Упрощенная HTML-версия
89
Прогностическая точность модели 1 расценен как «очень хорошая»,
поскольку коэффициент ППК равен 0,899 и находится в диапазоне от 0,8 до 0,9.
Ниже представлена функция логистического распределения для модели 1
по прогнозированию рецидива первичного СП на первые 12 месяцев после
эпизода первичного СП:
Вероятность рецидива = 1 – LOGIT(u)
, где
LOGIT(u) – функция логистического распределения: exp(u)/(exp(u)+1);
u = – 3.139 + 1.694
ДСТ – 3.432
ИП – 2.716
КПР + 0.107
АК +
1.083
ММP1 (-1607insG);
ДСТ – 1 при наличии, 0 - при отсутствии ДСТ;
ИП – 1 при проведении радикального хирургического лечения с индукцией
плевродеза, 0 при отсутствии;
КПР – 1 при проведении комплексной программы реабилитации, 0- при
отсутствии;
АК – анамнез курения в п/лет;
ММP1 (-1607insG) – 0 при наличии генотипа G/G, 1 – генотип G/GG, 2 –
генотип GG/GG.
Таким образом, подставив в формулу логистической регрессии значения
переменных пациента, мы получаем возможность прогнозирования
рецидивирующего течения первичного СП у данного больного.
Статистически значимые коэффициенты логистической регрессии для
модели 2 представлены в таблице 25.
Таблица 25
Коэффициенты логистической регрессии модели для прогнозирования риска
перемежающегося течения первичного спонтанного пневмоторакса
Предикторы
Коэффициенты регрессии
р
ДСТ
1.732
0.817
0.005
КПР
-2.345
0.924
0.007
АК
0.126
0.321
0.002
ММP1 (-1607insG)
0.841
0.481
0.031
Constant
-4.715
0.913
0.00000