Прогнозирование развития депрессии в ремиссии шизофрении

Для 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

https://mydisser.com/ru/catalog/view/88141.html