FAKTORI RIZIKA ZA POJAVU ONIHOMIKOZA I KLASTER ANALIZA

Ključne reči: klaster analiza, onihomikoza, faktori rizika

Sažetak


Definisanje različitih fenotipova bolesti na osnovu kliničkih parametara predstavlja trend u istraživanjima sprovedenim poslednjih godina. Klaster analiza je statistička metoda za kategorizaciju različitih kliničkih znakova i simptoma na osnovu stepena njihove povezanosti.

Ovaj rad je za cilj imao da ispita mogućnost primene klaster analize za klasifikaciju različitih kliničkih fenotipova onihomikoze i određivanje faktora rizika za nastanak ove infekcije.

U ovoj prospektivnoj studiji korišćeni su podaci dobijeni posebno dizajniranim upitnikom u vezi sa površinskim gljivičnim infekcijama kože i adneksa. Upitnik se sastojao od tri grupe pitanja, koje su obuhvatale demografske podatke, simptome i kliničke znake, kao i faktore rizika. U statističkoj obradi podataka korišćena je hijerarhijska metoda klaster analize, Vordova metoda sa euklidskom distancom.

Primenjenom statističkom metodom bolesnici su podeljeni u dva klastera. Prvi klaster činili su bolesnici sa onihomikozom noktiju na stopalima, praćenom bolom, potpunim uništenjem nokatne ploče, zahvaćenošću 2/3 nokta i zadebljanjem nokta većim od 2 mm. Drugi klaster koji su činili bolesnici sa onihomikozom noktiju na šakama, dalje je podeljen na dva potklastera. Prvi je uključivao bolesnike sa lezijama korena nokta, unutrašnjosti nokta, površinskim promenama i zahvaćenom kožom oko nokta. Drugi potklaster obuhvatao je bolesnike kod kojih su uočeni zadebljanje nokatne ploče do 1 mm, promene slobodne ivice, zahvaćenost do 1/3 nokta i lomljivost nokta. Utvrđeno je da su najčešći faktori rizika bili gojaznost (50%), pozitivna porodična anamneza (32,0%), trauma nokatne ploče (15,0%) i dugotrajna terapija antibioticima (11,0%).

Fenotipizacija infekcije i njeno razmatranje uz najzastupljenije faktore rizika za onihomikozu mogu u velikoj meri poboljšati procenu i dijagnozu bolesti.

Biografije autora

Marko Stalević, Univerzitet u Prištini-Kosovska Mitrovica, Medicinski fakultet, Katedra za fiziologiju

1. Univerzitet u Prištini-Kosovksa Mitrovica, Medicinski fakultet, Katedra za fiziologiju, Kosovska Mitrovica, Srbija

2. Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Niš, Srbija

Aleksandra Ignjatović, Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Medicinsku Statistiku i Informatiku

Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Medicinsku Statistiku i Informatiku, Niš, Srbija

Marina Ranđelović, Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Mikrobiologiju i Imunologiju

Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Mikrobiologiju i Imunologiju, Niš, Srbija

Jelena Dimitrijević, Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet

Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Niš, Srbija

Suzana Otašević, Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Mikrobiologiju i Imunologiju

Univerzitet u Nišu, Medicinski fakultet, Katedra za Mikrobiologiju i Imunologiju, Niš, Srbija

Reference

Bojanović M, Ignjatović A, Stalević M, Arsić-Arsenijević V, Ranđelović M, Gerginić V, et al. Clinical Presentations, Cluster Analysis and Laboratory-Based Investigation of Aspergillus Otomycosis—A Single Center Experience. J Fungi (Basel) 2022; 8(3):315. [CrossRef] [PubMed]

Core Team R. R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for statistical computing, Vienna; 2013.

de Berker D. Fungal nail disease. N Engl J Med 2009;360(20):2108-16. [CrossRef] [PubMed]

Dubljanin E, Džamić A, Vujčić I, Grujičić SŠ, Arsenijević VA, Mitrović S, et al. Epidemiology of onychomycosis in Serbia: a laboratory‐based survey and risk factor identification. Mycoses 2017;60(1):25-32. [CrossRef] [PubMed]

Elewski BE, Rich P, Tosti A, Pariser DM, Scher R, Daniel RC, et al. Onchomycosis: an overview. J Drugs Dermatol 2013;12(7):s96-s103. [PubMed]

Everitt B, Landau S, Leese M. Cluster Analysis, 4th edition. London: Edward Arnold Publishers Ltd; 2001.

Gazes MI, Zeichner J. Onychomycosis in close quarter living review of the literature. Mycoses 2013;56(6):610-3. [CrossRef] [PubMed]

Gonzalez R, Suppes T, Zeitzer J, McClung C, Tamminga C, Tohen M, et al. The association between mood state and chronobiological characteristics in bipolar I disorder: a naturalistic, variable cluster analysis-based study. Int J Bipolar Disord 2018;6(1):5. [CrossRef] [PubMed]

Gupta A, Ryder J, Johnson A. Cumulative meta‐analysis of systemic antifungal agents for the treatment of onychomycosis. Br J Dermatol 2004;150(3):537-44. [CrossRef] [PubMed]

Gupta AK, Versteeg SG, Shear NH. Onychomycosis in the 21st century: an update on diagnosis, epidemiology, and treatment. J Cutan Med Surg 2017;21(6):525-39. [CrossRef] [PubMed]

Haldar P, Pavord ID, Shaw DE, Berry MA, Thomas M, Brightling CE, et al. Cluster analysis and clinical asthma phenotypes. Am J Respir Crit Care Med 2008;178(3):218-24. [CrossRef] [PubMed]

Hartigan JA. Clustering. Annu Rev Biophys Bioeng 1973;2(1):81-102. [CrossRef] [PubMed]

Hay RJ, Baran R. Onychomycosis: a proposed revision of the clinical classification. J Am Acad Dermatol 2011;65(6):1219-27. [CrossRef] [PubMed]

Hurt MA, Weedon D. Weedon D. Weedon’s Skin Pathology, 3rd ed. London: Churchill Livingstone Elsevier; 2010. [CrossRef] [PubMed]

Ignjatović A, Arsić-Arsenijević V, Golubović M, Đenić S, Momčilović S, Trajković A, et al. Recurrent Vulvovaginal Candidosis and Cluster Analysis of Clinical Signs and Symptoms: A Laboratory-Based Investigation. J Fungi (Basel) 2020; 6(3):113. [CrossRef] [PubMed]

Katz DH, Deo RC, Aguilar FG, Selvaraj S, Martinez EE, Beussink-Nelson L, et al. Phenomapping for the identification of hypertensive patients with the myocardial substrate for heart failure with preserved ejection fraction. J Cardiovasc Transl Res 2017;10(3):275-84. [CrossRef] [PubMed]

Khan F, Ahmad N, Biswas FN. Cluster analysis of symptoms of Bangladeshi women with breast cancer. Indian J Palliat Care 2018;24(4):397-401. [CrossRef] [PubMed]

Miaskowski C. Future Directions in Symptom Cluster Research. Semin Oncol Nurs 2016;32(4):405-15. [CrossRef] [PubMed]

Naeem A, Rehman M, Anjum M, Asif M. Development of an efficient hierarchical clustering analysis using an agglomerative clustering algorithm. Curr Sci 2019;117(6):1045. [CrossRef]

Otašević S, Barac A, Pekmezović M, Tasic S, Ignjatović A, Momčilović S, et al. The prevalence of Candida onychomycosis in Southeastern Serbia from 2011 to 2015. Mycoses 2016;59(3):167-72. [CrossRef] [PubMed]

Otašević S, Momčilović S, Golubović M, Ignjatović A, Rančić N, Đorđević M, et al. Species distribution and epidemiological characteristics of superficial fungal infections in Southeastern Serbia. Mycoses 2019; 62(5):458-65. [CrossRef] [PubMed]

Otašević S, Momčilović S, Stojanović N, Skvarč M, Rajković K, Arsić-Arsenijević V. Non-culture based assays for the detection of fungal pathogens. J Mycol Med 2018;28(2):236-48. [CrossRef] [PubMed]

Siu WJJ, Tatsumi Y, Senda H, Pillai R, Nakamura T, Sone D, et al. Comparison of in vitro antifungal activities of efinaconazole and currently available antifungal agents against a variety of pathogenic fungi associated with onychomycosis. Antimicrob Agents Chemother 2013;57(4):1610-6. [CrossRef] [PubMed]

Tasić S, Stojanović S, Poljački M. Etiopathogenesis, clinical picture and diagnosis of onychomycoses. Med Pregl 2001;54(1-2):45-51. [PubMed]

Trofa D, Gácser A, Nosanchuk JD. Candida parapsilosis, an emerging fungal pathogen. Clin Microbiol Rev 2008;21(4):606-25. [CrossRef] [PubMed]

Tully AS, Trayes KP, Studdiford JS. Evaluation of nail abnormalities. Am Fam Physician 2012;85(8):779-87. [PubMed]

Zhu H, Wu C, Jiang N, Wang Y, Zhao J, Xu D, et al. identification of 6 dermatomyositis subgroups using principal component analysis-based cluster analysis. Int J Rheum Dis 2019;22(8):1383-92. [CrossRef] [PubMed]

Objavljeno
2024/01/17
Rubrika
Originalni rad