Упрощенная HTML-версия
15
терий, ЭЗВД и ЭНВД. Все признаки являлись качественными или были преобразо-
ваны по категориям.При компьютерной статистической обработке во время пошаго-
вой процедуры отбора независимых признаков-причин включение показателя ЭЗВД
привело к автоматическому исключению таких показателей, как АО, гипертригли-
церидемия, гипергликемия, снижение ХС ЛПВП, ГТЛЖ, фактор возрастной инво-
люции яичников у женщин, ЭНВД. Информационная способность модели при этом
возросла с 85,8% до 87,9 %. Это позволяет сделать вывод, что ЭЗВД является инте-
гральным показателем, отражающим влияние факторов риска атеросклероза на со-
судистую стенку, и может служить маркером субклинического атеросклероза. В
итоге в диагностическую модель было отобрано пять признаков, обладающих высо-
кой статистической надежностью: пол, возраст, степень АГ, ЭЗВД, ТИМ (табл.6).
Таблица 6
Признаки, включенные в логистическую регрессионную модель диагностики
субклинического атеросклероза
Наименование и градация
признака
Коды
Коэффициенты
модели
Уровень значимо-
сти
1.
Пол:
Женщина – 1,
Мужчина – 2.
Х1
1,95
0,002
2.
Возраст:
35-39 лет – 1,
40-49 лет –2,
50-59 лет – 3,
>60 лет – 4.
Х2
1,28
0,001
3.
Степень АГ:
0 ст. – 1,
І ст. – 2,
ІІ ст. – 3,
ІІІ ст. – 4.
Х3
-0,16
-2,85
-0,65
1,0
0,03
0,87
0,007
0,29
4.
ЭЗВД:
>15 % - 1,
10-15 % - 2,
5-10 % - 3,
0-5 % - 4.
Х4
-5,03
1,40
-0,83
1,0
0,02
0,87
0,06
0,20
5. ТИМ:
<0,65 – 1,
0,65-0,67 – 2,
0,67-0,70 – 3,
0,70-0,73 – 4,
>0,73 – 5.
Х5
0,67
0,003
Константа
-8,82
0,000
Полученная методом логистического регрессионного анализа статистически зна-
чимая модель имеет вид:
ŷ = exp (-8,82 +1,95*Х1+1,28*Х2 + k3*Х3 + k4*Х4 + 0,67*Х5)/
(1+ exp (-8,82 +1,95*Х1+1,28*Х2 + k3*Х3 + k4*Х4 + 0,67*Х5))
, где
ŷ – вероятность положительного ответа (наличие атеросклероза),