|
Величина Р > 0,5 означает наличие исхода (риск заболевания), в противном случае наблюдается отсутствие исхода (исход 0). Эпидемиологические факторы риска у детей с локальными формами туберкулеза. Для построения модели выбраны следующие 3 фактора риска: X,контакт с больным туберкулезом в анамнезе, Х2 семейный контакт (постоянный), Х3 проживание в квартире, где умер больной. Рассчитанные значения коэффециентов модели и их характеристика имеют вид (табл.21) Таблица 21 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа эпидемиологических факторов риска заболевания туберкулезом Независимые переменные (X) Значения коэффициентов модели (Р) Стандартная ошибка коэффициентов модели (ст,) Intercept (пересечение)Д, -2.06828085 0.37612469 контакт с больным туберкулезом в анамнезе 7.35282980 24.57880686 семейный контакт (постоянный) 3.61711157 25.42695930 проживание в квартире, где умер больной 2.26032459 25.32568348 Среднеквадратическая ошибка модели составила: s =0.04484142. Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: OR =34.25561933. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Результирующая модель имеет вид -(-2.07025577+9.75737003x1+8 06206404х2) 9 * |
туберкулезом (1 да, 0 нет), * 3 ~ наличие контакта, где умер бактериовыделигель (1 да , 0 нет). Рассчитанные значения коэффициентов модели и их характеристики имеют вид (табл. 15). Таблица 15 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа эпидемиологических факторов риска инфицирования микобактериями туберкулеза Независимые переменные Значения коэффициентов модели (/?) Стандартная ошибка коэффициентов модели (а,) Intercept пересечение) 1.20 0.26 Контакт с больным туберкулезом в анамнезе 6.36 18.17 Семейный контакт с больным туберкулезом 3.02 17.39 Проживание, где умер бактериовыделитсль 1.53 20.72 Среднеквадратическая ошибка модели составила: е =0.07962960 . Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило:(Ж = 6,41. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Результирующая модель имеет вид 1 Р(инфщирования)= 1+2,7182 -(-1,20+6,36*! +3,02*2 +1’5*3) 75 данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Линейная часть модели представляет собой следующее выражение: А +Р\ХI +•••+&;&“ “ 0,54 1,60 (осложнения во время беременности) + 0,77 (наличие вредных привычек у матери во время беременности) + 5,50 (ВИЧ инфекция у матери) + 0,55 (туберкулез у матери) + 2,04 (сахарный диабет у матери) 13,65 (психические заболевания у матери) Результирующая модель имеет вид Р(инфицирования) = -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------(-0,54-1,60*, + 0,77*2 +5,50*з +0.55*, + 2,04*513,65*6) 1+ 2,7182 Постнатальныс факторы риска В результирующей модели выявлено 6 наиболее информативных факторов риска. Дальнейшее уменьшение размерности модели нецелесообразно в связи с уменьшением значения отношения шансов в конечной модели: * 3 характер вскармливания (1 искусственное вскармливание, 0 нет), * 2 заболевания новорожденных (1 есть, 0 нет), * 5 недоношенность (1 есть, 0 нет), * 4 внутриутробное инфицирование (ВУИ) (1 есть, 0 -нет), * 5 патология центральной нервной системы (1 да, 0 нет),*6перинатальный контакт по ВИЧинфекции (1 да, 0 нет) (табл.18.). Среднеквадратическая ошибка модели составила: е 32.77887358 Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: OR= 1,73. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. 79 если да, 1 если нет), * 2 эффективность, вакцинации БЦЖ (1 если размер рубчика менее 4 мм, 0 более 4 мм). Для каждого значения, которое принимает вся совокупность факторов риска в исходной таблице данных, рассчитана вероятность исхода, необходимая для построения модели (табл. 19). Таблица 19 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа медико-биологических (специфические) факторов риска инфицирования микобактериями туберкулеза Независимые переменные Значения коэффициентов модели (Р) Стандартная ошибка коэффициентов модели ( сг;.) Intercept (пересечение) 1,65 0,79 Наличие вакцинации БЦЖ -2 .1 1 0.81 Эффективность вакцинации Б1Щ -0.46 0.51 Среднеквадратическая ошибка модели составила: г;= 8.74309025 Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: O R 2,74. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Линейная часть модели представляет собой следующее выражение: Ро +Р\Хл+РгХг = 1,65 2,11 (наличие вакцинации БЦЖ) 0,46 (эффективность вакцинации БЦЖ). Результирующая модель имеет вид: Р(иифицирования)~---------------------------------------------------(1,65-2,11*!-0,46*2) 1+2,7182 81 |