кластера взаимодействий показателей позволил сформулировать перспективные направления для дальнейших исследований: необходимо изучить более подробно информативность и «силу» предикторов ХПП, провести комплексную оценку эффективности терапии, выявить различия между подгруппами пациентов с различными нозологиями и стадиями ХПП, оценить эффективность различных подходов к терапии, а также роль физической нагрузки и обеспеченности микронутриентами.

хроническая патология почекбиоимпедансантропометрические показателиметрическая картабиохимический анализкластердиагнозchronic kidney diseasebioimpedanceanthropometric indicatorsmetric mapbiochemical analysisclusterdiagnosisReferencesBоhm A., Heitmann B.L. The use of bioelectrical impedance analysis for body composition in epidemiological studies. Eur J Clin Nutr. 2013; 67 (1): 79–85. https://doi.org/10.1038/ejcn.2012.168.Bоhm A., Heitmann B.L. The use of bioelectrical impedance analysis for body composition in epidemiological studies. Eur J Clin Nutr. 2013; 67 (1): 79–85. https://doi.org/10.1038/ejcn.2012.168.Зыбалова Т.С. Биоимпедансный анализ в клинической практике. В кн.: Трисветова Е.Л. (ред.) Внутренние болезни сегодня: сборник научных трудов, посвящeнный 100-летию учреждения образования «Белорусский государственный медицинский университет». Минск: Ковчег; 2021: 79–90.Zybalova T.S. Bioimpedance analysis in clinical practice. In: Trisvetova Е.L. (Ed.) Internal diseases today: collection of scientific papers dedicated to the 100th anniversary of the Belarusian State Medical University. Minsk: Kovcheg; 2021: 79–90 (in Russ.).Zharnov A., Bashun N., Zharnova O., et al. Comparison of indexes of physical development biological objects measured by anthropometric and bio-impedance methods. J Hygien Engin Design. 2019; 27 (9): 120–4.Zharnov A., Bashun N., Zharnova O., et al. Comparison of indexes of physical development biological objects measured by anthropometric and bio-impedance methods. J Hygien Engin Design. 2019; 27 (9): 120–4.Carney E.F. The impact of chronic kidney disease on global health. Nat Rev Nephrol. 2020; 16 (5): 251. https://doi.org/10.1038/s41581-020-0268-7.Carney E.F. The impact of chronic kidney disease on global health. Nat Rev Nephrol. 2020; 16 (5): 251. https://doi.org/10.1038/s41581-020-0268-7.Жарнова В.В., Слизевич Т.Н., Чекель А.В. и др. Применение метода векторного анализа биоимпеданса для оценки статуса гидратации у пациентов с диффузными изменениями печени. Новости медико-биологических наук. 2019; 19 (4): 48–54.Zharnova V.V., Slizevich T.N., Chekel A.V., et al. Application of the method of vector analysis of bioimpedance for the assessment of the status of hydration in patients with diffuse liver changes. News of Medical and Biological Sciences. 2019; 19(4): 48–54 (in Russ.).Gupta A., Sontakke T., Acharya S., Kumar S. A comprehensive review of biomarkers for chronic kidney disease in older individuals: current perspectives and future directions. Cureus. 2024; 16 (9): e70262. https://doi.org/10.7759/cureus.70262.Gupta A., Sontakke T., Acharya S., Kumar S. A comprehensive review of biomarkers for chronic kidney disease in older individuals: current perspectives and future directions. Cureus. 2024; 16 (9): e70262. https://doi.org/10.7759/cureus.70262.Sintra E., Jenny S., Wallengren O., et al. Bioimpedance analysis in patients with chronic kidney disease. J Ren Care. 2023; 49 (3): 147–57. https://doi.org/10.1111/jorc.12474.Sintra E., Jenny S., Wallengren O., et al. Bioimpedance analysis in patients with chronic kidney disease. J Ren Care. 2023; 49 (3): 147–57. https://doi.org/10.1111/jorc.12474.Jaffrin M.Y. Body composition determination by bioimpedance: an update. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2009; 12 (5): 482–6. https://doi.org/10.1097/MCO.0b013e32832da22c.Jaffrin M.Y. Body composition determination by bioimpedance: an update. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2009; 12 (5): 482–6. https://doi.org/10.1097/MCO.0b013e32832da22c.Torshin I.Y. Optimal dictionaries of the final information on the basis of the solvability criterion and their applications in bioinformatics. Pattern Recognit Image Anal. 2013; 23 (2): 319–27. https://doi.org/10.1134/S1054661813020156.Torshin I.Y. Optimal dictionaries of the final information on the basis of the solvability criterion and their applications in bioinformatics. Pattern Recognit Image Anal. 2013; 23 (2): 319–27. https://doi.org/10.1134/S1054661813020156.Журавлёв Ю.И. Избранные научные труды. 1-е изд. М.: Магистр; 1998: 416 с.Zhuravlev Yu.I. Selected scientific works. 1st ed. Moscow: Magistr; 1998: 416 pp. (in Russ.).Журавлёв Ю.И., Рудаков К.В., Торшин И.Ю. Алгебраические критерии локальной разрешимости и регулярности как инструмент исследования морфологии аминокислотных последовательностей. Труды МФТИ. Серия 3. Физико-химическая биология. 2011; 3 (4): 67–76.Zhuravlev Yu.I., Rudakov K.V., Torshin I.Yu. Algebraic criteria of local solvability and regularity as a tool for studying the morphology of amino acid sequences. Proceedings of MIPT. Series 3. Physicochemical Biology. 2011; 3 (4): 67–76 (in Russ.).Громова О.А., Калачева А.Г., Торшин И.Ю. и др. Недостаточность магния – достоверный фактор риска коморбидных состояний: результаты крупномасштабного скрининга магниевого статуса в регионах России. Фарматека. 2013; 1 (6): 116–29.Gromova O.A., Kalacheva A.G., Torshin I.Yu., et al. Magnesium deficiency is a reliable risk factor for comorbid conditions: results of a large-scale screening of magnesium status in the regions of Russia. Farmateka. 2013; 1 (6): 116–29.Керимкулова Н.В., Никифорова Н.В., Владимирова И.С. и др. Влияние недифференцированной дисплазии соединительной ткани на исходы беременности и родов. Комплексное обследование беременных с дисплазией соединительной ткани с использованием методов интеллектуального анализа данных. Земский врач. 2013; 2 (19): 34–8.Kerimkulova N.V., Nikiforova N.V., Vladimirova I.S., et al. The impact of undifferentiated connective tissue dysplasia on pregnancy and childbirth outcomes. Comprehensive examination of pregnant women with connective tissue dysplasia using data mining methods. Zemsky Vrach. 2013; 2 (19): 34–38 (in Russ.).Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. Т. 2. М.: Наука; 2005: 581 с.Kolmogorov A.N. Probability theory and mathematical statistics. Vol. 2. Moscow: Nauka; 2005: 581 pp. (in Russ.).Смирнов Н.В. Приближение законов распределения случайных величин по эмпирическим данным. Успехи математических наук. 1944; 10: 179–206.Smirnov N.V. Approximation of distribution laws of random variables by empirical data. Uspekhi matematicheskikh nauk. 1944; 10: 179–206 (in Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.