<<
>>

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.

<< | >>
Источник: Дикур Оксана Николаевна. Контурный анализ пульсовой волны в оценке жёсткости магистральных артерий у пациентов с хронической сердечной недостаточностью. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Москва –2015. 2015

Еще по теме Прогнозирование принадлежности пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ с помощью построения деревьев классификации:

  1. 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
  2. 3.1.1. Клиническая характеристика групп больных в зависимости от функционального класса ХСН
  3. Сравнительная оценка показателей гемостаза у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
  4. Деревья классификации
  5. Сравнительная оценка временных показателей ВСР у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
  6. Сравнительная оценка спектральных показатели ВСР у больных основной группы в зависимости от функционального класса ХСН
  7. 4.1 Сопоставление частоты выявления СОАС в группе РА и в группе МС
  8. 2.1 Клиническая характеристика групп пациентов
  9. 3.1 Клиническая характеристика пациентов с артериальной гипертензией, распределение по группам
  10. Демографические характеристики пациентов основной и контрольной групп
  11. Уровень циркулирующих цитокинов у пациентов основной и контрольной групп