|
беременности угроза прерывания -1.08070688 1.30044069 Курение матери во время беременности 2.04936188 0.87099097 Прием алкоголя матери во время беременности 1.46630166 2.37490106 Прием наркотических веществ матери во время беременности 6.99925958 8.21602148 С Наличие ВИЧ у матери 8:84549721 24.67239265 Туберкулез у матери -0.89342444 1.82056340 Сахарный диабет у матери 4.46773781 6.82330353 Психические заболевания матери 20.11804538 26.57009354 Эндокринные заболевания матери 5.95469471 7.79490652 Онкологические заболевания матери -4.62082527 10.10074876 Заболевания почек у матери 0.14459677 1.24249908 Заболевания печени у матери -1.26169705 1.46674287 ■# Среднеквадратическая ошибка модели составила: s =30.65491038. Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: OR =6.77012482. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Таким образом, результирующая модель имеет вид: P(Y = l\X l = х},Х2 = х2,...,Х„ = *,7) 1 1+й-с 5 где с = -1.28409030-0.24272321*, + 0.56047167*2 + 4.14680301*3 -3.49824011х4 -4.34085116xs -1.08070688х6+ 2.04936188*7 + 1.46630166*8+6.99925958*, +8.84549721*10-0.89342444*,, + 4.46773781*,2 +20.11804538*,3+5.95469471*,, -4.62082527*,5+0.14459677*,6 -1.26169705*,7 * |
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 |