More documents

Recommendations

Info

СОВРЕМЕННЫЕ БИОИНЖЕНЕРНЫЕ И ЯДЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ МУЛЬТИРЕГРЕССИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ИСХОДОВ БЕРЕМЕННОСТИ Е.О. Ена Научный руководитель: к.м.н., ассистент И.В. Медянникова Омская государственная медицинская академия, г. Омск Исследование проводится при государственной поддержке молодых российских ученых – Грант Президента РФ (МК-163.2011.7). Введение. Преэклампсия, преждевременная отслойка плаценты, замедленный рост плода, внутриутробная гипоксия, преждевременные роды сегодня остаются основными причинами материнской и перинатальной заболеваемости и смертности во всем мире [2, 3, 6]. Несмотря на многочисленные исследования, сегодня остаются неизвестными значимость каждого из факторов риска и механизмы регуляции патогенеза поздних акушерских осложнений [5, 7, 11]. Отсутствие объективных критериев ранней диагностики, эффективных профилактических и терапевтических мероприятий определяют сложность и актуальность проблемы акушерских осложнений. Целью данного исследования стало выявление предикторов неблагоприятных исходов беременности в I триместре гестации. Материалы и методы. В рамках когортного проспективного исследования, обследованы беременные проживающие на территории Омска, Сибирского федерального округа РФ. Участники исследования отбирались путем последовательной популяционной выборки из числа амбулаторных и стационарных пациентов в период 2009-2011 гг. Необходимое число исследуемых рассчитано на основе выборочной доли [8]. С учетом частоты изучаемых показателей в Омской области за предшествующий пятилетний период [4], за наименьшую долю выборки принят средний показатель преждевременной отслойки плаценты (1,2%). Наименьший размер выборки составил 2100 беременных, при доверительном уровне 95% [9, 10]. В исследование не включались женщины с суб- и декомпенсацией экстрагенитальной патологии, онкологическими заболеваниями, привычным невынашиванием, многоплодием, индуцированной беременностью, предлежанием плаценты, острыми вирусными/ инфекционными заболевания, пациентки, у которых состояние плода/ новорожденного было обусловлено врожденной патологией или родовой травмой. 43
18 сентября 2012, г. Саратов Кандидатами на исследование стали 2497 человек со сроком беременности до 12 недель. В соответствии с критериями исследования, когорту составили 2356 беременных, завершили исследование 2212 пациенток. Проанализированы течение и исходы гестации у 2177 женщин. Результирующие осложнения оценивались по факту завершения беременности, после 28 недель: преэклампсия (668), преждевременная отслойка плаценты (20), замедленный рост плода (424), преждевременные роды (402), перинатальная заболеваемость, обусловленная внутриутробной гипоксией (680). Разделение на группы осуществлялось в зависимости от тяжести гестационных и перинатальных осложнений. В основную группу (группа А) вошли 1684 пациенток с осложнениями второй половины беременности легкой (А-1, N=1165), средней (А-2, N=340) и тяжелой (А-3, N=179) степени тяжести. Контрольную группу (группа В) составили 493 женщины с физиологическим течением беременности, родов и периодом ранней адаптации новорожденного. Статистический анализ данных выполнен в Центре БИОСТАТИСТИКА (E-mail: leo.biostat@gmail.com) под руководством доцента факультета информатики Томского государственного университета, к.т.н., Леонова В.П. Процедуры статистического анализа выполнялись с помощью статистических пакетов SAS 9.2, STATISTICA 10 и SPSS-20. Чтобы оценить вероятность развития поздних осложнений гестационного периода, используя в качестве потенциальных предикторов данные анамнеза и лабораторных исследований, которые входят в стандарт обследования женщин в I триместре беременности, был применен метод логистической регрессии [1, 12]. При оценке уравнений регрессии использовался метод пошагового включения и исключения предикторов, который ранжирует признаки в соответствии с их вкладом в модель. Относительный вклад отдельных предикторов выражается величиной статистики Вальда χ² (Wald Chi-Square), а также величиной стандартизованного коэффициента регрессии (Standardized Estimate). В качестве критерия согласия реального распределения наблюдений по отдельным градациям признака «исход гестации» и прогноза на основе уравнения логистической регрессии использовался процент правильной переклассификации (Concordant), а также величина коэффициента связи D- Зоммера (Somers'D). Результаты и обсуждения. В массиве данных рассматривались 2177 случаев, которые имели полностью измеренные, непропущенные значения по всем анализируемым признакам. Зависимая переменная «исход гестации» ключала четыре градации «без осложнений», «осложнения легкой степени», «осложнения средней степени», «осложнения тяжелой степени». Для построения логистических уравнений использовались 115 44
Page 2 and 3: СОВРЕМЕННЫЕ БИОИНЖ
Page 84 and 85: ский ларингит Фибр
Page 94 and 95:
СОВРЕМЕННЫЕ БИОИНЖ
Page 96 and 97:
Page 98 and 99:
Page 100 and 101:
Page 102 and 103:
Page 104 and 105:
Page 106 and 107:
Page 108 and 109:
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Образец СОВРЕМЕННЫ
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188 and 189:
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
Page 194 and 195:
Page 196 and 197:
Page 198 and 199:
Парам етры шерох ов
Page 200 and 201:
Page 202 and 203:
Page 204 and 205:
Page 206 and 207:
Page 208 and 209:
Page 210 and 211:
Page 212 and 213:
Page 214 and 215:
Page 216 and 217:
Page 218 and 219:
Page 220 and 221:
Page 222 and 223:
Page 224 and 225:
Page 226 and 227:
Page 228 and 229:
Page 230 and 231:
Page 232 and 233:
Page 234 and 235:
Page 236 and 237:
Page 238 and 239:
Page 240 and 241:
Page 242 and 243:
Page 244 and 245:
Page 246 and 247:
Page 248:
show all

Ð¡Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðº Ð¼Ð°ÑÐµÑÐ¸Ð°Ð»Ð¾Ð² - Ð¡Ð°ÑÐ°ÑÐ¾Ð²ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð³Ð¾ÑÑÐ´Ð°ÑÑÑÐ²ÐµÐ½Ð½ÑÐ¹ ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

Ð¡Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðº Ð¼Ð°ÑÐµÑÐ¸Ð°Ð»Ð¾Ð² - Ð¡Ð°ÑÐ°ÑÐ¾Ð²ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð³Ð¾ÑÑÐ´Ð°ÑÑÑÐ²ÐµÐ½Ð½ÑÐ¹ ...