Корреляционные показатели между фармакокинетическими параметрами кофеина у клинически здоровых лабораторных и сельскохозяйственных животных

Корреляционный анализ является важным инструментом в ветеринарии, поскольку он позволяет исследовать зависимости между различными показателями здоровья животных и результатами диагностических тестов, что позволяет подтверждать или отвергать релевантность различных биомедицинских гипотез. Актуальность этого метода обусловлена необходимостью подтверждения достоверности диагностических моделей, что, в свою очередь, способствует повышению точности диагностики заболеваний, а также внедрения новых подобных методик с высокой прогностической ценностью. Ветеринарная практика требует высокой степени достоверности в результатах, так как неправильная диагностика может привести к серьезным последствиям для здоровья животных. В качестве материала для исследования использовались фармакокинетические показатели кофеина у клинически здоровых лабораторных животных и крупного рогатого скота. Анализировались корреляционные взаимозависимости между концентрацией кофеина (за эквивалентные промежутки времени), общий плазменный клиренс, среднее время пребывания субстанции, а также объём распределения. Для полноценного использовались параметрические (коэффициент корреляции Пирсона) и непараметрические (коэффициент ранговой корреляции Спирмена) показатели корреляции. Коэффициенты корреляции, используемые нами для анализа взаимосвязей в фармакокинетических исследованиях, демонстрируют неоднозначные результаты при сравнении экзогенного кофеина у двух видов животных. Несмотря на наличие сходных корреляционных признаков, стойкие связи не были установлены, что указывает на сложность взаимодействий и индивидуальных межвидовых особенностей. Кроме того, различия в реакциях между самцами и самками также не проявляют ярко выраженной стабильности, что может быть связано с различиями в метаболизме и физиологических характеристиках. Таким образом, будущие исследования должны включать изучение фармакокинетических показателей на других видах жвотных, чтобы обеспечить более точные прогнозы и улучшить понимание метаболических процессов, связанных с кофеином. Это позволит создать надежные и универсальные методы оценки состояния гепатобилиарной системы у различных животных.

1. Корреляционный анализ. Непараметрические методы / А.М. Шихалёв. –Казань: Казан. ун-т, 2015. – 58 с.

2. Шаныгин, С. И. Корреляционный и регрессионный анализ: учебник для вузов / С. И. Шаныгин ; ответственный редактор В. В. Ковалев. — Москва: Издательство Юрайт, 2024. — 70 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18393-1. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/534917 (дата обращения: 11.11.2024).

3. Вербицкая, Е. В. Основы биомедицинской статистики и планирования экспериментов: методические рекомендации: (презентации лекций на диске) / Е. В. Вербицкая; Вербицкая Е. В. ; М-во здравоохранения и социального развития Российской Федерации, СанктПетербургский гос. мед. ун-т им. акад. И. П. Павлова. – Санкт-Петербург: Изд-во СПбГМУ, 2012. – 8 с. – ISBN 978-5-88999-108-3.

4. Жильцов, И. Основы медицинской статистики. Дизайн биомедицинских исследований: практическое руководство / И. Жильцов, В. Семенов, С. Зенькова; И. В. Жильцов, В. М. Семенов, С. К. Зенькова. – 2-е издание, переработанное и дополненное. – Витебск: Витебский государственный медицинский университет, 2014. – 153 с. – ISBN 978-985-466-677-8.

5. Зубов, Н. Н. Биомедицинская статистика: информационные технологии анализа данных в медицине и фармации: Учебное пособие / Н. Н. Зубов, В. И. Кувакин, С.З. Умаров; Под общей редакцией Н.Н. Зубова. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Издательство "КноРус", 2021. – 466 с. – ISBN 978-5-4365-7695-4.

6. Оценка эффективности нейросетевого прогнозирования количественных показателей здоровья у пациентов с заболеваниями гепатопанкреатодуоденальной зоны / В. А. Лазаренко, А. Е. Антонов, А. В. Прасолов, М. И. Чурилин // Якутский медицинский журнал. – 2017. – № 3(59). – С. 83-85.

7. Гржибовский, А. М. Описательная статистика с использованием пакетов статистических программ SPSS и Stata / А. М. Гржибовский, Т. Н. Унгуряну, М. А. Горбатова // Наркология. – 2017. – Т. 16, № 4 (184). – С. 36-51.

8. Герасимов, А. Н. Параметрические и непараметрические методы в медицинской статистике / А. Н. Герасимов, Н. И. Морозова // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. – 2015. – Т. 14, № 5(84). – С. 6-12.

9. Фармакокинетические параметры кофеина у лабораторных животных в контексте оценки функционального состояния печени / О. С. Попова, В. С. Понамарев, А. В. Кострова, Л. А. Агафонова // Международный вестник ветеринарии. – 2023. – № 2. – С. 142-149. – DOI 10.52419/issn2072-2419.2023.2.142.

10. Фармакокинетические параметры кофеина у крупного рогатого скота в контексте оценки функционального состояния печени/ О. С. Попова, В. С. Понамарев, А. В. Кострова, Л. А. Агафонова // Международный вестник ветеринарии. – 2024. – № 3. – С. 177-181. – DOI 10.52419/issn2072-2419.2024.3.177.

11. Schmidt, S. A. J., Lo, S., & Hollestein, L. M. (2018). Research Techniques Made Simple: Sample Size Estimation and Power Calculation. The Journal of investigative dermatology, 138(8), 1678–1682. https://doi.org/10.1016/j.jid.2018.06.165

12. Саадалов, Т. Методика расчета коэффициента корреляции Фехнера и Пирсона, и их области применения / Т. Саадалов, Р. Мырзаибраимов, Ж. Д. Абдуллаева // Бюллетень науки и практики. – 2021. – Т. 7, № 10. – С. 270-276. – DOI 10.33619/2414-2948/71/31.

13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023664998 Российская Федерация. Информационная система построения корреляционных плеяд на основании показателя коэффициента корреляции Пирсона "Корреляционные плеяды Пирсон" : № 2023664337 : заявл. 06.07.2023: опубл. 11.07.2023 / Н. С. Кононенко, П. В. Ткаченко, Н. И. Белоусова; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Курский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации.

14. Павлова, К. В. Применение коэффициента ранговой корреляции Спирмена в статистических исследованиях / К. В. Павлова // Наука УИС. – 2023. – Т. 3, № 3 (3). – С. 28-32.

15. Черкасова, Т. С. Проблема диагностики случайного характера временных данных на основе использования коэффициента ранговой корреляции Спирмена / Т. С. Черкасова, М. А. Нагорная // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. – 2014. – № 4. – С. 117-120.

16. Попова, О. С. Современные аспекты вопросов фармакокинетики / О. С. Попова // SPbVetScience : сборник научных трудов. Том Выпуск 4. – Cанкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет ветеринарной медицины, 2023. – С. 59-63.

17. Попова, О. С. Проблема валидации токсикологических моделей в фармации / О. С. Попова // Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. – 2023. – № 1. – С. 79-82. – DOI 10.52419/issn2782-6252.2023.1.79.