Упрощенная HTML-версия
В норме значения интегрального индекса составляют от -2.0 до
Оуел. ед., при интоксикации они увеличиваются до
+ 1
и более.
Вместе с тем необходимо отметить ряд принципиальных трудно
стей при использовании регрессионного анализа для обсуждаемой задачи
построения интегральных критериев интоксикации организма пациентов:
Принципиально необходимая для регрессионного анализа числовая
(балльная) оценка состояния больных Y носит в значительной степени
субъективный характер.
Наличие заметной корреляции между факторами требует введения в
регрессионные модели слагаемых, учитывающих взаимодействие факто
ров (a,jXtXj), которыми обычно пренебрегают.
При
пассивном
проведении биохимических экспериментов [2] нет
способа объективно оценить погрешность балльной оценки состояния и
вычислить
дисперсию воспроизводимости экспериментальных данных
(нет возможности провести повторные эксперименты). Это значительно
затрудняет принятие решения об адекватности модели ИКИ.
В индексах состояния обычно не учитывается динамика показателей от
времени лечения (от числа суток со дня поступления пациента).
Перечисленные трудности носят общий характер и подчеркивают
сложность проблемы построения интегральных критериев интоксикации.
Несмотря на эти трудности, регрессионный анализ остается основным ме
тодом построения математических моделей.
Дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ, несмотря на то, что он позволяет оценить
степень влияния различных, одновременно действующих факторов на ре
зультат наблюдения, в медико-биологических исследованиях использует
ся крайне редко [1, 2, 3, 4]. Так, нам не известны случаи использования
этого метода для построения интегральных индексов интоксикации.
В работе с помощью дисперсионного анализа были получены интеграль
ные индексы интоксикации. Были проанализированы рутинные лабора
торные показатели крови и мочи вышеуказанной группы пациентов.
Для каждого лабораторного показателя вычислялись: среднее значение
для пациентов с благоприятным исходом Y, , среднее значение для паци
ентов с летальным исходом
У2
и общее среднее значение Y. Проверялись
всевозможные комбинации показателей по одному, по два, по три, по че
тыре и по пять и для каждой комбинации рассчитывались три дисперсии
- две групповых а
, 2
и о
2 2
(для ml пациентов группы А и m2 пациентов
группы Б, общее число пациентов n=ml+m2) и общая а02:
I
Тг
\ 2
2 _
1
” 2 , v
V . 4 2
=
1
? V V . _ V \ 2
E(Y, -Yi
) 2
<з\
=-—-——Е (Yj - Y
г)
<*о
= 7
----TT^ (Yi _Y)
(ml — I)i=i '
^ ( т
2
-
1
) ы
1
(n—
1
) i=i
99