|
нет, 1да), Х х, Изменения на компьютерной томограмме (0 —нет, 1 да) ■*.2 Положительный результат ИФА на МБТ (0 —нет, 1 да), Хлъ Изменения ОАК (0 —нет, 1 да) Х 1АХронические заболевания глаз (0 —нет, 1 да). Рассчитанные коэффициенты имеют вид (табл. 27). Таблица 27 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа факторов риска при физикальном обследовании Независимые переменные СХ) Значения коэффициентов модели (Р) Стандартная ошибка коэффициентов модели (<т,) Intercept (пересечение) -5.28785582 54.95871808 Наличие жалоб -0.02512789 1.54268739 Кашель 1.20737621 1.50608221 Лабильность настроения 0.39531719 1.20032308 Лихорадка 0.07843871 1.50407186 Бледность кожных покровов 0.51203104 1.20965563 Полилимфоаденопатия 1.36714514 1.29868807 Систолический шум на верхушке сердца 0.72872267 1.03853009 Узловатая эритема 0.83610473 1.29873164 Хрипы при аускультации 1.04273518 1.45784306 Изменения на рентгенограмме 2.12038326 1.44165917 Изменения на компьютерной томограмме -0.59095033 1.01416798 Положительный результат ИФА на МБТ 0.93225850 1.83382584 Изменения ОАК 0.77449895 2.03582180 Хронические заболевания глаз -0.16248334 0.86606450 Среднеквадратическая ошибка модели составила: е =1.36977407. Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: OR =130.24514866. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с |
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 Семейногенеалогические факторыриска, способствующие инфицированию микобактериями туберкулёза. Преи перинатальные факторы риска. Таблица 17 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа преи перинатальные факторы риска инфицирования микобактериями туберкулеза. Независимые перемепные Значении коэффициентов модели (/?) Стандартная ошибка коэффициентов модели (<т,) Intercept (пересечение) -0.54 0:27 Наличие осложнений во время беременности -1.60 1.41 Наличие вредных привычек у матери во время беременности 0.77 0.99 ВИЧинфекция у матери 5.50 5;53Туберкулез у матери во время:беременности 0:55 0.77' Сахарный диабет у матери 2.04 26.65 Психические заболевания матери -13.65 23.758В результирующей, модели выявлено 6 наиболее информативных, факторов риска: %\ ~ осложнения во время беременности (1 есть, .0 нет), наличие вредных привычек у матери-во время беременности (1да, 0 нет), Хг ВИЧ у матери (1 да, 0 нет), туберкулез у матери во время беременности (1да, 0 нет), сахарный диабет у матери (1да, 0 нет), Х6 психические заболевания матери (I да, 0 нет) (табл.17). Среднеквадратическая ошибка модели составила: *=50.13030093. Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: O R 2,38. Таким, образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими 78 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 |