|
Факторы, и их коэффициенты, используемые для многофакторного анализа приведены в таблице 28. Таблица 28 Конечная многофакторная логистическая регрессионная модель анализа факторов риска Независимые переменные (X) Значения коэффициентов модели (Р) Стандартная ошибка коэффициентов модели (о-,) Intercept (пересечение) 3.77749579 2.06806974 Бронхиты 0.49520197 3.70776371 Анемия -1.10267424 1.24605416 ОРВИ -0.62947253 0.93702052 Контакт с больным туберкулезом в анамнезе -0.05783874 0.91583137 Семейный контакт 0.23952918 1.27072322 Кашель 0.63739372 3.91240927 Потеря веса -2.50389739 4.71405426 Лихорадка -3.75992424 3.44000201 Полилимфоаденопатия -3.04741373 1.06201227 Увеличение количества лейкоцитов 0.08738950 1 1 0.19216007 Увеличение СОЭ -0.02369777 0.08038359 Размер пробы Манту с 2 ТЕ более 10мм -0.02685581 0.12937802 Размер рубчика БЦЖ более 5мм -0.23384895 0.22017634 хорошие жилищные условия -1.06114511 1.30272029 Доход более 2МРОТ -0.28543502 1.10503759 Среднеквадратическая ошибка модели составила: е 5.74011826. Отношение шансов для полученной модели, рассчитанное в соответствии с приведенными выше формулами составило: OR=24.87424156, доверительный интервал отношения шансов на уровне значимости 0,05 составил: левая граница = 6.98936816, правая граница = 88.52415251. Таким образом, полученная прогностическая модель хорошо согласуется с практическими данными, выбранный набор факторов определяет поведение исхода и является информативным. Так как доверительный интервал отношения шансов не включает единицу, полученная прогностическая модель является 90 |
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 |