ння ймовірності виникнення деякої події за значеннями безлічі ознак. Для цього вводиться так звана залежна змінна, приймаюча лише одне з двох значень - як правило, це числа 0 (пацієнт вижив) і 1 (пацієнт помер), і безліч незалежних змінних (також званих ознаками, предикторами або регресорів)-речових, на основі значень яких потрібно обчислити вірогідність прийняття того чи іншого значення залежної змінної
Робиться припущення про те, що ймовірність настання події дорівнює:
В
де, і - вектора-стовпці значень незалежних змінних і параметрів (коефіцієнтів регресії) - дійсних чисел, відповідно, а - так звана логістична функція
В
Для підбору параметрів зазвичай використовується метод максимальної правдоподібності, згідно з яким вибираються параметри, максимизирующие значення функції правдоподібності на навчальній вибірці:
В В
Значимість регресії визначається за допомогою відношення правдоподібності
В
Тут - функція правдоподібності для моделі з усіма, а - функція правдоподібності моделі, в якій всі рівні 0. LR має розподіл хі-квадрат з k ступенями свободи (k - кількість пояснюють змінних). br/>
4. Результати аналізу
Для визначення загальної виживаності побудуємо криву виживаності методом Каплана-Мейєра
В
Малюнок 1. Виживання хворих ІМ протягом спостереження. br/>
За даними графіка видно, що ймовірність прожити більше 50 днів після інфаркту міокарда становить 77%.
В
Малюнок 2. Функція ризику для хворих ІМ протягом спостереження. p align="justify"> З графіків 1та 2 видно, що найбільш критичними для виживання є перші й тридцяті добу.
Для оцінки предикторів летального результату використовували модель Кокса. У задану модель були включені демографічні, клінічні, функціональні та лабораторні показники, представлені в таблиці 1. У уніваріантной регресійній моделі Кокса було виявлено 18 значущих предикторів летального результату: вік, АДсіст, підлога, трансмуральних, ГБ, куріння, тривалість серцевої недостатності, ГРЗ, спосіб життя, СвСсез, алкоголь, хвороби обміну речовин, захворювання ШКТ, гіпертрофія лівого шлуночка, GR_OIM , ІММЛЖ1, РЛА1, сі1, Gluc.
При використанні мультиваріантного моделі Кокса високий ризик летального результату у хворих ІМ був пов'язаний з параметрами: стать, трансмуральних, ГБ, куріння, СвСсез, алкоголь, хвороби обміну речовин, РЛА1, АДсіст, Gluc.
Коефіцієнти регресії Кокса дозволяють прогнозувати функцію виживаності для хворих залежно від параметрів.
- оцінка функції виживаності, де
В
- вектор параметрів, використаних у мультиваріантного моделі Кокса.
.3. Так само порівнювалася виживаність хворих на інфаркт міокарда в різних групах розділених за якісним ознакою за допомогою логрангового критерію. p> Для хворих...
