Прогностическая модель определения рисков
повторного тромбоза
фибриноген коагулограмма нейтрофильные ловушки стентирование тромбоз
Для прогнозирования риска развития раннего тромбоза после реконструктивных операций на коронарных артериях с использованием анализа концентрации нейтрофильных ловушек была создана математическая модель с помощью биноминальной логистической регрессии, методом Enter, с пошаговым подбором переменных.
В ходе проведения пошагового подбора, было подобрано оптимальное сочетание факторов для прогнозирования. Этими переменными стали: уровень фибриногена, процентное содержание нейтрофилов и нейтрофильные ловушки. (Таб.2) Для всех переменных был рассчитан регрессионный коэффициент, с p-уровнем значимости, который был нужен для создания линейного регрессии. y = B0 + B1 × Фибриноген + B2 × NE% + B3 × НИ. Где y – коэффициент множественной линейной регрессии; B0 – константа; B1 – регрессионный компонент фибриногена; B2 – регрессионный компонент нейтрофилов; B3 – регрессионный компонент нейтрофильных ловушек. Далее, полученный коэффициент применялся для определения вероятности возникновения тромбоза в формуле логит-преобразования. Это было необходимо для того, чтобы придать линейной регрессии бинарное значение. Следующим шагом было определение процента данных объясняет модель с помощью критерия «R-квадрат Нэйджелкерка». По полученным данным R2 = 0.83, что дает нам сделать заключение о том, что 83% всех данных объясняются данной моделью. Для представления результатов бинарной классификации использовался ROC-анализ. ROC-кривая показывает зависимость количества верно классифицированных положительных примеров от количества неверно классифицированных отрицательных примеров. По результатам расчета вышло что модель позволяет спрогнозировать 89.9% истинно положительных и 95.7 истинно отрицательных. Процент ошибки I рода составил 10.1%, а II рода составил 4.3%. Таким образом, модель имеет высокую специфичность, чувствительность и, как следствие, высоким AUC (Area Under Curve). (Таблица№4, Рисунок№2) Что говорит о высокой прогностической способности модели. Это подтверждается с помощью экспертной шкалы для значений AUC.
Разрабатываемая модель ранней диагностики
повторного тромбоза и тромбоэмболических
осложнений предназначена для реализации
комплексного подхода к лечению пациентов,
перенесших острое кардиологическое состояние.
Предполагается, что данная модель будет будет
давать заключение(на основании результатов
исследования крови методом коагулограммы,
иммунофлуоресцентном подсчете нейтрофильных
ловушек, относительного отношения нейтрофилов)
о процентном риске возникновения повторного
тромбоза сосуда. Заключения будут использованы
встационарных лечебных учреждениях
кардиохирургического и терапевтического профиля и
амбулаторных.учреждения
Кирилл
Юрчук
Сергеевич
научный сотрудник
Отсутствует
Отсутствует
-
-
РОССИЯ
Кирилл
Юрчук
Сергеевич
научный сотрудник
РОССИЯ
76.29.30
Кардиология и ангиология
03.01.QA
MEDICINE, RESEARCH & EXPERIMENTAL
Кирилл
Юрчук
Сергеевич
Идейный вдохновитель, автор первого этапа
выполненных работ в разрезе забора биологических
образцов на базе ГУЗ ККИБ и Центра СПИД, ГУЗ
ККБ и подбора пациентов как основной группы на
вышеназванных учреждениях, так и контрольной
группы. Первичная статистическая обработка.
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
Кирилл
Юрчук
Сергеевич
Физическое лицо
РОССИЯ