Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1174324), страница 15

Файл №1174324 Диссертация (Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения) 15 страницаДиссертация (1174324) страница 152020-05-24СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

Для возможности произвести сравнение с оценками ПЦОР и ПЦПРиз других исследований ряд авторов предлагает производить их коррекцию надругой уровень распространенности, известный по исследовательским работам илипредлагаемый в качестве референтного [64, 86, 92].Для всех вычисленных характеристик качества прогноза были рассчитаныдоверительные интервалы (ДИ) по методу Клоппера-Пирсона [77, 86].

Расчетдоверительных интервалов для скорректированных на распространенностьмиелотоксических осложнений показателей ПЦПР и ПЦОР осуществлялся пометоду Вильсона [64].Дополнительным сравнительным методом построения прогностическихфункций было использование искусственных нейронных сетей (персептронов).Данный алгоритм применялся с целью проверки полученных результатов навозможные ограничения регрессионных методов анализа в тех случаях, когдафункции, полученные с помощью бинарной логистической регрессии, не обладаливысоким качеством классификации (площадь под ROC-кривой составляла менее0,800).

Для построения моделей на основе нейронных сетей в исследованиииспользовалась процедура многослойный персептрон, имеющаяся в составе IBMSPSS Statistics for Windows [57]. Эта процедура позволяет строить нейронные сетис одним или двумя скрытыми слоями. Количество нейронов в скрытых слояхопределялось автоматически. Функцией активации нейрона внутри сети былвыбран гиперболический тангенс [32, 57].84Глава 3.

Результаты и их обсуждение3.1. Описательные статистики и разведочный анализ3.1.1. Анализ количественных переменныхЗа счет встроенных в модули медицинской информационной системысредств управления целостностью данных и форматно-логического контроля, атакже благодаря сформированным в разделе 2.1 критериям отбора, сократившим в2 раза исходную ретроспективную выборку курсов химиотерапии, в итоговуювыборку для анализа были выгружены данные, не имеющие пропусков значений вважных для исследования показателях. Таким образом, не требовалосьиспользовать специальные процедуры заполнения неизвестных пропущенныхзначений или коррекции ошибок в данных: явных выбросов и отрицательныхзначений.

Исключение составили показатели биохимического анализа крови(общий белок, креатинин, мочевина и т.д.): курсы химиотерапии с пропусками вданных включались в выборку, однако механизмы заполнения пропусков все равноне применялись – при необходимости использования этих показателей дляпостроения регрессионных функций курсы без проведенных исследований простоне включались в активный набор данных.Нулевые значения медиан и квартилей для курсовых доз некоторыхпрепаратов обусловлены высокой вариативностью схем лечения, вследствие чегокаждый конкретный препарат применялся лишь в небольшом количестве курсовхимиотерапии из имевшихся в итоговой выборке.

Это обуславливает преобладаниенулевых доз из курсов химиотерапии в тех ячейках значений, где этот препарат неиспользовался. Так, в Таблица 9, представленной в разделе 2.2, только 3химиопрепарата назначались в ретроспективной выборке 2011-2014 гг. чаще, чемв 25% курсов химиотерапии.В итоговой выгрузке оказалось 59 количественных переменных. Для всехпеременных были собраны описательные статистики и проведена проверка насоответствие нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова-85Смирнова, результаты приведены в Таблица 13. Для всех переменных былаотклонена гипотеза о нормальном характере распределения (p <0,001).Таблица 13.

Описательные статистики для независимых количественных переменных,вошедших в ретроспективную выборку данных для исследования.ПеременнаяСтандарКол-во Среднеетноезначе- арифмеотклоненийтическоениеСтатистикакр.КолмогороваСмирноваПроцентили (квантили)50%75%Медиана25%Значимость,pАнтропометрические данные и общая информация (единицы измерения приведены в скобках):Возраст (лет)Рост (см)Вес (кг)Площадь поверхноститела (м^2)Индекс массы телаНомер курса1488456,011,85057647,346< 0,00114884166.98.71601661739,374< 0,0011488472,415,86171826,487< 0,001148841,8230,2201,671,811,974,145< 0,0011488425,9865,29122,1525,5029,065,654< 0,001148846,65,525918,724< 0,0013,772< 0,001Лабораторные показатели (единицы измерения приведены в скобках):Гемоглобин (г/л)Эритроциты (10^12/л)Тромбоциты (10^9/л)Лейкоциты (10^9/л)Нейтрофилы абс.(10^9/л)Нейтрофилы (%)Лимфоциты абс(10^9/л)Лимфоциты (%)Гематокрит (%)MCH (пг)MCV (фл)MCHC (г/л)Общий белок (г/л)Мочевина (ммоль/л)Креатинин (мкмоль/л)Глюкоза (ммоль/л)Билирубин общий(мкмоль/л)Билирубин прямой(мкмоль/л)Лактатдегидрогеназа,ЛДГ (Ед./л)Щелочная фосфатаза(Ед./л)Аланинаминотрасфераза, АЛТ (Ед./л)Аспартатаминотрасфераза, АСТ (Ед./л)14884116,419,0104117129148843,9980,6573,594,044,453,827< 0,00114884256,0116,117723630910,693< 0,001148845,982,554,25,57,210,665< 0,001148843,2272,0161,842,814,0912,050< 0,0011488450,7414,1241,951,860,64,298< 0,001148841,8370,7721,301,722,258,021< 0,0011488431,8211,5023,631,339,32,624< 0,0011488436,675,3633,3036,940,23,604< 0,0011488429,293,2627,629,531,37,900< 0,0011488492,148,2387,592,597,24,546< 0,00114884316,418,630831832610,924< 0,0011377071,295,9267,971,5754,773< 0,001137785,5332,1594,15,26,69,205< 0,0011377990,4423,9875,886,299,612,089< 0,001137675,8321,3475,105,546,1119,874< 0,0011377110,7958,5507,19,212,424,305< 0,001119582,2404,2011,21,72,436,765< 0,00113767273,53213,48191,8230,2284,628,877< 0,00113772137,39142,8279,6100,1138,029,881< 0,0011377628,2829,2013,720,432,924,155< 0,0011377633,4526,912026,137,523,793< 0,001Курсовые дозы препаратов, нормированные на площадь поверхности тела пациента(единица измерения – мг/м2, нулевая доза – препарат не назначался в курсе ХТ):86ПеременнаяФторурацилОксалиплатинИринотеканЦисплатинГемцитабинПаклитакселВинорелбинКарбоплатинДоцетакселБевацизумабКапецитабинДоксорубицинЭпирубицинТрастузумабИфосфамидЦиклофосфамидМитомицинЭтопозидВинкристинБлеомицинПеметрекседКальция фолинатПреднизолонОндансетронДексаметазонРанитидинДифенгидраминМаннитолФилграстимМеснаЗоледроновая кислотаСтандарКол-во Среднеетноезначе- арифмеотклоненийтическоение148841131,11297,2Статистикакр.Колмо50%горова25%75%МедианаСмирнова00258642,975Процентили (квантили)Значимость,p< 0,0011488420,86336,8830042,756,524< 0,0011488432,8966,6100059,615< 0,001148849,4023,9300055,366< 0,0011488478,8257,400064,651< 0,0011488411,6131,9500061,991< 0,001148842,9197,80900063,543< 0,0011488430,7788,0800063,522< 0,001148844,2414,9700062,987< 0,0011488422,574,000064,277< 0,001148842,450,100059,156< 0,001148842,1379,75200065,498< 0,001148841,4898,68100065,225< 0,001148847,4042,2900065,498< 0,0011488411,2157,700062,780< 0,001148844,1851,7200063,030< 0,001148840,1020,89200064,861< 0,001148841,38613,22800064,598< 0,001148840,0080,11700063,533< 0,001148840,0280,62800062,878< 0,001148840,8821,4800062,783< 0,00114884140,06173,3100352,944,743< 0,001148840,0080,50000061,511< 0,001148846,00310,4034,215,106,7838,680< 0,001148842,4749,5141,422,082,8349,752< 0,001148840,3061,75400052,547< 0,001148840,3231,37000055,050< 0,001148846,9945,8000064,422< 0,001148842,0738,5200061,552< 0,001148840,8634,7700059,825< 0,001148840,1060,53900065,900< 0,001Площадь поверхности тела и индекс массы – расчетные показатели, они быливычислены по имеющимся в выгруженных данных значениям роста в сантиметрахи веса в килограммах.

Для расчета площади поверхности тела использоваласьформула (1) Мостеллера [112]:Площадь поверхности тела = √Рост∗Вес3600(1)Для расчета индекса массы тела использовалась стандартная формула ВОЗ(2) с предварительным переводом роста из сантиметров в метры:87Индеск массы тела =Вес(Рост/100)2(2)Вследствие такой методики расчета площадь поверхности тела сильнокоррелирует с индексом массы тела (коэффициент по Спирмену: ρ=0,749; p<0,001),весом (ρ=0,978; p<0,001) и ростом пациента (ρ=0,540; p<0,001).

Таким образом, припостроении моделей могла использоваться только одна из четырех представленныхв выборке антропометрических переменных.Чтобы не допустить эффекта «переобучения» при создании прогностическоймодели, было необходимо выявить подобные зависимости и между другимиколичественными предикторами, чтобы впоследствии обязательно учесть их связипри отборе переменных для построения регрессионных функций.Предикторы, имеющие сильную корреляционную связь между собой (модулькоэффициента корреляции больше 0,6), не использовались одновременно припостроениипрогностическихиспользованиевторого.функцийУмеренно–добавлениекоррелирующиеодногоисключалопеременные(модулькоэффициента корреляции между 0,4 и 0,6) планировалось вводить в уравнение вединичных случаях, с проверкой степени значимости и поведения на контрольнойвыборке – потенциально это позволяло улучшить регрессионную функцию, недопустивее«переобучения».Наодновременноеиспользованиеслабокоррелирующих и не коррелирующих друг с другом предикторов (модулькоэффициента корреляции меньше 0,4) ограничений не накладывалось.Поиск коллинеарных количественных предикторов проводился с помощьюкорреляционного анализа, с определением парных коэффициентов корреляциимежду всеми переменными.

Использовались непараметрические методы поСпирмену и Кендаллу, т.к. все переменные количественные и непрерывные, а ихраспределение в выборке не соответствует нормальному (как представлено вТаблица 13).Две итоговые корреляционные матрицы (59 на 59) оказались слишкомбольшими для представления их в тексте работы, поэтому ниже приведены88наиболее показательные пары предикторов и фрагменты из матрицы корреляцийпо Спирмену (ρ-Спирмена), в которых сразу для нескольких пар наблюдалисьсильные и умеренные корреляции (ρ> 0,4).

Рассчитанные значения коэффициентовконкордации Кендалла показали аналогичные уровни корреляции, поэтому неприводятся в таблицах.Среди курсовых доз медикаментов была отмечена сильная корреляционнаясвязь между курсовыми дозами фолината кальция и фторурацила (ρ=0,885;p<0,001) – эти химиопрепараты, как правило, назначаются совместно и впропорциональных курсовых дозах, поэтому обе переменные не моглиодновременно присутствовать в модели для прогнозирования токсичности вкачестве предикторов.Вбиохимическомисследованиисильныекорреляционныесвязиобнаружились между общим и прямым билирубином (ρ=0,876; p<0,001), уровнямимочевины и креатинина (ρ=0,473; p<0,001).

Характеристики

Список файлов диссертации

Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6390
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее