Быстрый переход к готовым работам
|
Прогнозирование развития депрессии в ремиссии шизофренииДля оценки прогноза развития депрессии у больных шизофренией в период ремиссии был применен метод бинарной логистической регрессии, позволяющий определить вероятность наступления определённого события в зависимости от ряда факторов. Вероятность наступления события рассчитывалась по формуле:
где, р — вероятность развития депрессии, е — основание натурального лога- п Ybi-xi рифма (2,7), z — полиноминальное уравнение вида .-і , где X - значение не зависимой переменной, b - коэффициент. Вероятность развития депрессии (р) зависит от факторов (X), к которым вычислялись коэффициенты (Ь). Коэффициенты регрессии (Ь) отражают степень влияния соответствующего фактора на вероятность развития депрессии. Чем больше значение коэффициента (Ь) со знаком «+», тем сильнее влияние соответствующего фактора на вероятность развития депрессии. Соответственно, чем больше значение коэффициента (Ь) со знаком «-», тем влияние меньше. В процессе анализа вычислялись факторы (X), составляющие уравнение для вычисления значения (Z), подставляемого в формулу вероятности развития депрессии в виде показателя степени. На начальном этапе в анализ включались блоки социально-демографических, анамнестических, клинико-психопатологических, терапевтических и психологических показателей. Для дальнейшего анализа были выделены наиболее значимые по результатам корреляционного анализа факторы: женский пол, образование, профессиональный статус, наследственная отягощён- ность психическим заболеванием, характер начала заболевания, наличие аффективных расстройств в продромальном периоде, количество приступов, наличие аффективных расстройств в период обострений, аффективные расстройства во время последнего приступа, наличие аффективных расстройств в постприступном периоде, структура текущей ремиссии (аутистическая, параноидная, апатическая), регулярность терапии в ремиссии, терапия традиционными нейролептиками в ремиссии, терапия атипичными нейролептиками в ремиссии, побочные эффекты терапии, общий балл социального функционирования (PSP). На следующем этапе производился отбор из множества факторов пошаговым методом включения данных по Вальду с уровнем значимости включения р<0,05. Мощность многофакторной модели определялась по значению площади S под ROC (Receiver Operator Characteristic) кривой. ROC кривая отображает специфичность — долю правильно определяемых отрицательных случаев и чувствительность - долю истинных положительных случаев
Вся работа доступна по ссылке |
|