номеПримеры использования инструмента регрессионно-факторного анализа в научных работах на защиту ученых степеней кандидатов и докторов наук 

Регрессионный анализ в области научной стоматологии

Весовая функция влияния клинико-диагностических факторов и пломбировочных материалов  на значение электрометрии через 18 месяцев после лечения
Оценка качества реставрации современными композитными материалами ( научный руководитель – член-корреспондент РАМН, профессор В.К. Леонтьев ). Дисс. канд. мед. наук. - Москва, 1999 - 222 с.

 Гистограмма показывает однозначное преимущество светоотверждающих материалов (2) над материалами химического отверждения (1)

гистограмма

Пример оценки эффективности схем лечения НИИ ДО РОНЦ РАМН
 (из материалов докторской работы “Стратегия лечения  линфогранулематоза у детей”,  д.м.н. Сусулева Наталья Александровна )

гистограмма 1 Весовая регрессионно-факторная функция по критерию "сохранение ПР" для II стадии СК  

Четко прослеживается высокая эффективность схем лечения по критерию "Положительная ремиссия" на I
I стадии.
  Значение значимости факторов схем лечения превышают значения диагностических факторов в 10...15 раз.
  Так же мы видим приоритет значимостей  эффективности схем лечения для II стадии СК
.

гистограмма 2Весовая регрессионно-факторная функция по критерию сохранение ПР при III стадии СК  
 
Эффективность схем лечения по критерию "Положительная ремиссия" на III
стадии уже меньше:
  Значение значимости факторов схем лечения превышают значения диагностических факторов в 3...7 раз.

 
Так же мы видим приоритет значимостей  эффективности схем лечения для III стадии СК.

гистограмма 3   Весовая регрессионно-факторная функция по критерию сохранение ПР при IV стадии  СК
 
Эффективность схем лечения по критерию "Положительная ремиссия" на I
Vстадии еще меньше:
  Значение значимости факторов схем лечения превышают значения диагностических факторов в 2...3 раза.

 
Так же мы видим приоритет значимостей  эффективности схем лечения для IV стадии СК.

Общая  весовая  функция  оценки  эффективности  действия  групп препаратов у больных с АГ  через 4 недели лечения
Кафедра клинической фармакологии Российского государственного медицинского Университета
 ( зав.кафедрой - член-корреспондент РАЕН, профессор Ю.Б.Белоусов)

 Сравнение гипотензивного действия препаратов (по степени снижения систолического и диастолического АД) у больных с артериальной гипертонией, исключив влияние таких независимых факторов как пол, возраст больных, тяжесть и давность заболевания, а также изучить значение этих факторов в развитии гипотензивного эффекта препаратов.

 

 Кафедра клинической фармакологии Российского государственного медицинского Университета, зав.кафедрой - член-корреспондент РАЕН, профессор Ю.Б.Белоусов
 Получение нелинейных весовых функций отклика регрессионно-факторного анализа позволяет определять оптимумы -  наиболее эффективную дозу препарата, полученную с учетом всех параметров процесса.

  Нелинейные весовые функции n-го порядка позволяют изучить дозозависимости действия гипотензивных препаратов. С  помощью построения математической функции зависимости степени снижения АД от дозы препарата можно установить оптимальные эффективные дозы и проследить результат передозировки препарата ( рис.2). Так, например, для препарата пропранолола наибольшее снижение АД достигается в дозе около 80 мг, дальнейшее увеличение дозы препарата может уменьшать эффект и поэтому нецелесообразно. Максимальная степень снижения АД у данной группы больных мягкой и умеренной тяжести заболевания составляет 15 мм рт.ст.

Весовая функция отклика регрессионно-факторного анализа



Таблица весовых коэффициентов

таблица

 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
МИНИСТЕРСТВО ПО АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
МИНИСТЕРСТВО ПРОМЫШЛЕННОСТИ, НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НАУЧНАЯ СЕССИЯ

МИФИ – 2001

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ

ТОМ 1


УДК 621.382(06) Электронные измерительные системы.


Е.А. КОЛОСОВ,  д.м.н. Н.А. СУСУЛЕВА

НИИ детской онкологии и гематологии РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН

НОВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ НИИ ДЕТСКОЙ ОНКОЛОГИИ И ГЕМАТОЛОГИИ РОНЦ

 

Рассматриваются преимущества новой технологии компьютерной обработки данных в научно-практической работе Научно-исследовательского института детской онкологии и гематологии РОНЦ, при которой проводится многофакторный анализ с дальнейшим развитием методов регрессионного анализа для проведения оценок всего объема информации, включая качественные параметры, в единых схемах. Это позволяет получить всеобъемлющие оценки, а также перейти к оптимизации и точному индивидуальному прогнозированию.

Онкология - наиболее сложная область медицины с большими требованиями к научному уровню специалистов и технологии научной работы с использованием наиболее эффективных компьютерных технологий оценки информации и принятия решений.

   Используемые в настоящее время традиционные методы анализа не дают требуемых результатов. Регрессионный анализ позволяет получать весовые функции для числовых параметров, однако без учета качественных параметров, такие оценки не являются всеобъемлющими. Использование математического факторного анализа также дает неполные и однобокие результаты. Кроме того, практический опыт показывает сомнительность таких методов решения факторных задач, как выделение 2-х или 3-х доминирующих факторов и т.п., поскольку любое ограничение объема информации загрубляет результат и делает его непригодным в практической работе, это особенно явно проявляется в процессах системного характера, свойственных онкологии.


Научно-исследовательский институт детской онкологии и гематологии РОНЦ внедряет в научно-практическую работу новые технологии компьютерной обработки информации - системы регрессионно-факторного анализа многопараметрических объектов для оценок всего объема информации в единой математической схеме числовых и качественных параметров-факторов в виде весовых функций n-го порядка. При этом, нет проблемы выявления ведущих параметров для расчета, как в математическом факторном анализе, и увеличение рассматриваемого в единой схеме количества параметров любой значимости приводит к повышению точности результата. Проверка многофакторных функций на адекватность реальной зависимости проводится по F-критерию Фишера. Требование адекватности функции: F < Fкp  (расчетное значение F
-критерия не должно превышать критического значения).

   Данная система регрессионно-факторного анализа "ФАКТОР" имеет в своем программном наборе весь перечень необходимых средств для быстрого комплексного решения задач многофакторного анализа по всему объему качественно-числовой информации.

   Решение задач многофакторного анализа в онкологической медицине представляет собой комплексный процесс анализа в простой и сложной статистике: корреляционный анализ (графики, гистограммы, таблицы), достоверность разности, доверительные интервалы, распределения Каплан-Майера, многофакторный анализ с определением линейных и нелинейных весовых функций, оптимизация по нелинейным весовым многофакторным функциям, прогнозирование по весовым многофакторным функциям.

   Многофакторный анализ в онкологии - сложный процесс решения медико-биологических задач, требующий понимания причинно-следственных отношений, поэтому процесс расчета многофакторных функций в системе "ФАКТОР" полностью автоматизирован для обеспечения нормальной работы медика при анализе данных без специального привлечения к работе математиков. Для получения многофакторных функций достаточно обозначить необходимые параметры и критерий. Определяется вклад исследуемого фактора в результат непосредственно в единицах эквивалентных единицам размерности критерия (в месяцах срока выздоровления, сроков метастазирования и т.д.). Создается возможность оценить эффективность используемых новых (импортных) препаратов и схем, использованием результатов оценки небольших групп (5-7 больных), добавив информацию по их результатам в уже имеющуюся группу, леченых другими методами (в имеющуюся базу данных), поскольку их влияние в многофакторной функции будет вычленено из влияния на результат оцениваемых препаратов. Другие формы статистических оценок при значительно меньших точностях требуют опытных групп 50 - 100 больных и организации специальных экспериментов.

ISBN 5-7262-0354-2. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2001. Том 1.