WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

–0,72

После 50 лет

4,21

Нет

0

16

Длительность менопаузы

До 5 лет

–1,44

Более 5 лет

5,06

Нет

0

17

Возраст при последних родах

До 25 лет

–2,48

После 25 лет

1,37

Не было

0

18

Кормила последнего ребенка

До 4 месяцев

0

4–6 месяцев

3,05

6 месяцев и более

0

19

Возраст при первом аборте

До 26 лет

0

26 и более лет

2,49

Не было

–1,47

20

Возраст окончания половой жизни

40–50 лет

4,39

После 50 лет

5,88

Нет

0

Продолжение табл. 2

1

2

3

4

21

Продолжительность профессиональной вредности

До 10 лет

–8,91

10 лет и более

0,59

Не было

0

22

Средний доход на 1 члена семьи

1000–2000 руб.

–1,21

2000–5000 руб.

3,53

Более 5000 руб.

1,70

23

Наиболее часто употребляемые жиры

Маргарин

4,74

Масло подсолнечное

0

Масло сливочное

0

Разные

–7,40

24

Употребляете воду

Хлорированную

0

Кипяченую

–1,32

Родниковую

3,55

Другая

0

25

Укажите наиболее предпочитаемые продукты питания: мясные продукты

Каждый день

–1,77

Не употребляю

0

26

Получали ли повторное рентгеновское облучение на грудную клетку

Нет

–2,51

Да, проф. осмотр каждый год

0

Да, по другой причине

4,02

Определение оптимальной пороговой суммы диагностических коэффициентов для прогностической модели подбиралось с требованием высокой чувствительности и специфичности метода. Для этого было построено распределение сумм диагностических коэффициентов по результатам анкетирования женщин экзаменационной выборки, состоящей из 118 больных и 178 здоровых женщин, не вошедших в исходную выборку (рис. 4).

Рис. 4. Распределение больных РМЖ и здоровых женщин по экзаменационной выборке

Для выбора оптимального порога принятия решения необходимо достижение высоких показателей чувствительности и специфичности. В табл. 3 приведены значения суммарных порогов ДК для различных значений уровней ошибок I и II рода и соответствующие им оценки чувствительности и специфичности прогностической модели.

Таблица 3

Показатели чувствительности и специфичности для различных порогов диагностических коэффициентов (ДК)

Варианты

расчета

Уровень

ошибок I и II рода

Суммарные

пороги ДК,

[Гублер Е.В., 1978]

Se,

%

Sp,

%

, %

,%

1

10

10

±9,5

93,9

30,7

2

5

10

от +10 до – 12,5

89,3

72,4

3

10

5

от +12,5 до – 10

86,4

86,2

4

5

5

±13

78,2

91,3

Из табл. 3 видно, что 2–4-й варианты расчета дают близкие по величине высокие показатели чувствительности и специфичности. Поэтому для выбора наилучшего варианта была построена характеристическая ROC-кривая (рис. 5), точка перегиба которой определяет оптимальное соотношение чувствительности и специфичности, т.е. наилучший выбор пороговых значений ДК [Реброва О.Ю., 2002].

Рис. 5. Характеристическая ROC-кривая, полученная методом диагностики РМЖ

Видно, что точка перегиба соответствует значениям чувствительности и специфичности, наиболее близким к варианту 3 (86,4 и 86,2% соответственно при суммарных порогах ДК от –10 до +12,5). Диагностическая точность для этого варианта составила 86,3%, при прогностической ценности положительного результата – 77,0% и прогностической ценности отрицательного результата – 92,2%. В табл. 4 приведена оценка площади под характеристической кривой для различных порогов ДК. Максимальная площадь под характеристической кривой составила 74%, что также соответствует чувствительности 86,4% и специфичности 86,2% (табл. 4).

Таблица 4

Площадь под характеристической кривой для различных порогов ДК

Варианты

расчета

Суммарные

пороги ДК

Площадь под

характеристической

кривой (в %)

1

±9,5

29

2

– 12,5 +10

64

3

– 10 +12,5

74

4

±13

71

На рис. 4 пунктирными линиями отмечены границы принятия решения об отнесении обследуемого к одной из групп. Видно, что выбранные значения ДК позволили хорошо разделить экзаменационную выборку.

Автоматизированная тестирующая система для формирования групп повышенного риска развития рака молочной железы

Полученная прогностическая модель была использована при разработке модуля информационной системы «РИСК», предназначенного для оценки индивидуального риска референта и для формирования групп повышенного риска РМЖ. На рис. 6 показаны формы главного окна и тестового опроса.

Рис. 6. Формы главного окна и тестового опроса программы «РИСК»

На рис. 7 представлена блок-схема модуля информационной системы «РИСК».

В начале опроса респондент регистрируется в компьютерной программе: вводится фамилия, имя, отчество. Последовательно предъявляемые вопросы и ответы в модуле информационной системы «РИСК» соответствуют построенной ранее прогностической таблице. Каждому варианту ответа соответствует диагностический коэффициент (он не виден опрашиваемому при анкетировании), который был получен по статистически значимым обобщенным факторам риска. После ответов на все вопросы полученные диагностические коэффициенты суммируются и в соответствии с определенным уровнем порога выдается заключение об отнесении опрашиваемого к одной из групп: группе риска, группе отсутствия риска, группе неопределенности. Результат опроса записывается в отдельный текстовый файл, который впоследствии может быть проанализирован врачом.

Рис. 7. Блок-схема модуля информационной системы «РИСК»

Апробирование модуля информационной системы «РИСК» проведено на группах, состоящих из 21 женщины, приглашенных на профилактический осмотр, и из 101 женщины, пришедших на маммологический прием в диагностический центр ГУ НИИ онкологии. После тестирования всем женщинам проведено УЗИ-исследование или рентгенологическое маммографирование, они были осмотрены врачом-маммологом, который устанавливал диагноз.

В табл. 5 и 6 приведено сопоставление результатов автоматизированного тестирования и диагноза, поставленного маммологом.

Таблица 5

Сопоставление диагноза врача и автоматизированной тестирующей системы по результатам профилактического осмотра

Результаты обследования

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»