Диссертация (1140538), страница 18
Текст из файла (страница 18)
В – коэффициент регрессии. Р – достигнутый уровень статистическийзначимости для статистики χ2 Вальда. Exp (B) – отношение шансов (ОШ). 95% ДИ для Exp (B)– 95% доверительный интервал для ОШ.КоэффициентдетерминацииНайджелкеркаматематическоймоделисоставил 0,842, то есть изменение зависимой переменной на 84% объясняетсявключенными в модель переменными, значение критерия Хосмера-Лемешовасоставило 0,999, что свидетельствует об очень высоком качестве модели.На основании коэффициентов регрессии, полученных в результатепроцедуры многофакторного регрессионного анализа, которые были подставленыв формулу (3) построена математическая модель прогноза риска первичнойинвалидности среди участников КТО, получивших боевые ЧМТ:(где)()()()(),значения переменных, представленных в таблице 29.Подставив значениев формулу (2), получаем значение прогнозируемогориска первичной инвалидности среди участников КТО, получивших боевые ЧМТ.111Оценка дискриминирующей способности представленной математическоймодели выполнена на основе анализа таблицы классификаций (табл.
30).Таблица 30.Классификацияспрогнозированнойифактическойпринадлежностинаблюдений к определенному исходуИсходОтсутствиеинвалидностиОтсутствиеинвалидностиНаличиеинвалидностиВсего в прогнозеНаличиеинвалидностиВсего вопытеПроцент корректныхпредсказаний5225496,34434791,5564510194,1В таблице представлены наблюдаемые и прогнозируемые значениязависимой переменной по результатам логистического регрессионного анализа, вкоторой показано, что чувствительность модели составляет 91,5%, специфичностьсоставляет 96,3%.
Точность математической моделисоставляет 94,1%, чтоявляется высокой степенью информационной способности, при значениистатистики χ2 Вальда=100,576, df=5, р=0,0001.Ложноотрицательный результат (ошибка I рода) = 4÷(43+4)×100=8,5%.Ложноположительный результат (ошибка II рода) = 2÷(2+52)×100=3,7%.Прогностическая точность положительного результата = 43÷(43+2)=95,6%.Прогностическая ценность отрицательного результата = 52÷(52+4)=92,9%.Оценка дискриминирующей способности модели прогноза риска первичнойинвалидности проведена при помощи анализа ROC-кривой (рис.
22).112Рис. 22. ROC-кривая прогностической эффективности моделиПоказатель площади под ROC-кривой (AUC) составил 0,977±0,012, сдостигнутыми значениями уровня статистической значимости 0,0001 и границамидоверительного интервала от 0,953 до 1,0, что соответствует отличному качествупредсказательной способности математической модели.Независимые переменные, входящие в состав математических моделейпрогноза, имеющие значение ОШ больше 1, увеличивают прогнозируемый рискпервичной инвалидности.В первой математической модели прогноза к таким переменным относятсяместо службы, возраст и характер полученных боевых ЧМТ. Данные переменныеназываются факторами риска.Математическое моделирование риска первичной инвалидности участникамКТО, получившим боевые ЧМТ, показало, что наиболее значимым факторомриска первичной инвалидности в первой математической модели являетсяхарактер полученной боевой ЧМТ, при этом ОШ составляет 9,730 (95% ДИ 2,34940,304).
Так, в группе лиц, получивших множественные или сочетанные боевыеЧМТ, при неизменных значениях других переменных в модели, риск первичнойинвалидности выше в 9,7 раз, по сравнению с группой лиц, получившихизолированные боевые ЧМТ.113На втором ранговом месте по значимости фактора риска – место службыучастников КТО, получивших боевые ЧМТ, при этом ОШ составляет 8,180 (95%ДИ 2,030-32,952). Так, в случае, если участники КТО проходят службу вподразделениях специального назначения, при неизменных значениях другихпеременных в модели, риск первичной инвалидности выше в 8 раз, по сравнениюс лицами, которые проходят службу не в подразделениях специальногоназначения.Возраст участников КТО находится на третьем ранговом месте по уровнюзначимости на неблагоприятный клинический исход, при этом ОШ составляет1,301 (95% ДИ 1,144-1,481).
Так, при увеличении возраста на один год, принеизменныхзначенияхдругихпеременныхвмодели,рискпервичнойинвалидности возрастает в 1,3 раза.Переменные, имеющие значение ОШ меньше 1, снижают прогнозируемыйриск первичной инвалидности участникам КТО, получивших боевые ЧМТ. Такиепеременные называются протективными, к ним относятся занятия спортом ильготное лекарственное обеспечение.Занятие спортом имеет статистически значимое наибольшее влияние, впервой модели, на прогнозируемый риск благоприятного клинического исходаучастникам КТО, получивших боевые ЧМТ, при этом ОШ составляет 0,045 (95%ДИ 0,010-0,196).Так, риск первичной инвалидности, при неизменных значенияхдругих переменных в модели, на 95,5% (100-(100*exp(B))=100-(100*0,045)=95,5),ниже у лиц, занимающихся спортом не менее трех раз в неделю, по сравнению слицами, занимающимися спортом менее одного раза в неделю или незанимающихся спортом вообще.Второе ранговое место по уровню значимости на прогнозируемый рискблагоприятногоклиническогоисходазанимаетльготноелекарственноеобеспечение, при этом ОШ составляет 0,077 (95% ДИ 0,012-0,491).
Такимобразом, прогнозируемый риск благоприятного клинического исхода, принеизменных значениях других переменных в модели, на 92,3% ниже у лиц,114получающих необходимые лекарственные препараты по бесплатным рецептам,посравнениюслицами,отказавшимисяотльготноголекарственногообеспечения.Вовторуюматематическуюмодельпрогнозарискапервичнойинвалидности вошли пять переменных, две из которых являются протективными:частота профилактических медицинских осмотров и санаторно-курортноелечение, три переменных являются факторами риска: возраст получения боевойЧМТ, характер полученной боевой ЧМТ, тяжесть полученной травмы.Наиболее значимым фактором риска первичной инвалидности, по даннымвторой математической модели, является тяжесть травмы, при этом ОШсоставляет 436,8 (95% ДИ 14,7-12950,6).
Таким образом, среди группы лиц,получивших тяжелую травму, при неизменных значениях других переменных вматематической модели, прогнозируемый риск первичной инвалидности в 436 развыше, по сравнению с лицами, получившими легкую травму.На втором ранговом месте по уровню значимости на прогнозируемый рискпервичной инвалидности находится характер полученной боевой ЧМТ, ОШ приэтом составляет 72,024 (95% ДИ 8,05-644,73). Так, прогнозируемый рискпервичной инвалидности среди лиц, получивших множественную и (или)сочетанную боевую ЧМТ, при неизменных значениях других переменных вматематической модели, в 72 раза выше, по сравнению с лицами, получившимиизолированные боевые ЧМТ.Третье ранговое место по уровню значимости на прогнозируемый рискпервичной инвалидности, занимает возраст участников КТО, при котором былаполучена боевая ЧМТ, ОШ при этом составляет 1,390 (95% ДИ 1,147-1,685).
Так,в случае увеличения возраста, при котором была получена боевая ЧМТ на одингод, при неизменных значениях других переменных в модели, прогнозируемыйриск первичной инвалидности увеличивается в 1,4 раза.Частота профилактических медицинских осмотров имеет наибольшеестатистически значимое влияние на прогнозируемый риск благоприятного115клинического исхода, при этом ОШ составляет 0,026 (95% ДИ 0,003-0,208). Так, вгруппе лиц, проходивших профилактические медицинские осмотры не менееодного раза в год, при неизменных значениях других переменных в модели,прогнозируемый риск первичной инвалидности ниже на 97,4%, по сравнению сгруппой лиц, проходивших профилактические медицинские осмотры менееодного раза в год, или не проходивших вообще.Санаторно-курортное лечение так же имеет статистически значимоевлияние на прогнозируемый риск благоприятного клинического исхода данномуконтингентулиц,приэтомОШ=0,029(95%ДИ0,003-0,269).Так,прогнозируемый риск первичной инвалидности, при неизменных значенияхдругих переменных в модели, будет на 97,1% ниже для лиц, получающихсанаторно-курортное лечение, в отличие от контингента лиц, не лечившихся всанаторно-курортных организациях.Таким образом, представленные математические модели позволяют присовместном использовании с высокой долей чувствительности и специфичностипрогнозировать исход, на основании переменных, доступных практикующемуврачу не только на начальном этапе медико-социальной реабилитации, но и навсем протяжении катамнестического наблюдения за пациентом, что имеет важноепрактическое значение.Данные математические модели прогноза могут быть использованы вповседневной практике для мероприятий по совершенствованию медикосоциальной реабилитации, с целью снижения прогнозируемого риска первичнойинвалидности.1165.2.
Прогнозирование риска развития хронической соматическойпатологии среди участников контртеррористических операций, получившихбоевые черепно-мозговые травмыРезультаты исследования показали, что среди участников КТО, получившихбоевые ЧМТ, отмечаются высокие показатели уровня первичной и общейзаболеваемости.В этой связи, для совершенствования мероприятий по медико-социальнойреабилитации, при помощи однофакторного и многофакторного логистическогорегрессионного анализа с использованием изученных медико-социальныхфакторов, проведено математическое моделирование риска развития хроническихзаболеваний для нозологий, занимающих первые три ранговых места пораспространенности. К ним относятся гипертоническая болезнь, остеохондрозпозвоночника, язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки.Напервомэтапепроведенопрогнозированиерискаразвитиягипертонической болезни в течение пяти лет после получения боевых ЧМТ средиучастников КТО. Зависимая переменная в математической модели принимала двазначения: 1 – развитие гипертонической болезни в течение пяти лет послеполучения боевой ЧМТ (отрицательный клинический исход); 2 – отсутствиегипертонической болезни в течение пяти лет после получения боевой ЧМТ(положительный клинический исход).Результатыпоказали,чтооднофакторногосредилогистическогоисследованныхрегрессионногомедико-социальныханализафакторов,впредположении, что действует только рассматриваемый фактор, шесть могутиспользоваться для прогноза риска развития гипертонической болезни, пять изкоторых являются факторами риска, один – протективный.Так, дефицит двигательной активности занимает первое ранговое место поуровню значимости влияния фактора риска на исследуемое событие, при этомОШ=8,543 (95% ДИ 3,187-22,898).117Высокая степень физического напряжения является достоверным факторомриска развития гипертонической болезни и по уровню значимости влиянияфактора риска на неблагоприятный исход занимает второе ранговое место, приэтом ОШ составило 2,846 (95% ДИ 1,198-6,761).На третьем ранговом месте по уровню значимости – количествокомандировок в Северо-Кавказский регион для выполнения оперативно-боевыхзадач, при этом ОШ составило 1,196 (95% ДИ 1,049-1,304).Четвертое ранговое место занимает возраст получения боевой ЧМТ, приэтом ОШ составило 1,067 (95% ДИ 1,004-1,135).Протективный фактор – занятие спортом, имеет статистически значимоевлияние на прогнозируемый риск благоприятного клинического исхода, при этомОШ=0,523 (95% ДИ 0,316; 0,864).Выявленные статистически значимые медико-социальные факторы былииспользованы для оценки комплексного влияния на изучаемый клиническийисход,врезультатекоторогобыласозданаматематическаямодельпрогнозирования риска развития гипертонической болезни в течение пяти летпосле получения боевой ЧМТ (таблица 31)..Предварительно, из анализа исключались лица, у которых гипертоническаяболезнь дебютировала до получения боевых ЧМТ118Таблица 31.Независимые переменные, включенные в модель прогноза развитиягипертонической болезни в течение пяти лет после получения участниками КТОбоевых ЧМТ (p=0,0001)КодХ1Х2ЗначенияпеременныхПеременныеКоличествокомандировок наСеверный КавказЗанятие спортомВχ2ВальдаpExp (B)95% ДИдля Exp(B)Шт.-0,36310,9490,0011,4371,159-1,782НетДа01-2,944 11,6120,0010,0530,01-0,286Х3Возраст полученияЛет0,268 14,307 0,0001 1,3081,138-1,503ЧМТХ4 Высокая степеньНет0физического-3,147 15,293 0,0001 0,0430,009-0,208Да1напряжения на работеb0Константа-7,298 11,785 0,0010,001П р и м е ч а н и е.
В – коэффициент регрессии.Р – достигнутый уровень статистическийзначимости для статистикиχ2 Вальда.Exp (B) – отношение шансов (ОШ).95% ДИ для Exp (B) –95% доверительный интервал для ОШ.По результатам, полученным в результате регрессионного анализа, созданаматематическая модель прогноза риска развития гипертонической болезни втечение пяти лет после получения боевой ЧМТ:(где))()()– значения переменных, представленных в таблице 31.Подставив значенияриска(в формулу (2), получим значение прогнозируемогоразвития гипертонической болезни в течение пяти лет после получениябоевой ЧМТ.Коэффициент детерминации Найджелкерка данной математической моделисоставил 0,575, то есть изменение зависимой переменной на 57,5% объясняетсявключенными в модель переменными, значение критерия согласия ХосмераЛемешова составиломатематической модели.0,902, чтосвидетельствуетоботличномкачестве119Оценка дискриминирующей способности математической модели былавыполнена на основе анализа таблицы классификаций (табл.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
