Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1174324), страница 18

Файл №1174324 Диссертация (Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения) 18 страницаДиссертация (1174324) страница 182020-05-24СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 18)

Частоты значений для переменных с оценкой миелотоксичностипредшествующего курса химиотерапии по выборкам исследованияНаличие тяжелогомиелотоксическогоосложнения послепредыдущего курсахимиотерапииАнемия ванамнезеТромбоцитопенияв анамнезеЛейкопения ванамнезеНейтропения ванамнезеМассив данных до внедренияРетроспективнаявыборка:2011-2014 гг.Колич.ДоляПосле внедренияДополнительнаявыборка: 2014-2015 гг.Колич.ДоляПроспективнаявыборка: 2015-2017 гг.Колич.Доля01462898,3%979898,8%2250198,9%12561,7%1201,2%2491,1%01479599,4%987299,5%2264799,5%1890,6%460,5%1030,5%01464098,4%976798,5%2247998,8%12441,6%1511,5%2711,2%01396593,8%931693,9%2164495,1%19196,2%6026,1%11064,9%Количество курсов, для которых был установлен факт развития тяжелоймиелотоксичности (Таблица 20) в каждой из выборок исследования больше, чемколичество курсов, для которых установлен признак «Тяжелая токсичность ванамнезе» (Таблица 23).

Это объясняется тем, что для некоторых пациентов послеразвития тяжелой токсичности текущая схема химиотерапевтического лечения неприостанавливается для коррекции токсических эффектов, а отменяется совсем. Втаком случае решается вопрос о переходе на следующую линию лечения и заменесхемы химиотерапии или об отмене противоопухолевой химиотерапии длябольного. Для подобных пациентов с отмененным химиотерапевтическимлечением в выборке исследования просто нет записи о курсе лечения, для которогоможнобылобыустановитьанамнестическийпризнакотяжелоймиелотоксичности.Само по себе добавление нового анамнестического предиктора не исправляетчастичную связь наблюдений в выборке, однако дает возможность провестимоделирование по наиболее полному набору данных в условиях выраженнойнесбалансированности классов в массивах данных (Таблица 20), а потом проверитьустойчивость полученных моделей на дополнительной и проспективной выборках.1023.3.

Регрессионная функция для прогнозатоксической анемииДля создания всех регрессионных функций на входе использовалсяобучающийнаборданныхретроспективнойвыборки.Кпеременным,задействованным для обучения модели, были применены преобразования,описанные в главах 3.1 и 3.2: качественные переменные были приведены кпорядковым или бинарным формам, для использования в анализе.

Количественныепеременные использовались без дополнительных преобразований, но с учетом ихкорреляций между собой.Регрессионная функция для прогноза токсической анемии, полученная прианализе данных ретроспективной выборки, была построена на основе 10независимых переменных. Список использованных предикторов, значениякоэффициентов и p-уровни значимости приведены в Таблица 24 ниже.Таблица 24. Итоговый список независимые переменных, включенных в регрессионнуюфункцию для прогноза токсической анемии.Номер попорядкуНаименование независимой переменнойЗначениекоэффициентаp-уровеньзначимости1Номер курса (натуральное число)-0,066< 0,0012Возраст (лет)-0,027< 0,0013Стадия (натуральное число)-0,1220,0024Лейкоциты (10^9/л)0,137< 0,0015Лимфоциты, абсолютное количество (10^9/л)-0,2810,0016Гематокрит (%)-0,228< 0,0017Оксалиплатин (мг/м^2)-0,0090,0028Карбоплатин (мг/м^2)0,002< 0,0019Бевацизумаб (мг/м^2)-0,0040,005Этопозид (мг/м^2)0,010< 0,001Константа5,738< 0,00110-103При построении модели был отмечен положительный эффект от заменыконцентрации гемоглобина на показатель уровня гематокрита.

Одновременное ихиспользование в модели было невозможно, так как эти показатели физиологическисвязаны между собой, а во время лабораторного исследования гематокритрассчитывается по показателю гемоглобина по алгоритму, встроенному вгематологический анализатор Sysmex.Данный факт отражается в сильной корреляции между концентрациейгемоглобина и уровнем гематокрита в крови (ρ-Спирмена = 0,961p<0,001;τ-b Кендалла = 0,739 p<0,001).Положительный эффект для качества регрессионной функции также дало«ручное» добавление к уже использованному в модели общему количествулейкоцитов умеренно коррелирующего с ним показателя абсолютного количествалимфоцитоввкрови(ρ-Спирмена=0,543p<0,001;τ-b Кендалла = 0,360 p <0,001).Данная манипуляция с регрессионной функцией более «объемно» описалакартину состояния белой крови, позволяя оценить соотношение разных фракцийлейкоцитов.

Вследствие короткого времени жизни лейкоцитов в кровотоке,изменения в показателях лейкоцитарной формулы могут быть предиктором другихвидов токсичности. Уровни значимости для включения обеих переменных врегрессионную функцию были около одной тысячной, что заметно меньшепорогового значения p = 0,05; поэтому дополнительная переменная была оставленав модели (Таблица 24).Учитывая ранее описанную проблему с частично связанными наблюдениямибыло проведено по 100 статистических экспериментов с обоими способами(«несколько курсов на одного пациента» и «строго один курс на каждогопациента»)выделенияобучающейчастиизретроспективнойвыборкиисследования.

Показатели площади под ROC-кривой, полученные для каждогоспособа распределения, приведены в Таблица 25.104Таблица 25. Распределение показателя площади под ROC-кривой для регрессионнойфункции прогноза анемии, полученных при разных способах случайного формированияобучающей части ретроспективной выборки исследования (2011-2014 гг.).Характеристика распределения показателяAUROC полученных регрессионных функцийНесколько курсов наодного пациентаСтрого один курс накаждого пациента100100Наименьшее значение0,9080,889Наибольшее значение0,9130,9090,912[0,912; 0,912]0,912[0,912; 0,912]<0,000010,00090,01%0,0001D=0,3418Отклонитьнормальность(p<0,001)0,903[0,902; 0,904]0,903[0,903; 0,904]0,000020,00390,43%0,0004D=0,1142Отклонитьнормальность(p=0,003)Количество экспериментовСреднее арифметическое95% ДИ для арифметического среднегоМедиана95% ДИ для медианыДисперсияСреднеквадратическое отклонениеОтносительное среднеквадратическое отклонениеСтандартная ошибка среднегоКритерий Колмогорова-Смирновадля проверки на нормальность распределенияпоказателей AUROC внутри выборкизначение U-критерия Манна-Уитни для сравнениявыборок между собой по уровню показателяAUROCуровень статистической значимости(двухсторонний) для сравнения выборок поуровню показателя AUROCU=6p<0,001Подход «несколько курсов на одного пациента» показал статистическизначимые более высокие результаты: при использовании критерия Манна-Уитнидля сравнения выборок между собой по уровню показателя AUROC значение U=6,p<0,001.

Хотя в абсолютном значении данная разница не велика и составляет всегодевять тысячных (0,009) при учете, что теоретическое максимальное значениеAUROC ровно единице.На Рисунок 6 представлены диаграммы размаха показателя площади подROC-кривойвзависимостиотспособаретроспективной выборки исследования.выделенияобучающейчастиСледует отметить крайне узкоераспределение показателя AUROC при формировании обучающих выборок сподходом «несколько курсов на одного пациента», так при округлении до 3 знаковпосле запятой значение среднего арифметического (0,912) совпадает с границами105его доверительного интервала [0,912; 0,912], а также совпадает со значениеммедианы (0,912) и ее доверительного интервала [0,912; 0,912].Данные результаты были достигнуты за счет более глубокой настройкирегрессионной функции на обучающей выборке, составлявшей 70% курсов ХТ отвсей ретроспективной выборки 2011-2014 гг.

в предположении, что небольшоеколичество частично связанных между собой наблюдений не ухудшает качествополученнойрегрессионнойфункции(дляобъективногоконтролябылозапланировано использование дополнительной контрольной выборки, собранной в2014-2015 гг).Рисунок 6. Диаграммы размаха показателя площади под ROC-кривой (AUROC) длярегрессионной функции прогноза анемии, полученные при разных способах случайногоформирования обучающей части ретроспективной выборки исследования (2011-2014 гг.).Расходящимися клиньями показаны доверительные интервалы медианы.106Для проведения дальнейших оценок из всех результатов статистическихэкспериментов с разбиением ретроспективной выборки на части была выбранарегрессионнаяфункциясплощадьюподROC-кривойравной0,912,соответствующей медиане полученных значений AUROC.Согласно алгоритму построения ROC-кривой в IBM SPSS Statisticsстатистическая значимость для отличия полученного значения площади отAUROC=0,500 составила p<0,001;95%-доверительный интервал полученногозначения площади был равен [0,900; 0,924], что подтверждает отличное качествополученной регрессионной функции.При разделяющем (пороговом) значении равном 0,028, которое быловыбрано согласно методу, приведенном в главе 2.4: обеспечивалась максимальнаясумма чувствительности и специфичности для полученной регрессионнойфункции прогноза миелотоксической анемии (Таблица 26): чувствительность (Se)составила 90,1% ДИ [86,2%; 93,1%], специфичность (Sp) – 79,9% ДИ [79,8%;80,0%]; данные параметры устойчивы на контрольной выборке с показателями:Se=88,4% ДИ [81,1%; 93,3%], Sp=80,5% ДИ [80,3%; 80,6%].Также были рассчитаны дополнительные характеристики для регрессионнойфункции: распространенность (P) составила 3,0% ДИ[2,7%; 3,4%]; при такойраспространенностипрогностическаяценностьположительногорезультата(ПЦПР) составила 12,3% ДИ[11,7%; 12,7%], а прогностическая ценностьотрицательного результата (ПЦОР) – 99,6% ДИ [99,5%; 99,7%].Учитывая выраженный во всех выборках исследования дисбаланс групп сзафиксированныминезафиксированныммиелотоксическимосложнением,показатели прогностической ценности можно скорректировать на обобщеннуюраспространённость миелотоксических осложнений у пациентов (описано в главе2.4),получающиххимиотерапевтическоелечениепоповодусолидныхзлокачественных новообразований.Достаточно мощных исследований, обобщающих распространенностьмиелотоксичности при химиотерапии ЗНО, обнаружить не удалось, однако сами107производители лекарственных препаратов для медицинского применения, какправило, указывают во вкладышах-инструкциях распространенность осложненийсо стороны кроветворения, как «очень часто >10%» [13], не уточняя ее верхнююграницу.

Характеристики

Список файлов диссертации

Прогностическая модель для оценки риска развития миелотоксических осложнений химиотерапевтического лечения
Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. 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
6384
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее