6 курс / Гастроэнтерология / С_А_Вавринчук_П_М_Косенко_Системный_анализ_показателей_периферической

ная связь между базальными и стимулированными показателями Pi и соответствующими показателями Kритм (таблица 3.5).

Проведенный анализ корреляционных связей показателя Ps и Kритм всех отделов ЖКТ (таблица 3.6) показал наличие прямой, сильной связи между базальным значением показателя Ps и базальными показателями Kритм всех отделов ЖКТ (коэффициент корреляции R = 0,71–0,89, уровень значимости p < 0,05).

Таблица 3.5

Значения коэффициентов корреляции (R) показателей Pi и Kритм отделов ЖКТ (n=28)

1– базальное исследование;

2– стимулированное исследование;

R – коэффициент ранговой корреляции Спирмена; * – p < 0,05;

** – p > 0,05

66

Таблица 3.6

Коэффициенты корреляции (R) показателей Ps и Kритм отделов ЖКТ (n=28)

Ещѐ более сильная связь наблюдалась между стимулированным значением показателя Ps и стимулированными значениями показателя Kритм, где коэффициент корреляции составил R = 0,87–0,96 при уровне значимости p < 0,05.

Pi желудка базальный

Pi/Ps желудка стимулированный

Рисунок 3.1. Диаграммы рассеяния базального и стимулированного показателя Pi и Pi/Ps желудка. Значительный разброс показателей указывает на отсутствие корреляционных связей между показателями Pi и Pi/Ps желудка и кишечника

67

В.А. Ступин и соавт. [100] и ряд иностранных авторов [231, 250] отдают предпочтение при анализе ПЭГЭГ относительным показателям (Pi/Ps, Pi/P(i+1), Критм), считая менее информативными абсолютные показатели (Ps и Pi), величина которых, по их мнению, зависит от индивидуальных особенностей пациента и технических аспектов выполнения исследования. Действительно, при проведении ПЭГЭГ у обследуемых контрольной группы и у больных с осложненной ЯБ в ряде случаев нами были получены значения показателей ЭА (Ps, Pi) желудка и кишечника превышающие среднестатистические в 20–50 и более раз. Однако количество таких пациентов не превышало 10 % от общего числа обследованных больных, а строгое соблюдение методики исследования позволило уменьшить их количество до 1 %.

В связи с этим мы, как и другие авторы [58], считаем, что абсолютные показатели (Ps и Pi) могут быть использованы для интерпретации результатов ПЭГЭГ, а обнаруженная между этими показателями взаимосвязь, напротив, указывает на недостаточную информативность показателей Pi/Ps и Pi/P(i+1).

Подтверждением этому служит полное отсутствие корреляционной связи между показателями Pi и Pi/Ps желудка (рисунок 3.1).

Использование методов МмСА позволяет нивелировать как отдельные индивидуальные погрешности в значениях абсолютных показателей ПЭГЭГ, так и недостаточную информативность показателей Pi/Ps и Pi/P(i+1), что значительно увеличивает их роль в электрофизиологической оценке моторики отделов ЖКТ.

3.2. Возрастные и гендерные особенности показателей ПЭГЭГ

С целью выявления возрастных особенностей показателей ПЭГЭГ в контрольной группе мы использовали метод простого попарного сравнения показателей, однако при этом мы не обнаружили статистически значимых различий между группами пожилых и молодых людей. В связи с этим нами были использованы методы МмСА – дискриминантный анализ и метод многофакторной логистической регрессии.

68

Ванализ были включены все 28 обследуемых контрольной группы (таблица 3.1). В качестве независимых признаков были использованы показатели базального и стимулированного этапов исследования ПЭГЭГ (всего 40 показателей).

Дискриминантный анализ выполнялся методом пошагового включения показателей в модель по критериям Tolerance и F-статистике (F to enter 1,2; F to remove 1,1). В качестве группирующей переменной использовался показатель возраста обследуемых пациентов.

Врезультате были выявлены 5 показателей ПЭГЭГ, по которым группа молодых и пожилых обследуемых имели статистически значимые различия (таблица 3.7).

Использование полученных показателей показало высокую эффективность полученной модели (таблица 3.8). Общий процент правильной классификации наблюдений составил 92,8 %.

Таблица 3.7

Показатели ПЭГЭГ, дискриминирующие группы пожилых и молодых пациентов

Примечание: 7 переменных в модели, число групп – 2, группирующий при-

знак – возраст, Лямбда Уилкса – 0,44881, F статистика (7,20) = 3,5088, p < 0,0128

69

Таким образом, дискриминантный анализ позволил обнаружить возрастные особенности значений показателей ПЭГЭГ, которые, понашему мнению, необходимо учитывать при еѐ оценке.

Таблица 3.8

Наблюдаемое и предсказанное возрастное распределение обследуемых контрольной группы

Для подтверждения выявленных возрастных различий показателей ПЭГЭГ нами был использован метод многофакторной логистической регрессии.

Для построения логистических уравнений использовались 40 предикторов (показателей ПЭГЭГ, а так же признаки – «возраст» и «пол» пациентов) в разных сочетаниях (таблица 3.9).

Приемлемый уровень значимости для статистики Вальда полученных в ходе регрессионного анализа коэффициентов уравнения ло- гит-регрессии составлял от 3 до 10 %, что допустимо при выполнении статистического анализа с малыми объѐмами наблюдений и большим количеством признаков.

Определив 6 показателей ПЭГЭГ, метод многофакторной логистической регрессии подтвердил наличие возрастных отличий электрофизиологических показателей.

Таким образом, метод многофакторной логистической регрессии подтвердил выявленные нами возрастные особенности показателей

70

ПЭГЭГ использование которых для интерпретации полученных значений показателей ПЭГЭГ у больных с осложнѐнной ЯБ будет нами рассмотрено в следующих главах.

Таблица 3.9

Параметры уравнения логистической регрессии для анализа возрастных различий значений ПЭГЭГ в контрольной группе

Примечание: процент конкордации – 87,7 %, D-Зоммера – 0,754

Для установления гендерных различий нами в дискриминантный анализ были включены показатели ПЭГЭГ 12 мужчин и 16 женщин контрольной группы.

Анализ выполнялся методом пошагового включения показателей ПЭГЭГ в модель по критериям Tolerance и F-статистике (F to enter 1,4. F to remove 1,3). В качестве группирующей переменной использовался признак «пол» (таблица 3.10).

71

Таблица 3.10

Показатели ПЭГЭГ, дискриминирующие группы обследуемых контрольной группы по полу

Примечание: число шагов 7, число переменных в модели 7, число групп 2, группирующий признак – пол, Лямбда Уилкса 0,44881, аппроксимированная

F статистика (7,20) = 3,5088 p < 0,0128; * уровень значимости p < 0,05

На основании полученного набора показателей, общий процент правильной классификации наблюдений по полу составил 96,4 % (таблица 3.11).

Таким образом, группы мужчин и женщин значимо различались по 5 показателям ПЭГЭГ:

стимулированная Pi подвздошной кишки,

базальная Pi толстой кишки,

72

стимулированный Pi/P(i+1) ДПК/тощая кишка,

базальный Pi/P(i+1) подвздошная/толстая кишка,

стимулированный Pi/Ps толстой кишки.

Таблица 3.11

Наблюдаемое и предсказанное распределение обследуемых контрольной группы по полу

Матрица переклассификации

Для подтверждения выявленных гендерных различий показателей ПЭГЭГ нами был использован метод многофакторной логистической регрессии. Однако признак «Пол» не вошел ни в одно из полученных уравнений логит-регрессии.

3.3. Факторный анализ показателей ПЭГЭГ

Особенностью ПЭГЭГ является сложность интерпретации еѐ результатов в связи с большим количеством оцениваемых показателей.

Для выделения основных, доминирующих показателей и обнаружения скрытых закономерностей нами был использован факторный анализ показателей ПЭГЭГ.

В анализ были включены показатели базального и стимулированного этапов исследования ПЭГЭГ. Всего 40 показателей.

73

В результате факторного анализа было получено 27 главных компонент, 7 из которых имели наибольшую факторную нагрузку и включали в себя 91,03% накопленной информативности (таблица

3.12).

Таблица 3.12

Главные компоненты факторного анализа

* – показатель кратности информативности полученных главных компонент в сравнении с отдельным признаком

Следует отметить, что первая главная компонента оказалась в 14, 4 раза более информативна, чем отдельный показатель ПЭГЭГ и обладает суммарной информативностью 36,1 %.

С целью максимизации величин факторных нагрузок выделенных факторов нами был использован метод вращения «эквимакс»

(таблица 3.13).

74

Таблица 3.13

Величины факторных нагрузок на первые три главные компоненты

75