Статистическая обработка результатов исследования

Сравнение качественных переменных проведено с использованием χ²- критерия Пирсона. При анализе количественных переменных был выполнен расчет должной выборки, проведен тест Shapiro-Wilk’s (W) (нормальность распределения) и тест Levine (F) (однородность дисперсии).

Для оценки достоверности различий количественных переменных двух изучаемых групп, в случае нормального распределения и однородной дисперсии использовали t-критерий Стьюдента. В случае ненормального распределения для оценки достоверности различий двух несвязанных выборок применяли U-критерий Манна-Уитни, трех и более групп - ANOVA Краскела- Уоллиса. Для оценки связи между показателями использованы коэффициенты линейной корреляции Пирсона (r) и ранговой корреляции Спирмена (r_s).

Для построения моделей риска использовалась нелинейная логит- регрессия с пошаговым включением переменных по методу максимального правдоподобия. Анализу подвергались показатели факторов риска в исследуемых группах. Сначала проведено определение межгрупповых различий по факторам риска. Затем выполнено построение уравнений риска

развития хронического необструктивного бронхита и ХОБЛ по показателям факторов риска.

Вероятность (р) наступления хронического необструктивного бронхита и ХОБЛ рассчитывали по формуле:

Xi - значения независимых переменных, bi - коэффициенты логистической регрессии, a - константа.

Если для вероятности р получится значение меньшее 0,5, то можно предположить, что событие не наступит; в противном случае предполагается наступление события [Бююль А.

Количественную оценку величины риска возникновения ХНБ и ХОБЛ рассчитывали как отношение шансов при наличии или отсутствии изучаемого заболевания:

где OR - отношение шансов, рассчитанное по результатам исследования; a - число случаев наличия заболевания в группе больных; b - число случаев отсутствия заболевания в группе больных; c - число случаев наличия заболевания в группе здоровых; d - число случаев отсутствия заболевания в группе здоровых. Для оценки значимости риска возникновения ХНБ и ХОБЛ использовали ^-критерий, для отношения шансов рассчитывался 95% доверительный интервал [Альбом А., 1996; Зуева Л.П., 2005]. По результатам построена прогностическая модель риска формирования ХНБ и ХОБЛ. В модель включали только те факторы, для которых была выявлена статистически значимая связь с риском возникновения заболевания. Оценка диагностической эффективности модели производилась по показателям чувствительности, специфичности, прогностической ценности положительного результата и прогностической ценности отрицательного результата [Власов В.В., 1988].

Окончанием обработки данных стал многофакторный анализ. В связи с тем, что зависимая переменная (наличие ХОБЛ и ХНБ или отсутствие) дихотомичная (бинарная), а при анализе независимые признаки не коррелируют между собой, нами была выбрана логистическая регрессия. Логит-регрессия - математический метод оценки влияния любых признаков на бинарный отклик (есть/нет) с помощью метода максимального правдоподобия. Функция максимального правдоподобия оценивает вероятность, что в выборке встретится определенный набор значений зависимой переменной. Логит- регрессия характеризуется следующими достоинствами: с одной стороны, позволяет проводить анализ и прогнозирование формирования неблагоприятных исходов (патологии), относительной простотой построения моделей. Однако имеются и недостатки: возможность включения неподходящих факторов, не имеющих никакого практического значения для бинарного признака, снижающих качество модели прогноза, неизбежность влияния мультиколлинеарности (наличие взаимосвязанных факторов) [Реброва О.Ю., 2002].

Обработка полученных результатов исследований выполнена с помощью пакета программ Statistica for Windows, v. 8.0 (StatSoft Inc., США) и Microsoft Excel (Microsoft, США). Достоверность различий и корреляционных связей считалась установленной при p