Использование методов математического анализа при прогнозе в исследованиях качества оказания медицинской помощи

При изучении медико-биологических проблем исследователи часто сталкиваются с трудностями анализа полученной информации. Это связано, прежде всего, с тем, что многие изучаемые параметры носят, так называемый описательный характер, и не имеют конкретных числовых выражений, которые можно было бы подвергнуть математической обработке. Однако, применение некоторых методик так называемого многофакторного анализа, позволяет, переводя описательные значения полученных при исследовании результатов в условные числовые значения, проводить систематизацию данных и давать возможный прогноз развития той или иной ситуации.

В качестве примера приведем возможность использования дискриминантного анализа для оценки риска наступления летального исхода от тех или иных факторов при оказании хирургической помощи. Поскольку возможности дискриминантного анализа позволяют проводить так называемую «классификацию с обучением», т.е. выделение определенного классифицирующего фактора по которому проводится дальнейший анализ.

Нами было изучено 20 случаев оказания различных хирургической помощи при которых в 13 наступила смерть больного, а в 7 случаях было выздоровление. Данные заносились в электронные таблицы и в последующем обрабатывались методом дискриминантного анализа [1].

Значимость дискриминантных функций определяется на основе критерия «Хи-квадрат Пирсона», рассчитываемого при помощи лямбды Уилкса [1]. Этот критерий проверяет, значимо ли различает дискриминантная функция групповые средние. Если различие значимо, дискриминантная функция пригодна для дискриминации и может быть проитерпретирована. В ходе произведенных расчетов в дискриминантной функции было получено значение лямбды Уилкса - 0,14, критерий «Хи-квадрат Пирсона» - 26,54, р- величина – 0,001. Таким образом, полученное значение р-величины менее 0,05, что соответствует статистической достоверности с вероятностью более 95%. Таким образом, полученная дискриминантная функция пригодна для разделения наблюдения на 2 группы.

В ходе разделения исследуемого материала по признаку выздоровление-смерть, были получены 2 группы, в которых совпадение составила 100% в обеих группах.

Коэффициенты диагностики (в дальнейшем стандартизованные коэффициенты) сформированы из полученных в ходе математической обработки методом дискриминантного анализа стандартизованных коэффициентов. Для простоты обработки данные коэффициенты были умножены на 100. Из функции дискриминантного анализа «Group Centroids» были получены следующие результаты распределения стандартизованных коэффициентов - при выздоровлении от 0 до – 172, при наступлении смерти от 0 до + 320.

По полученным результатам была составлена математико-вероятностная таблица. При анализе медицинской документации проводится выборка параметров заложенных в таблице (табл.1). Использование результата, полученного путем сложения предложенных коэффициентов позволит прогнозировать риск развития летального исхода.

Таблица 1

Прогностические коэффициенты развития летальных исходов при оказании хирургической помощи.

Например, при анализе были получены следующие результаты:

Пример №1. Х1+Х3+Х4+Х5= (-73) +62+(-72)+(-75)= - 158.

Пример №2. Х3+Х4+Х6+Х8= 62+(-72)+43+160= + 222.

Из полученных результатов видно, что при прочих равных условиях риск развития летального исхода у больного, приведенного в примере №2 достаточно высок. Напротив, в примере №1 прогноз течения заболевания более благоприятный.

Таким образом, используя приведенную математико-вероятностную таблицу можно прогнозировать риск развития летального исхода у хирургических больных, в зависимости от влияния различных факторов.

По аналогии с приведенной таблицей можно разрабатывать прогностические коэффициенты в иных областях при проведении медико-биологических исследований.

Литература:

Дюк В. Обработка данных на ПК на примерах. СПб: «Питер», -1997. - 231 с.