Смоліна Л. О. Оптимізація лікування гонартрозу в практиці сімейного лікаря

Об'єкт дослідження: гонартроз. Мета дослідження: оптимізація лікування хворих на гонартроз (ГА), шляхом застосування внутрішньосуглобових ін'єкцій тромбоцитарної аутологічної плазми (ТАП) в комплексній терапії та алгоритму прогнозування перебігу остеоартрозу (ОА) для гальмування процесу деградації суглобового хряща та продовження строків ремісії в практиці сімейного лікаря. Методи дослідження: клініко-анамнестичні - для оцінки клінічних проявів ГА та вивчення етіологічних чинників захворювання; антропометричні - для оцінки статури та індексу маси тіла (ІМТ); функціональний (index WOMAC - Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis) - для суб'єктивної оцінки загально стану пацієнта та якості життя; інструментальні (рентгенографія колінних суглобів в двох проекціях) - для оцінки стадії ГА; лабораторний (загальний аналіз крові (ЗАК) - для виключення схованої патології формули крові та анемій, C-реактивний білок (СРБ) - для оцінки запального процесу при ГА, VDR, LCT та FDPS - для визначення їх кількості та якість впливу генотипу на ГА); статистичний (варіаційна статистика, кореляційний метод) - з метою математичної обробки; інформаційно-ентропійний аналіз (Е.В. Гублер, 2002) - з метою аналізу випадкових величин та градієнту правдивості. Наукова новизна отриманих результатів: вперше визначено частоту окремих фенотипових та сомато-вісцеральних ознак НДСТ та поліморфізму генів VDR, LCT та FDPS у хворих на ГА. На основі проведеного комплексного клініко-лабораторного та генетичного дослідження вперше визначено найбільш прогностично значущі фактори, що впливають на ранню появу симптомів, перебіг та відповідь на лікування при ГА. Шляхом узагальнення результатів математичного прогнозування створено алгоритм оцінки ризику формування ГА та спосіб лікування хворих на ГА. Вперше в Україні запропоновано персоніфікований підхід до лікування ГА, визначено ефективність та безпеку застосування ТАП в комплексній терапії ГА з урахуванням генетичних особливостей пацієнта та обґрунтовано модель прогнозування відповіді на лікування.