Диссертация (1141351), страница 13
Текст из файла (страница 13)
к 65.Получается значение точки на оси абсцисс, равное 0. Таким образом,координаты первой точки ROC-кривой № 1 равны 0 и 0,17. Подобным образомвычисляются точки ординаты и абсциссы для остальных категорий решений. Приэтом каждая последующая ячейка таблицы рассчитывается как сумма текущей ивсех предыдущих категорий (например, значение точки №3 рассчитывается(46+11+5) /65).Таблица 14 – Распределение по категориям оценокФактическоесостояниеУпотребляликатиноныНеупотребляликатиноны2Категории решений341Нетданных51-10 нг/мл10-100нг/мл100-1000нг/мл>1000нг/мл1254611653916100065ВсегоТаблица 15 – Значения точек для построения ROC-кривойОсьЗначение точек ROC-кривойОрдината0,170,880,950,981Абсцисса000,150,41В итоге на основании приведенной таблицы 15 была построена ROC-кривая(рис. 24).76Рисунок 24 – ROC-кривая согласно распределению по категориям решений (по осиординат истинно положительные, т.е.
чувствительность, по оси абсциссложноположительные, или 1 – специфичность)Принято считать, что коэффициент площади под кривой, находящийся винтервале0,9-1,0,следуетрассматриватькакпоказательнаивысшейинформативности диагностического метода: 0,8-0,9 – хорошей, 0,7-0,8 –приемлемой, 0,6-0,7 – слабой, 0,5-0,6 – чрезвычайно слабой.Анализ площади под ROC-кривой (в нашем случае значение 0,97) позволяетсделать вывод, что качество модельного теста можно отнести к категории«отличное» (табл.7).3.1.4.
Установление пороговых значений по данным ROC-анализаОдним из способов определения оптимального значения пороговогозначения является графическое представление «cut-off» (рис. 25) в виде точкипересечения двух кривых чувствительности и специфичности по результатамрасчетов операционных характеристик диагностического метода исследования. Наосновании полученных данных, была сформирована таблица 16.77Таблица 16 – Распределение лиц по результатам ИХА и ГХ-МС0-0.7Не употреблялиaкатиноны○○○○○○○○○○0.7-1.41.4-2.1lgC2.1-2.8Употребляли катиноныaSeSp○01.0●●●○○○○○○○○○○○●0.50.769●●●●●●●●●●●1.00●●●●●●●●●●●●●●●●●●1.0-1.0-●●●●●●●●●●●●●●●>2.8●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●Примечание.
a- Разделение по столбцам (употреблял/не употреблял) приводится по результатам ГХ-МС.○-лица с отрицательными ИХА результатами;●-лица c положительными ИХА результатами.Рисунок 25 – Уровень «cut-off» в виде точки пересечения двух кривыхПороговое значение из ROC-анализа при использовании этого критерия –точка пересечения двух кривых, когда на оси абсцисс откладывают пороготсечения, а на оси ординат – специфичность и чувствительность модели.78Таким образом получается, что «cut-off» должен составлять 101,2, чторавняется 15,8 нг/мл.3.1.5.
Анализ кривых распределенияСогласно Приказу Министерства здравоохранения и социального развитияРоссийской Федерации «Об организации проведения химико-токсикологическихисследований при аналитической диагностике наличия в организме человекаалкоголя, наркотических средств, психотропных и других токсических веществ» от27 января 2006 года № 40 в адрес главного внештатного специалиста МинздраваРоссии по аналитической и судебно-медицинской токсикологии поступают отчетыо работе химико-токсикологических лабораторий наркологических диспансеров(наркологических больниц) Российской Федерации (отчетная форма №59) [3]. Вэтих отчетах содержатся сведения об обнаруженных психоактивных веществах впробах обследуемых лиц (алкоголя, наркотических средств и психотропныхвеществ) в разных регионах страны.
Обработка данных отчетов позволила оценитьфоновую обстановку по синтетическим катинонам – оценка вероятностивстречаемости синтетических катинонов в пробах лиц, подозреваемых вупотреблении вышеупомянутых психоактивных веществ, и направляемых наосвидетельствование органами внутренних дел и медицинскими организациями.Полученные результаты (всего освидетельствованных лиц на НС и ПВ ввыбранных регионах и количество случаев обнаружения синтетических катинонов)использовались при анализе кривых распределения результатов тестирования,рассматриваемого ниже.Согласно данным, приведенным в таблице 17, вероятность встречаемостилиц, употребляющих синтетические катиноны, среди лиц, попадающих напредварительный метод исследования (ИХА), составляет:=Подтвержденные_катиноны5 2061==(21)Всего_НС_ПВ223 626 4379Вероятность отсутствия синтетических катинонов среди лиц, попадающих наИХА, составляет:1− =223 626 − 5 206223 626=1−1(22)43Эти значения будут учитываться при оценке величины «cut-off» по анализураспределений результатов, полученных методом ИХА, и построенных с учетомподтверждающего метода анализа (ГХ-МС) [21].Таблица 17 – Статистика обнаружения синтетических катинонов по регионамРоссийской ФедерацииРегион РФВсегоосвидетельствованных на НСи ПВПодтвержденоналичие НС иПВОбнаруженысинтетическиекатиноныНайденыиные НСи ПВ230052183539 (4 из нихподростки 1517 лет)164429807694406541266496 (17 из нихподростки 1517 лет)770Алтайский краевойнаркологический диспансер,г.
БарнаулРеспубликанскийнаркологический диспансер,г. ГрозныйРеспубликанскийнаркодиспансер Республика8627Коми, СыктывкарОренбургскийнаркодиспансер, г. Оренбург4410118995689520169291187464 (10 из нихдети до 14 лет)18102114929 (29 из нихподростки 1517 лет)1185Ростовский наркодиспансер,г. Ростов-на-Дону,454 (7 из нихподростки 1517 лет)940 (10 из нихподростки 1517 лет)14451076Волгодонскийнаркодиспансер, г.ВолгодонскРязанский областнойнаркодиспансер, г. Рязань901880Всегоосвидетельствованных на НСи ПВРегион РФПодтвержденоналичие НС иПВОбнаруженысинтетическиекатиноныНайденыиные НСи ПВ1584366 (3 из нихподростки 1517 лет)12181959545851332 (5 из нихподростки 1517 лет)3253358386046814223 62619 0755 20613 869Сахалинский областнойнаркодиспансер, г. Южно-19704СахалинскКраевой наркодиспансер,Ставропольский край, г.СтавропольСмоленский областнойнаркодиспансер, г.
СмоленскИтогоПримечание. *Данные приведены для регионов с предоставленной информацией о выявленных синтетическихкатинонах.На рисунке 26 приводятся гистограммы распределения числа лиц подиапазонам концентрации (в логарифмическом масштабе), полученные порезультатам измерений ИХА. Показаны две гистограммы для наличия (сиреневыйцвет) и отсутствия (циановый цвет) катинонов по результатам подтверждающихизмерений методом ГХ-МС.Гистограммы построены по одинаковому числу измерений (65 для каждой).Цветными кривыми показаны аппроксимации распределений для каждойгистограммы (в относительных единицах), нормированные на равенствоинтегралов (площадей под кривыми).
Для распределения при подтвержденномналичии катинонов построены две кривые: сигмоидная (непрерывная красная) илогнормальная (красная пунктирная). Для подтвержденного отсутствия катиноноввыбраносигмоидноераспределение(зеленаякривая).Выборзаконовраспределения осуществлялся, исходя из профиля гистограмм, т. к. теоретическийзакон распределения априори неизвестен, а величина выборки не позволяет егоопределить с уверенностью.
Однако для случая с отсутствием катинонов (зеленаякривая) сигмоидное распределение прослеживается достаточно явно в диапазонеизмеряемых концентраций. Для случая подтвержденного наличия катиноноввыбранные распределения обозначают диапазон возможных кривых.81Анализ кривых распределения позволяет определить граничное (пороговое)значениеконцентрации,разделяющееположительныеиотрицательныерезультаты.Рисунок 26 – Гистограммы распределения числа лиц по диапазонам концентрации,полученные по результатам измерений ИХА [21]При этом, при концентрациях выше этого порогового значения вероятностьистинноположительногорезультатапревышаетвероятностьложноположительного, а при концентрациях ниже – истинно отрицательные результатыпревалируют над ложно отрицательными.
Следует отметить, что при известныхфункциях распределения выбор граничного значения может осуществляться и изиных априорных условий (например, заданного отношения истинных и ложных82результатов). Данное пороговое значение концентрации определяется как «cut-off»прианализераспределений.Самазадачатакогоанализаотноситсякматематическому классу задач распознавания [22]. Задачи данного классаповсеместно встречаются в проблемах науки и техники и имеют решение лишь ввероятностном смысле (не имеют детерминистического решения). Как следует изтеории, пороговое значение распознавания (в нашем случае определяемое вышезначение «cut-off») должно определяться, исходя из соотношения:1 (|1) = 2 (|2), где (23)p1 и p2 – вероятности появления объектов классов 1 и 2;f(x|1) и f(x|2) – функции распределения для обнаружения объектов классов1 и 2, нормированные на суммарную единичную вероятность для каждогокласса.В нашем случае к классу 1 относятся подтвержденные отрицательныерезультаты методом ГХ-МС, а к классу 2 – подтвержденные положительныерезультаты.
Тогда с точностью до нормировочного коэффициента амплитудыкривой, распределение, показанное зеленой кривой на рисунке 26, являетсяфункцией f(x|1), а показанное красными кривыми – функцией f(x|2) (с точностью доравенства площадей под данными кривыми). Если бы условия реальноготестирования (табл. 17) соответствовали бы условиям эксперимента ИХА(приводимого в данной работе), то величины p1 и p2 были бы равны в силуодинакового количества исследуемых образцов (65 каждый): p1 = p2 = 0.5 (т. е. безучета преваленса) [21].Но в нашем случае, как следует из реальной статистики таблицы 17, ониравны: p1 = 1 – p, а p2 = p, где величина p рассчитана выше из таблицы 17 исоставляет 1/43.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
