Качество жизни пациентов с полной утратой зубов и психометрические свойства опросника OHIP-20 DG. Часть 4. Оценка параметров с помощью нелинейного анализа главных компонент по алгоритму CatPCA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Исследована структура опросника OHIP-20 DG, составленного из вопросов валидизированного международного специального опросника OHIP-49 для оценки влияния здоровья органов и тканей рта пациентов на удовлетворенность качеством жизни (КЖ) с помощью категориального анализа главных компонент.

Цель исследования — сократить исходный набор переменных до меньшего набора некоррелированных переменных, которые несут основную часть информации, заключающуюся в исходных переменных.

Материал и методы. Для поиска связей между шкалами опросника КЖ OHIP-20 DG и оценки факторной валидности последнего применяли редукцию данных с обобщением, проведенную методом нелинейных главных компонент по алгоритму CatPCA.

Результаты. Все балльные оценки (от 0 до 4) обрабатывали как сглаженные сплайном порядковые переменные (spline ordinal) с использованием полинома 2-й степени и 3 внутренними узлами, а также ранжированием в качестве способа дискретизации. Для определения количества необходимых и достаточных компонент руководствовались критериями «каменистой осыпи» Кэттелла и «сломанной трости». Расчеты выполняли в пакете IBM SPSS Statistics (version 20), графические построения — в пакетах KyPlot (version 6.0) и PAST (version 4.06).

Заключение. Методом нелинейных главных компонент по алгоритму CATPCA изучена факторная структура опросника. Анализ подтвердил факторную валидность опросника OHIP-20 DG, но обнаружил в нем два слабых структурных элемента, не связанных с КЖ, но, очевидно, имеющих связь с психосоциальными аспектами здоровья пациентов. Сопоставление исходных балльных оценок опросника с их оцифрованными в ходе оптимального шкалирования значениями выявило нелинейность восприятия пациентами большинства пунктов опросника, что позволяет шире интерпретировать закономерности восприятия пациентами КЖ и совершенствовать далее сам опросник.

Об авторах

Сергей Александрович Муслов

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Автор, ответственный за переписку.
Email: muslov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9752-6804

д-р биол. наук, канд. физ.-мат. наук, доцент

Россия, 127018, Москва, ул. Делегатская, д. 20, стр. 1

Денис Юрьевич Нохрин

Челябинский государственный университет

Email: nokhrindenis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4920-2338

канд. биол. наук

Россия, Челябинск

Сергей Дарчоевич Арутюнов

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: sd.arutyunov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6512-8724

д-р мед. наук, профессор

Россия, 127018, Москва, ул. Делегатская, д. 20, стр. 1

Евгений Александрович Чижмаков

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: evgeniychigmakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1313-3307
Россия, 127018, Москва, ул. Делегатская, д. 20, стр. 1

Антон Александрович Пивоваров

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: pivovarovanton@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9778-0258

канд. мед. наук, доцент

Россия, 127018, Москва, ул. Делегатская, д. 20, стр. 1

Мария Сергеевна Платонова

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Email: platonovamaria@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0137-857X
Россия, 127018, Москва, ул. Делегатская, д. 20, стр. 1

Список литературы

  1. Гажва С.И., Гажва Ю.В., Гулуев Р.С. Качество жизни пациентов с заболеваниями полости рта (обзор литературы) // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4. С. 2.
  2. Патент на изобретение № 2021613358/ 19.02.2021. Арутюнов С.Д., Муслов С.А., Грачев Д.И., и др. Программа для ЭВМ «OHIP-20-DG». Доступно по ссылке: https://elibrary.ru/item.asp?id=45819191
  3. IBM [интернет]. Categorical principal components analysis (2021) [доступ от 15.03.2022]. доступно по ссылке: https://www.ibm.com/docs/ru/spss-statistics/SaaS?topic=categories-categorical-principal-components-analysis-catpca
  4. Фомина Е.Е. Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования // Гуманитарный вестник. 2017. № 10. С. 1–16. doi: 10.18698/2306-8477-2017-10-473
  5. Van der Kooij A.J., Meulman J.J. Categorical Principal Components Analysis. In: Meulman JJ, Heiser WJ, editors. SPPS Categories 10.0. Chicago: SPSS Inc., 1999. P. 1–9, 103–126, 221–237.
  6. Gifi А. Nonlinear Multivariate Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1990.
  7. Michailidis G., de Leeuw J. The Gifi System of Descriptive Multivariate Analysis // Statistical Science. 1998. Vol. 13. N 4. P. 307–336.
  8. Manisera M., van der Kooij A.J., Dusseldorp E. Identifying the Component Structure of Satisfaction Scales by Nonlinear Principal Components Analysis // Quality Technology & Quantitative Management. 2016. Vol. 7, N 2. P. 97–115. doi: 10.1080/16843703.2010.11673222
  9. Нохрин Д.Ю. Лабораторный практикум по биостатистике. Челябинск: ЧелГУ, 2018.
  10. Исакин М.А., Теплых Г.В. Исследование качества высшего инженерного образования по данным анкетирования студентов с помощью метода нелинейных главных компонент (NLPCA) // Прикладная эконометрика. 2011. № 1. С. 70–96.
  11. Зангиева И.К., Ротмистров А.Н. Сравнительный анализ способов проведения факторного анализа на порядковых переменных // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 3. С. 29–46. doi: 10.14515/monitoring.2018.3.02
  12. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций. Москва: Инфра-М, 1998.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Выделение главных компонент в ходе анализа данных опросника OHIP-20 DG методом CatPCA

Скачать (80KB)
3. Рис. 2. Ординационная диаграмма. Сферы качества жизни (векторы) и пациенты (точки) в пространстве первой и второй нелинейных главных компонент качества жизни, выделенных методом CatPCA в опроснике OHIP-20 DG

Скачать (98KB)
4. Рис. 3. Распределение пациентов по значениям первой главной компоненты качества жизни: 1 — гистограмма, 2 — плотность распределения, 3 — нормальная кривая

Скачать (106KB)
5. Рис. 4. Оцифровка шкал опросника OHIP-20-RU в ходе оптимального шкалирования по алгоритму CatPCA

Скачать (405KB)

© Муслов С.А., Нохрин Д.Ю., Арутюнов С.Д., Чижмаков Е.А., Пивоваров А.А., Платонова М.С., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».