Создание номограмм для оценки риска неблагоприятного клинического исхода

Представлена методика по разработке номограмм для оценки и стратификации риска определенного клинического исхода на основе созданного виртуального набора данных с использованием программной среды R. Виртуальный набор данных включал входные числовые и факторные переменные (типы переменных соответствуют документации программной среды R) и исход. Для количественных переменных были вычислены описательные статистики на всех уровнях переменной исхода, а для факторных переменных были построены мозаичные диаграммы. В качестве модели, описывающей ассоциацию входных переменных с исходом, была использована модель логистической регрессии. Для валидации и оценки производительности модели применен метод бутстрапа. Рассчитанные показатели валидности показали приемлемую дискриминационную способность прогностической модели. Статистическая калибровка продемонстрировала близость калибровочной кривой модели к идеальной калибровочной кривой. На основе коэффициентов логистической регрессии построена номограмма, по которой рассчитывалось значение риска определенного исхода для каждого оцениваемого субъекта (пациента). Показано, что с помощью представленной методики можно эффективно стратифицировать пациентов по риску неблагоприятного исхода, адекватно изменяя таким образом тактику диагностики и лечения. Использование номограммы значительно упрощает оценку риска и может быть использовано в бумажном виде в качестве дополнения к протоколу обследования пациента. В тексте статьи представлены коды языка программирования R с пояснениями.

номограмма, виртуальные данные, метод бутстрапа, прогнозирование клинического исхода, логистическая регрессия, язык R, валидация модели, стратификация риска, оценка риска