Цель исследования. Попытаться сконструировать алгоритм дифференциальной диагностики иксодового клещевого боррелиоза, вызванного Borrelia miyamotoi (БМ-ИКБ), и других природно-очаговых инфекций, эндемичных в России, учитывающий обычные эпидемиологические, клинические и лабораторные показатели. Материалы и методы. В исследование включили взрослых больных, лечившихся в Республиканской инфекционной больнице в Ижевске в 2010—2012 гг. с диагнозами БМ-ИКБ (n=71), лаймской болезни — ЛБ (n=38), клещевого вирусного энцефалита (n=25) и геморрагической лихорадки с почечным синдромом (n=27). Метод «дерева решений» из программы IBM SPSS Statistics применяли для анализа более 65 показателей, характеризующих заболевание. Результаты. «Дерево решений» включает 8 «окончательных узлов» (групп классификации), его ветви формируются путем 7 дихотомических делений, учитывающих следующие показатели: наличие мигрирующей эритемы, присасывание клеща, употребление козьего молока, потливость, головокружение, тошноту, боли в животе, концентрации тромбоцитов, аланинаминотрансферазы и мочевины в крови. Предложенный алгоритм позволяет правильно классифицировать 95% клинических случаев. Заключение. ИКБ, вызванный B. miyamotoi, можно успешно дифференцировать от других распространенных природно-очаговых инфекций. Таким образом, врачам предоставляется дополнительный инструмент для выявления и диагностики случаев «нового» ИКБ.
Aim. To attempt to construct an algorithm using the routine epidemiological, clinical and laboratory data for the differential diagnosis of ixodid tick-borne borreliosis (ITBB) caused by Borrelia miyamotoi (BM-ITBB) and other zoonotic infections that are endemic in Russia. Subjects and methods. The investigation enrolled the adult patients treated at the Republican Hospital for Infectious Diseases (Izhevsk) in 2010—2012 with diagnoses of BM-ITBB (n=71), Lyme disease (n=38), tick-borne encephalitis (TBE) (n=25), and hemorrhagic fever with renal syndrome (n=27). The Decision Tree procedure in IBM SPSS Statistics was used to analyze more than 65 variables characterizing a disease case. Results. The final decision tree had 7 dichotomous fissions in accordance with the values of several indices (presence of erythema migrans, tick bite, goat’s milk consumption, sweating, vertigo, nausea, abdominal pain, as well as blood concentrations of platelets, alanine aminotransferase, and count, and urea) and formed 8 terminal nodes. The proposed algorithm provides correct classification in 95% of disease cases. Conclusion. ITBB caused by B. miyamotoi can be successfully discriminated from other widespread zoonotic infections. Thus, practitioners have an additional opportunity to detect and diagnose the «new» infection BM-ITBB.
Platonov A.E., Karan L.S., Kolyasnikova N.M. et al. Humans infected with the relapsing fever spirochete Borrelia miyamotoi, Russia. Emerg Infect Dis 2011; 17 (10): 1816-1822.
Сарксян Д.С., Платонов А.Е., Карань Л.С. и др. Клинические особенности "нового" клещевого боррелиоза, вызываемого Borrelia miyamotoi. Тер арх 2012; 11: 34-41.
Карань Л.С., Колясникова Н.М., Махнева Н.А. и др. Применение ПЦР в режиме реального времени для диагностики различных клещевых инфекций. Журн микробиол 2010; 3: 72-77.
Карань Л.С., Рудникова Н.А., Булгакова Т.А. и др. ПЦР-диагностика клинических случаев боррелиозов и риккетсиозов. В кн.: Генодиагностика инфекционных заболеваний. Под ред. В.И. Покровского. Сб. тр. Т. 2. М: Медицина для всех 2004: 35-37.
Fukunaga M., Takahashi Y., Tsuruta Y. et al. Genetic and phenotypic analysis of Borrelia miyamotoi sp. nov., isolated from the ixodid tick Ixodes persulcatus, the vector for Lyme disease in Japan. Int J Syst Bacteriol 1995; 45 (4): 804-810.
Платонов А.Е., Карань Л.С., Колясникова Н.М. и др. Таксономическая позиция и генетическое разнообразие вида боррелий Borrelia miyamotoi - возбудителя "нового" иксодового клещевого боррелиоза. В кн.: Молекулярная диагностика-2010. Сб. тр. Том 2. Под ред. В.И. Покровского. М: Киселева Н.В. 2010: 250-256.
Фоменко Н.В., Боргояков В.Ю., Панов В.В. Генетические особенности ДНК боррелий вида Borrelia miyamotoi, выявляемых в таежных клещах. Молекул ген, микробиол и вирусол 2011; 2: 12-17.
Коренберг Э.И., Нефедова В.В., Горелова Н.Б. и др. Этиологическая структура южнотаежных сочетанных природных очагов иксодовых клещевых боррелиозов. Вестн РАМН 2011; 10: 10-15.
Richter D., Schlee D.B., Matuschka F.R. Relapsing fever-like spirochetes infecting European vector tick of Lyme disease agent. Emerg Infect Dis 2003; 9 (6): 697-701.
Barbour A.G., Bunikis J., Travinsky B. et al. Niche partitioning of Borrelia burgdorferi and Borrelia miyamotoi in the same tick vector and mammalian reservoir species. Am J Trop Med Hyg 2009; 81 (6): 1120-1131.
Колясникова Н.М., Федорова М.В., Герасимов С.Г. и др. Молекулярно-генетические исследования распространенности возбудителей клещевых инфекций среди иксодовых клещей, собранных на различных территориях Российской Федерации. В кн: Молекулярная диагностика - 2010. Сб. тр. Т. 2. Под ред. В.И. Покровского. М: Киселева Н.В. 2010: 232-234.
Карань Л.С., Колясникова Н.М., Гриднева К.А. и др. Детекция Borrelia miyamotoi в клещах рода Ixodes и мелких млекопитающих. Инфекция и иммунитет 2013; 2: 136.
Фоменко Н.В., Ливанова Н.Н., Боргояков В.Ю. и др. Выявление Borrelia miyamotoi в клещах Ixodes persulcatus на территории России. Паразитология 2010; 3: 201-211.
Krause P.J., Narasimhan S., Wormser G.P. et al. Human Borrelia miyamotoi infection in the United States. N Engl J Med 2013; 368 (3): 291-293.
Gugliotta J.L., Goethert H.K., Berardi V.P., Telford S.R. Meningoencephalitis from Borrelia miyamotoi in an immunocompromised patient. N Engl J Med 2013 17; 368 (3): 240-245.
Карань Л.С., Маркелов М.Л., Сарксян Д.С. и др. Выявление антител к glpQ-антигену Borrelia miyamotoi в сыворотках крови больных в Удмуртии. Инфекция и иммунитет 2013; 2: 135-136.
Наследов А. SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных. СПб: Мир книг 2011.
Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы. М: Издательство РАМН; 2000.
Просветов Г.И. Математические методы в логистике. Задачи и решения. М: Альфа-Пресс 2008.
Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб: Питер 2003.
Семерякова Е.Г., Берестнева О.Г., Макарова Л.С. Математические методы в задачах медицинской диагностики. Современные проблемы науки и образования 2012; 6: 29.
Thompson M., Van den Bruel A., Verbakel J. et al. Systematic review and validation of prediction rules for identifying children with serious infections in emergency departments and urgent-access primary care. Health Technol Assess 2012; 16 (15): 1-100.
Chen K.F., Hsieh Y.H., Gaydos C.A. et al. Derivation of a clinical prediction rule to predict hospitalization for influenza in EDs. Am J Emerg Med 2013; 31 (3): 529-534.
Chayama K., Hayes C.N., Yoshioka K. et al. Factors predictive of sustained virological response following 72 weeks of combination therapy for genotype 1b hepatitis C. J Gastroenterol 2011; 46 (4): 545-555.
1 Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва;
2 Ижевская государственная медицинская академия
________________________________________________
A.E. PLATONOV 1, D.S. SARKSYAN 2, V.V. MALEEV 1
1 Central Research Institute of Epidemiology, Federal Service on Customers’ Rights Protection and Human Well-being Surveillance, Moscow;
2 Izhevsk State Medical Academy