Прогнозирование принадлежности пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ с помощью построения деревьев классификации
Используя результаты инструментальных методов обследования больных с ХСН-СФВ и АГ возможно спрогнозировать принадлежность того или иного пациента к соответствующей группе, что может быть полезно в клинической практике.
Далее мы приведём удобный для использования в клинической практике алгоритм («дерево классификации»), используя который можно отнести пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ. Данный алгоритм основан на результатах собственных наблюдений.Особенности статистического метода. Деревья классификации – это метод, позволяющий предсказывать принадлежность наблюдений (в нашем случае – пациентов) к тому или иному классу категориальной зависимости переменной (в нашем случае – нахождение в группе АГ либо в группе ХСН- СФВ) в зависимости от соответствующих значений одной или нескольких предикторных переменных (данных обследования).
В ходе многомерного анализа (основанного на дискриминантном анализе) данных обследования больных было выявлено, какие из них оказывают наибольшее, а какие наименьшее влияние на вероятность наличия у пациента ХСН. Этот метод удобен тем, что из большого множества взаимосвязанных факторов помогает выявить наиболее значимые для разграничения двух групп, а также помогает определить их пороговые значения, помогающие разграничить группы.
Результаты анализа приведены в таблице 3.13. Каждому факторы был присвоен ранг, принимающий значение от 0 до 100. Ранг 100 соответствует фактору, оказывающему наиболее сильное влияние, ранг 0 – не оказывающему никакого влияния.
Таблица 3.13. Относительное влияние различных данных обследования на вероятность наличия ХСН-СФВ у пациента с АГ.
Данные обследования | «Вектор» влияния | Ранг влияния на принадлежность больного к той или иной группе |
Возраст | ХСН-СФВ>АГ | 100 |
E/E’ (усреднённое) | ХСН-СФВ>АГ | 72 |
Систолическое давление в ЛА | ХСН-СФВ>АГ | 52 |
Скорость пика А’ (усреднённая) | АГ>ХСН-СФВ | 46 |
Объём ЛП | ХСН-СФВ>АГ | 45 |
Индекс объёма ЛП | ХСН-СФВ>АГ | 39 |
Скорость пика А | АГ>ХСН-СФВ | 38 |
Ea/Ees | ХСН-СФВ>АГ | 37 |
Размер ЛП | ХСН-СФВ>АГ | 36 |
Скорость пика Е’ (усреднённая) | АГ>ХСН-СФВ | 35 |
aSI | ХСН-СФВ>АГ | 35 |
Объём ПП | ХСН-СФВ>АГ | 34 |
Индекс массы тела | ХСН-СФВ>АГ | 30 |
RI | ХСН-СФВ>АГ | 29 |
Еа | ХСН-СФВ>АГ | 28 |
КДО ЛЖ | ХСН-СФВ>АГ | 26 |
Индекс КДО ЛЖ | ХСН-СФВ>АГ | 26 |
Индекс массы миокарда ЛЖ | ХСН-СФВ>АГ | 26 |
Фракция выброса | АГ>ХСН-СФВ | 26 |
Ударный объём | АГ>ХСН-СФВ | 25 |
Толщина МЖП | ХСН-СФВ>АГ | 24 |
AIx | ХСН-СФВ>АГ | 24 |
Диастолическое АД | АГ>ХСН-СФВ | 22 |
Масса миокарда ЛЖ | ХСН-СФВ>АГ | 22 |
AIx75 | ХСН-СФВ>АГ | 22 |
Недостаточность МК | ХСН-СФВ>АГ | 22 |
Скорость пика Е | АГ>ХСН-СФВ | 21 |
Систолическое АД | АГ>ХСН-СФВ | 18 |
КДР ЛЖ | АГ>ХСН-СФВ | 18 |
КСО ЛЖ | ХСН-СФВ>АГ | 18 |
Толщина ЗС | ХСН-СФВ>АГ | 18 |
Ees | ХСН-СФВ>АГ | 16 |
Примечание: ЛА – лёгочная артерия; ЛП – левое предсердие; ПП – правое предсердие; КДО – конечно-диастолический объём; ЛЖ – левый желудочек; МЖП – межжелудочковая перегородка; МК – митральный клапан; КСО – конечно-систолический объём; КДР – конечно-диастолический размер; ЗС – задняя стенка; ЭКС – электрокардиостимулятор.
Таким образом, наиболее чувствительными факторами, позволяющими дифференцировать ХСН-СФВ от АГ, представляются: возраст, усреднённое отношение E/E’, систолическое давление в лёгочной артерии, усреднённая скорость пика А’ и объём левого предсердия.
Используемый метод основан не на вычислении р-уровня для каждого из факторов, а на выяснении, насколько сильно каждый из факторов влияет на принадлежность больного к той или иной группе.
На рисунке 3.16 представлено дерево классификации, с помощью которого, используя проанализированные данные обследования, возможно предсказать принадлежность пациента к группе АГ либо ХСН-СФВ.
Так как по исследуемым характеристикам (данные контурного анализа пульсовых волн и ЭХО-КГ) группы ХСН-СФВ и АГ оказались сходными, мы сочли важным определить факторы, которые позволили бы наилучшим образом дифференцировать пациентом данных групп. Хотя изучаемые группы были предопределены при включении больных в исследование, данная задача не является обратной, потому что в неё было включено всё множество полученных данных обследования, значительно превосходящее те, что использовались как критерии включения. Следует отметить, что критерии диагностики ХСН-СФВ не всегда хорошо «работают» у больных с длительно текущей АГ, в этой связи, мы посчитали, что данный анализ будет уместен. Несмотря на ограничения, результаты анализа могут быть использованы в дальнейших исследованиях при построении алгоритма дифференциальной диагностики больных с ХСН-СФВ и АГ.
Рисунок 3.16. Дерево классификации, позволяющее предсказывать принадлежность того или иного пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ на основании результатов обследования.
Примечание: 0 – группа АГ; 1 – группа ХСН-СФВ. На первом шаге определяется отношение E/E’, повышение этого показателя выше 9,25 позволяло дифференцировать группы АГ и ХСН-СФВ. На втором шаге, среди пациентов с E/E’ ниже 9,25 дифференцировать группы помогало систолическое давление в лёгочной артерии выше 36,5. На третьем шаге, среди пациентов с систолическим давлением в лёгочной артерии ниже 36,5 мм рт. ст., дифференцировать больных с АГ и ХСН-СФВ возможно с помощью величины скорости пика А’. Так скорость пика А’ менее 10,75 м/с позволяет отнести пациента в группу АГ.
Еще по теме Прогнозирование принадлежности пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ с помощью построения деревьев классификации:
- Выявление факторов, в наибольшей степени оказавших влияние на величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН. Прогнозирование средней величины пикового потребления кислорода с помощью построения деревьев принятия решений
- 3.1.1. Клиническая характеристика групп больных в зависимости от функционального класса ХСН
- Сравнительная оценка показателей гемостаза у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
- Деревья классификации
- Сравнительная оценка временных показателей ВСР у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
- Сравнительная оценка спектральных показатели ВСР у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
- 4.1 Сопоставление частоты выявления СОАС в группе РА и в группе МС
- 2.1 Клиническая характеристика групп пациентов
- 3.1 Клиническая характеристика пациентов с артериальной гипертензией, распределение по группам
- Демографические характеристики пациентов основной и контрольной групп
- Уровень циркулирующих цитокинов у пациентов основной и контрольной групп