Диссертация (1154831), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Оценка возможности выбора метода лечения и риска развитияпослеоперационных осложненийЛогистическая регрессия, как один из методов многомерной статистики,позволила оценить возможность выбора метода лечения на основании учетадостоверно связанных переменных с фактом возникновения осложнения.50Порезультатамоказывающиепроведенногоанализамультипликативныйвыявленыэффектназначимыепредикторы,параметр-отклик–фактвозникновения осложнения.
Ими оказались (см. таблицу 37), при логарифмическомправдоподобии нулевой модели =653,128; хи-квадрат 2=458,054; уровнезначимости P<0,0001 и DF=10 с Cox & Snell R2=0,6029.Таблица 37 – значимые предикторы при выборе метода леченияПеременнаяАД систолическоеКоэффициентСтанд.
ошибкастатистика Вальда0,124740,124611,0020антибиотикопрофилактикавредные привычкиглюкозаОАК 1 гемоглобинОАК 1 лейкоцитыОтекПТИналичие УЗДСпостоянная2,338152,679570,63475-0,0343280,129333,02061-0,0455222,36430-1055,68170,446790,546910,124860,00877970,0481700,638120,0228080,41333––27,387024,004625,844615,28767,208622,40683,983632,7202––Отношение шансов значимых предикторов были зафиксированы наследующих уровнях (см. таблицу 38).Таблица 38 – отношение шансов значимых предикторов для выбора метода леченияПеременнаяАД систолическоеантибиотикопрофилактикавредные привычкиглюкозаОАК 1 гемоглобинОАК 1 лейкоцитыОтекПТИУЗДСОтношениешансов1,012610,362014,57881,88660,96631,13811,006420,503810,6366ДИ (-95%)ДИ (95%)0,98814,31654,99091,47700,94981,03550,98585,87024,73121,037624,874642,58562,40960,98301,25081,027471,617123,9131Критерий согласия Хосмера-Лемешова оказался при этом незначимым(p=0,8603) при хи-квадрат 2=3,9651 и DF=8.
Мощность модели составила 91,73%.51Далеепровелилогистическуюрегрессию,однакоучитываемымипоказателями стали достоверно коррелируемые с фактом возникновенияосложнения как дооперационные, так ипослеоперационные показатели.Результаты выявили значимые предикторы, оказывающие мультипликативныйэффект на параметр-отклик – факт возникновения осложнения. Ими оказались (см.таблицу 39), при логарифмическом правдоподобии нулевой модели =653,128; хиквадрат 2=505,547; уровне значимости P<0,0001 и DF=10 с Cox & Snell R2=0,6391.Таблица 39 – значимые предикторы для минимизации риска возникновенияосложнений в послеоперационном этапеПеременнаяКоэффициентантибиотикопрофилактикаглюкозалонгетОАК1 лейкоцитыОАК2 лейкоцитыОАК2 СОЭ, мм/чотек зоны п/о раны на 3 суткитемпература на 1-е сутки после операцииУЗДСПостоянная2,032950,723910,835000,143810,0938590,0335921,477710,943922,53248-3013,3774Станд.ошибка0,516610,157310,683440,0530600,0579660,0129180,607130,251190,56124––статистикаВальда15,485421,17641,49277,34592,62186,76205,924114,121620,3612––Отношение шансов значимых предикторов были зафиксированы наследующих уровнях (см.
таблицу 40).Таблица 40 – отношение шансов значимых предикторов для минимизации рискавозникновения осложнений в послеоперационном этапеПеременнаяантибиотикопрофилактикаглюкозалонгетОАК1 лейкоцитыОАК2 лейкоцитыОАК2 СОЭ мм/чотек зоны п/о раны на 3 суткитемпература на 1-е сутки послеоперацииУЗДСОтношениешансов7,63662,06252,30481,15471,09841,03424,3829ДИ (-95%)ДИ (95%)2,77431,51530,60381,04060,98041,00831,333421,02072,80738,79811,28121,23061,060714,40662,57001,57084,204912,58474,189037,807352Критерий согласия Хосмера-Лемешова оказался при этом незначимым(p=0,4347) при хи-квадрат 2=7,9869 и DF=8. Мощность модели составила 94,15%.Структура учитываемых наблюдений послеоперационногопериода3.8Учитывая цензурированный характер данных касающихся отслеживанияпослеоперационного статуса на предмет наличия или отсутствия фактавозникновения осложнений за определенный временной промежуток, проведенапроцедура анализа кривых «дожития» по Каплану-Мейеру (Kaplan-Meier).Результаты этой оценки представлены на графике (см.
рисунок 10).Все группыCompleteCensored0,10,0-0,1-0,2-0,3-0,4-0,5а-0,60,00,51,01,52,02,53,03,54,04,5исследуемаяконтрольнаяComplete5,0CompleteCensoredCensored0,010,10,000,0-0,01-0,1-0,02-0,2-0,03-0,3-0,04-0,05-0,4-0,06-0,5-0,07б-0,6-0,08-0,7-0,09-0,8-0,50,00,51,01,52,02,53,03,54,04,5в-0,10-0,50,00,51,01,52,02,53,03,54,04,5Рисунок 10 – кривые «дожития» по Каплану-Мейеру (Kaplan-Meier) где: а –объединённая система оценки; б – оценка в контрольной группе; в– оценка в исследуемой группе53Принимая во внимание графическую неоднородность структуры «выбытия»провели математическую оценку F-тестом Кокса (Cox's F-Test) ее значимость.
Врезультате различия оказались высоко значимыми (p≤0,001) при F=7,849 иT1=122,51,T2=61,49.Графическоеотражениекумулятивныхпропорций«выживания» представлено на рисунке 11.Рисунок 11 – кумулятивные пропорции «выживания» в двух группахПосле чего, также с учетом цензурированности данных, была примененапроцедура множественного регрессионного анализа методом пропорциональныхнагрузок Кокса [145].
Значимость построенной модели оказалась высокой приp≤0,001, F=142,08 и стандартной ошибки оценивания равной 0,28. Коэффициентдетерминации R=0,819, а вычисленный коэффициент детерминации R2=0,666.Предикторы и статистики модели представлены в таблице 41.Таблица 41 – предикторы и статистики регрессионной модели (N=496)b*Станд.ошибка b*bСтанд.ошибка f b––––-56,72854,572172точноезначениеt-12,4073УЗДС0,2322460,0321210,22540,0311707,2303антибиотикопрофилактика0,1584950,0314930,15600,0310035,0327ПредикторыКонстанта54b*Станд.ошибка b*bСтанд.ошибка f bотек зоны п/о раны на 3 сутки0,1205340,0286550,12310,029258точноезначениеt4,2064температура на 1-е суткиОАК2 лейкоциты0,3187780,1169550,0336080,0297650,14750,01510,0155530,0038419,48513,9292ОАК2 СОЭ, мм/ч0,1088950,0287950,00280,0007443,7817глюкоза0,1765900,0281790,04180,0066736,2668Предикторы3.9.Возможности практического использования предлагаемыхрешенийДля оценки качества созданных регрессионных моделей для каждого изучитываемых этапов применена процедура ROC-анализа [20, 33].
На его основесозданы аналитические шкалы диагностических значений и построены ROCкривые с определением операционных характеристик тестов.Так для первой модели созданной для выбора метода лечения, значения ROCанализа оказались следующими и представлены в таблице 42. Графическоеотражение ROC-кривой модели для выбора метода лечения приведено на рисунке12.LOGREGR_Pred1100Чу в ств ительность: 96,7Специфичность: 89,1Критерий: >0,2496Чувствительность806040200020406080100-специфичностьРисунок 12 – ROC-кривая для модели выбора метода лечения10055Таблица 42 – операционные характеристики модели для выбора метода леченияПлощадь под кривой ROC (AUC)Среднеквадратическая ошибка a-95% ДИ (AUC)+95% ДИ (AUC)z-статистикаУровень значимости P (площадь = 0,5)Индекс Юдена J-95% ДИ (J)+95% ДИ (J)Ассоциативный критерий-95% ДИ (АК)+95% ДИ (АК)Чувствительность-95% ДИ (Se)+95% ДИ (Se)Специфичность-95% ДИ (Sp)+95% ДИ (Sp)+ Отношение правдоподобия (+LR)-95% ДИ (+LR)+95% ДИ (+LR)- Отношение правдоподобия (-LR)-95% ДИ (-LR)+95% ДИ (-LR)0,9750,005610,9570,98784,548<0,00010,85860,80070,8901>0,249601041>0,170462268>0,37496252996,7293,098,889,1485,292,48,96,512,20,0370,020,08Для модели оценки вероятности возникновения осложнения послеоперационного лечения, с учетом цензурированных данных, построенной методомпропорциональных нагрузок Кокса, также применена процедура ROC-анализа,значения которого были следующими (см.
таблицу 43).56Таблица 43 – операционные характеристики модели оценки вероятностивозникновения осложнения после проведенного лечения сучетом цензурированных данныхПлощадь под кривой ROC (AUC)Среднеквадратическая ошибка-95% ДИ (AUC)+95% ДИ (AUC)z-статистикаУровень значимости P (площадь = 0,5)Индекс Юдена J-95% ДИ (J)+95% ДИ (J)Ассоциативный критерий-95% ДИ (АК)+95% ДИ (АК)Чувствительность-95% ДИ (Se)+95% ДИ (Se)Специфичность-95% ДИ (Sp)+95% ДИ (Sp)+ Отношение правдоподобия (+LR)-95% ДИ (+LR)+95% ДИ (+LR)- Отношение правдоподобия (-LR)-95% ДИ (-LR)+95% ДИ (-LR)0,8590,01600,8250,88822,423<0,00010,61670,54330,6629>11,3041376>11,2032207>12,27197619996,1792,398,465,559,970,82,792,43,30,0580,030,1Графическое отражение ROC-кривой с учетом цензурированных данныхприведено на рисунке 13.57LOG100Чу в ств ительность: 96,2Специфичность: 65,5Критерий: >11,3041Чувствительность806040200020406080100100-специфичностьРисунок 13 – ROC-кривая для модели оценки вероятности возникновенияосложненияпослепроведенноголечениясучетомцензурированных данных3.10.
РезюмеСформированная выборка из генеральной совокупности вцелом отражаетзакономености и особенности исследуемого контингента больных. Количестванаблюдений достаточно для проверки существующих гипотез в рамкахсформированных цели и задач исследования. Выделены основные исходзависимые факторы риска. Использование созданного алгоритма выбора методаадресного лечения позволяет объективизировать обоснование примененияхирургического пособия и уменьшает риск развития неблагоприятных результатов.Успешность течения послеоперационного периода и вероятность возникновенияосложненийможетматематическойпрогнозироватьсямоделисметаболических показателей.учетомприиспользованииклинических,многомернойрентгенологическихи58ГЛАВА 4ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ4.1. Общая характеристика проделанной работыПринимая во внимание дизайн исследования, его цель и поставленные задачи,необходимобыло,дляобоснованностипредлагаемыхрешенийиметьрепрезентативную выборку.
Каждый из этапов математического процессадоказательности выдвигаемых гипотез, требовало различные выборочные оценки.Проведенный анализ мощности дал основание полагать что полученныерезультаты, могут быть аплицированы на генеральную совокупность больных сзакрытыми изолированными неосложненными переломами пяточной кости сосмещением. Для выполнения такого рода исследования было набрано достаточноеколичество случаев, что и подтвердили методики оценки объема выборки привыполнении анализа мощности. Актуальная мощность при этом во всех случаяхнаходилась на уровне 0,95, с уровнем значимости меньше или равном 0,05 ивеличиной изучаемого эффекта не ниже 0,25. О значимости этих параметров иобъема выборки исследуемого материала утверждают многие авторы [61, 94, 109].Проведеннаяпроцедураописательнойстатистикипредвосхитиладальнейший этап научного поиска – проверку статистических гипотез.
В результатесравнения выделенных групп в пределах этапов созданного протокола, оказалось,что достоверные различия между ними (p≤0,05) обнаружены по следующемунабору учитываемых параметров (переменных).рассмотрениявсевозможныхпоказателейДля более подробногоучитываласьэтапностьведенияпациентов. Так на первом этапе (первичное обращение в стационар) из 31учитываемого в исследуемой и контрольной группах количественных показателей,при сравнении достоверно различающимися оказались 12, а именно масса теладостоверно была выше в контрольной группе, так же как и массо-ростовой индекс,систолическое и диастолическое артериальное давление, время свертываемости59крови, уровень лейкоцитов и скорость оседания эритроцитов, креатинин,билирубин и глюкоза крови, при этом гемоглобин и протромбиновый индексоказались достоверно ниже (см.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
