Международный эндокринологический журнал Том 17, №3, 2021
Вернуться к номеру
Прогнозування ризику виникнення клімактеричного синдрому тяжкого ступеня у жінок перименопаузного віку з гіпотиреозом
Авторы: Пасєчко Н.В., Чукур О.О., Боб А.О., Сверстюк А.С.
Тернопільський національний медичний університет ім. І.Я. Горбачевського, м. Тернопіль, Україна
Рубрики: Эндокринология
Разделы: Клинические исследования
Версия для печати
Актуальність. З кожним роком збільшується чисельність жінок, які вступають у менопаузу. У цьому віці поширеність гіпотиреозу (ГТ) досягає свого піку. Проблема клімактеричного синдрому (КС) актуальна для пацієнтів із ГТ, супутні ендокринні розлади створюють фон, на який накладаються дисгормональні фактори. Мета дослідження: запропонувати підхід прогнозування ризику тяжкого перебігу КС у жінок у перименопаузному віці з ГТ відповідно до розробленого алгоритму та математичної моделі. Матеріали та методи. Для прогнозування розвитку КС було опитано 146 жінок перименопаузного віку з автоімунним ГТ. За допомогою множинного регресійного аналізу була побудована прогностична модель ризику тяжкого перебігу КС. Результати. За допомогою логістичного регресійного аналізу були визначені найбільш значущі мультиколінеарні фактори ризику КС: куріння, вживання алкоголю, несприятливі умови навколишнього середовища, фізична активність, наявність стресу та тривоги в анамнезі, захворювання щитоподібної залози. Побудована кореляційна матриця з розрахунком коефіцієнтів регресії та коефіцієнта детермінації, створена математична модель для визначення фактора ризику прогресування КС. Прогнозоване значення фактора ризику тяжкого КС з високим ступенем ймовірності було визначено у 72 (49,32 %) жінок, із середньою ймовірністю — у 58 (39,73 %) жінок, з низькою ймовірністю — у 16 жінок (10,95 %) з ГT. Відповідність прогнозованих результатів до теоретично очікуваних у групі високого ризику зафіксовано у 104,37 %, середнього — у 94,73 %, низького ризику — у 89,65 % випадків. Висновки. Розроблений алгоритм та математична модель прогнозування тяжкого КС на тлі ГТ є високоінформативними і дозволяють заздалегідь визначити контингент жінок з високою ймовірністю тяжкого КС для своєчасного здійснення відповідних профілактичних заходів.
Background. Every year the number of menopausal women increases. At this age, the prevalence of hypothyroidism (HT) reaches its peak. The problem of menopausal syndrome (MS) is relevant for patients with HT, concomitant endocrine disorders create a background for combination with dyshormonal factors. The purpose of the study: to propose an approach to predicting the risk of severe MS in perimenopausal women with HT according to the developed algorithm and mathematical model. Materials and methods. To predict the development of MS, 146 perimenopausal women with autoimmune HT were surveyed. Using multiple regression analysis, a prognostic model of the risk of severe MS was created. Results. Logistic regression analysis revealed the following most significant multicollinear risk factors for MS: smoking, alcohol consumption, adverse environmental conditions, physical activity, history of stress and anxiety, thyroid disease. A correlation matrix with calculation of regression coefficients and coefficient of determination was constructed, a mathematical model was created to determine the risk factor for the progression of MS. The predicted value of the risk factor for severe MS with a high degree of probability was determined in 72 (49.32 %) women, with an average probability — in 58 (39.73 %), and with a low probability — in 16 women (10.95 %) with HT. The correspondence of the predicted results with the theoretically expected ones in the high-risk group was recorded in 104.37 %, in the average-risk — in 94.73 %, and in the low-risk — in 89.65 % of cases. Conclusions. The developed algorithm and mathematical model for predicting severe MS on the background of HT are highly informative and allow determining in advance the group of women at high risk of severe MS for the timely implementation of appropriate preventive measures.
клімактеричний синдром; жінки; гіпотиреоз; прогнозування; математична модель
menopausal syndrome; women; hypothyroidism; prediction; mathematical model
Вступ
Матеріали та методи
Результати
Обговорення
Висновки
- Humeniuk E., Bojar I., Gujski M. et al. Effect of symptoms of climacteric syndrome, depression and insomnia on self-rated work ability in peri- and postmenopausal women in non-manual employment. Annals of Agricultural and Environmental Medicine. 2019. 26(4). 600-605. doi: 10.26444/aaem/112838.
- Geukes M., Aalst M.P., Robroek S.J.W. et al. The impact of menopause on work ability in women with severe menopausal symptoms. Maturitas. 2016. 90. 3-8. doi: https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2016.05.001.
- Ghianda S. del, Tonacchera M., Vitti P. Thyroid and menopause. Climacteric : the journal of the International Menopause Society. 2014. 17(3). 225-234. doi:10.3109/13697137.2013.838554.
- Slopien R., Owecki M., Slopien A. et al. Climacteric symptoms are related to thyroid status in euthyroid menopausal women. Journal of Endocrinological Investigation. 2020. 43(1). 75-80. doi: 10.1007/s40618-019-01078-7.
- Uygur M.M., Yoldemir T., Yavuz D.G. Thyroid disease in the perimenopause and postmenopause period. Climacteric. 2018. 21(6). 542-548. doi: 10.1080/13697137.2018.1514004.
- Slopien R., Owecki M., Slopien A., Bala G., Meczekalski B. Climacteric symptoms are related to thyroid status in euthyroid menopausal women. J. Endocrinol. Invest. 2020. 43(1). 75-80. doi: 10.1007/s40618-019-01078-7.
- Panda S., Das A. Analyzing thyroid dysfunction in the climacteric. Journal of Mid-Life Health. 2018. 9(3). 111-112. doi: 10.4103/jmh.JMH_21_18.
- Thomas A., Daley A.J. Women’s views about physical activity as a treatment for vasomotor menopausal symptoms: A qualitative study. BMC Women’s Health. 2020. 20(1). 1-11. doi: 10.1186/s12905-020-01063-w.
- Shepherd-Banigan M., Goldstein K.M., Coeytaux R.R. et al. Improving vasomotor symptoms; psychological symptoms; and health-related quality of life in peri- or postmenopausal women through yoga: An umbrella systematic review and meta-analysis. Complementary therapies in medicine. 2017. 34. 156-164. doi: 10.1016/j.ctim.2017.08.011.
- Khandelwal S. Obesity in midlife: lifestyle and dietary strategies. Climacteric. 2020. 23(2). 140-147. doi: 10.1080/13697137.2019.1660638.
- Triebner K., Markevych I., Hustad S. et al. Residential surrounding greenspace and age at menopause: A 20-year European study (ECRHS). Environment International. 2019. 132(7). 105088. doi: 10.1016/j.envint.2019.105088.
- Dalal D., Dahiya K., Malhotra V. et al. A Comparison of Reproductive Hormones and Biochemical Parameters in Hypothyroid and Euthyroid Postmenopausal Women. Clinical laboratory. 2020. 66(10). doi: 10.7754/Clin.Lab.2020.200243.
- Maki P.M., Kornstein S.G., Joffe H. et al. Guidelines for the evaluation and treatment of perimenopausal depression: Summary and recommendations. Journal of Women’s Health. 2019. 28(2). 117-134. doi: 10.1089/jwh.2018.27099.mensocrec.
- Stute P., Spyropoulou A., Karageorgiou V. et al. Management of depressive symptoms in peri- and postmenopausal women: EMAS position statement. Maturitas. 2020. 131. 91-101. doi: 10.1016/j.maturitas.2019.11.002.
- Li R.X., Ma M., Xiao X.R. et al. Perimenopausal syndrome and mood disorders in perimenopause: Prevalence, severity, relationships, and risk factors. Medicine (United States). 2016. 95(32). 12-14. doi: 10.1097/MD.0000000000004466.
- Hyland A., Piazza K., Hovey K.M. et al. Associations between lifetime tobacco exposure with infertility and age at natural menopause: the Women’s Health Initiative Observational Study. Tobacco control. 2016. 25(6). 706-714. doi: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052510.
- Zhu D., Chung H.F., Pandeya N. et al. Relationships between intensity, duration, cumulative dose, and timing of smoking with age at menopause: A pooled analysis of individual data from 17 observational studies. PLoS Medicine. 2018. 15(11). 1-19. doi: 10.1371/journal.pmed.1002704.
- White A., Castle I.J.P., Chen C.M. et al. Converging Patterns of Alcohol Use and Related Outcomes Among Females and Males in the United States, 2002 to 2012. Alcoholism, clinical and experimental research. 2015. 39(9). 1712-1726. DOI: 10.1111/acer.12815.
- Grant B.F., Chou S.P., Saha T.D. et al. Prevalence of 12-month alcohol use, high-risk drinking, and DSM-IV alcohol use disorder in the United States, 2001-2002 to 2012-2013: Results from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions. JAMA Psychiatry. 2017. 74(9). 911-923. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2017.2161.
- Martel M.M., Eisenlohr-Moul T., Roberts B. Interactive effects of ovarian steroid hormones on alcohol use and binge drinking across the menstrual cycle. Journal of abnormal psychology. 2017. 126(8). 1104-1113. doi: 10.1037/abn0000304.
- Peltier M.R., Verplaetse T.L., Mineur Y.S. et al. Sex differences in stress-related alcohol use. Neurobiology of Stress. 2019. 10(1). 100149. doi: 10.1016/j.ynstr.2019.100149.