Статистически значимые результаты по чувствительности и специфичности шкал ограничивают площадь под кривой (AUC), которая таrже используется для графического сравнения нескольких моделей между собой. Качество классификатора оценивали по значению Sn, Sp, площади под кривой каждой шкалы (Area under curve, AUC). Чем больше AUC (0,5-1),Se, Sn, тем достовернее считается выбранная модель. КСП показала лучший результат (AUC=0,994, Sn=0,993, Se=0,997) в сравнении с MPI (AUC=0,904, Sn=0,29, Se=0,98), APACHE II (AUC=0,903, Sn=0,25, Se=0,99), qSOFA (AUC=0,967, Sn=0, Se=0,96) (p<0,05).

В РОК-анализе шкала КСП продемонстрировала себя в качестве

превосходного метода оценки и прогноза

(КСП) является специфической, легко определяемой

системой прогнозирования смерти у больных с вторичным перитонитом.

3. Увеличение балла КСП связано с неблагоприятным прогнозом, что определяет тактику и методы лечения.

4. Чувствительность, специфичность и точность КСП анализируемые по ROC-кривой составили 93,3, 99,7 и 98,9 % соответственно, что превышает аналогичные показатели MPI и APACHE II (p<0,05).