ВЗАЄМОДІЯ ЦИТОКІНІВ І ВІТАМІНІВ ЯК ПРЕДИКТОРІВ ТЯЖКОСТІ COVID-19 У ДІТЕЙ: РОЗРОБКА ТА ВАЛІДАЦІЯ ЛОГІСТИЧНОЇ МОДЕЛІ - Павлишин, Г.; Лабівка, О. (Неонатологія, хірургія та перинатальна медицина, 2026)
Хоча більшість випадків COVID-19 у дітей мають легкий перебіг, у частини з них розвивається тяжке захворювання, зумовлене дисрегуляцією імунної системи та дефіцитом поживних речовин. Прозапальні цитокіни, такі як TNF-α та IL-6, відіграють центральну роль у гіперзапальних реакціях, тоді як дефіцит ключових вітамінів (A, D, B₆, B₉, B₁₂) може порушувати противірусний захист і регуляцію імунної відповіді. Однак комбінована прогностична цінність профілів цитокінів і мікронутрієнтів для прогнозування тяжкості захворювання у дітей залишається недостатньо визначеною. Мета: побудувати та валідизувати багатофакторну модель логістичної регресії для прогнозування тяжкого перебігу COVID-19 у дітей на основі запальних та мікронутрієнтних біомаркерів. Матеріали і методи. Клінічні та лабораторні характеристики були проаналізовані у 175 дітей із підтвердженим COVID-19. Для побудови прогностичної моделі було включено підгрупу з 112 дітей із повними даними щодо цитокінів і мікронутрієнтів. Аналізували рівні TNF-α, IL-6 та вітамінів B₉, A і D у сироватці крові. Покрокова логістична регресія дозволила визначити незалежні предиктори. Ефективність моделі оцінювали у навчальній (n=89) та тестовій (n=23) вибірках за допомогою аналізу ROC-кривої та стандартних класифікаційних показників. Комісія з біоетики Тернопільського національного медичного університету імені І. Я. Горбачевського МОЗ України (протокол № 79 від 07.11.2025) схвалила дослідження. Індивідуальна інформована згода на цей аналіз була отримана від усіх опікунів дітей. Статистичну обробку виконували з використанням програм Statistica 10.0, SPSS 26.0. Під час статистичної обробки отриманих даних для середніх значень розраховано їх 95 % довірчий інтервал (95 % ДІ), а критерієм достовірності для перевірки рівності медіан кількох вибірок є критерій Крускала-Уолліса (H-критерій). Рівень статистичної значущості прийнято Р<0,05).Для побудови прогностичної моделі застосовували багатофакторну логістичну регресію з покроковим відбором змінних. Діагностичну ефективність оцінювали за допомогою ROC-аналізу (AUC, чутливість, специфічність). Для порівняння груп використовували критерій Крускала–Уолліса. Рівень статистичної значущості приймали при p < 0,05. Дане дослідження є фрагментом науково- дослідної роботи «Оптимізація діагностики клініко-патогенетичних характеристик коронавірусної інфекції COVID-19 у дітей з коморбідною патологією та особливості лікування » (державна реєстрація No 0123U100064, 2023 – 2025 рр). Результати. Підвищені рівні IL-6 та TNF-α разом із дефіцитом вітамінів B₉, A та D були значущими предикторами тяжкості захворювання (p<0,05). Модель продемонструвала відмінну дискримінаційну здатність: площа під ROC-кривою (AUC) становила 0,96, чутливість — 87,5%, специфічність — 93,3%, загальна точність — 91,3%, що забезпечує надійне розмежування між легкими та тяжкими випадками. Висновок. Ця модель логістичної регресії є надійним та інтерпретованим інструментом для раннього виявлення дітей із ризиком розвитку тяжкого перебігу COVID-19. Інтеграція цитокінових та мікронутрієнтних біомаркерів сприяє персоналізованим втручанням і може покращити клінічне прийняття рішень у педіатричній практиці.