Проверяемый текст
Амосова, Евгения Андреевна; Факторы риска инфицирования микобактериями туберкулеза детей в крупном промышленном центре (Диссертация 2007)
[стр. 80]

Величина Р>0,5 означает наличие исхода (исход 1), в противном случае наблюдается отсутствие исхода (исход 0).
Медикобиологические факторы риска (специфические) вакцинация БЦЖ).
Из изученных медико-биологических специфических факторов выделено два значимых фактора: ХхНаличие вакцинации (0-вакцинирован, 1-невакцинирован) -эффективность вакцинации (0-эффективная, 1неэффективная) Таблица 22 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа медико-биологических специфических факторов Коэффициенты модели Значения коэффициентов модели (Р) Стандартная ошибка коэффициентов модели (сг,) Независимые переменные (X) 1.28007411 0.73529216 Наличие вакцинации -0.95922762 0.49720537 Эффективность вакцинации 8.41995404 14.19838902 Среднеквадратическая ошибка модели составила:е =10.10483322.
Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило:
OR
=2.11473592.
Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным.

Результирующая модель имеет вид
P(Y = l\X 1=х,,Х2=х2,...,Х4 =х4) 1 280074-0.959228x1+8 419954x2+0 026833x3-U88386x4j 3 1+€ Величины х,,х2,...,х19значения факторов, наблюдаемые у индивидуума.
Величина Р>0,5 означает наличие исхода (исход 1), в противном случае наблюдается отсутствие исхода (исход 0).
[стр. 75]

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

[стр.,79]

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

[стр.,81]

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

[Back]