Упрощенная HTML-версия
18
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
1 - Специфичность
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Чувствительность
Модель 1
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
1 - Специфичность
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Чувствительность
Модель 2
ППК
р
95% CI
Модель 1
0.899
0.00000
0.842-0.956
Модель 2
0.873
0.00000
0.786-0.959
Рис. 5. ROC-кривая чувствительность – 1-специфичность для моделей
1 и 2 у пациентов с первичным СП
Прогностическая точность моделей оценена как «очень хорошая», по-
скольку коэффициенты площади под кривой находились в диапазоне
0,8 - 0,9.
Функция логистического распределения для моделей по прогнозиро-
ванию
рецидивов
первичного
СП:
Вероятность
рецидива
СП = 1 – LOGIT(u)
, где LOGIT(u) – функция логистического распределе-
ния: exp(u)/(exp(u)+1);
Для прогнозирования рецидивирующего течения первичного СП:
u = – 3.139 + 1.694
ДСТ – 3.432
ИП – 2.716
КПР + 0.107
АК +
1.083
ММР1 (-1607insG); для прогнозирования перемежающегося тече-
ния первичного СП: u = – 4.715 + 1.732
ДСТ – 2.344
КПР + 0.126
АК +
0.841
ММР1 (-1607insG); где ДСТ – 1 при наличии, 0 - при отсутствии
ДСТ; ИП – 1 при проведении радикального хирургического лечения с ин-
дукцией плевродеза, 0 при отсутствии; КПР – 1 при проведении ком-
плексной программы реабилитации, 0- при отсутствии; АК – анамнез ку-
рения (пачка/лет); ММР1 (-1607insG) – 0 при наличии генотипа G/G,
1 – генотип G/GG, 2 – генотип GG/GG.
Таким образом, подставив в формулу логистической регрессии значе-
ния переменных пациента, мы получаем возможность прогнозировать ве-
роятность развития у данного больного рецидива первичного СП на той
же или с контрлатеральной стороны.
Тактика ведения пациентов с первичным СП представлена на рисун-
ке 6.