РОЛЬ И МЕСТО ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ И ROC-АНАЛИЗА В РЕШЕНИИ МЕДИЦИНСКИХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Диагностика, наряду с профилактикой и лечением, является основой медицинской науки и  практики. За свою  историю медицина накопила множество диагностических  методов различных  заболеваний  и  патологических состояний. Тем не  менее, и в настоящее время разрабатываются и рекомендуются к применению новые тесты, методы и инструменты. В качестве методов оценки их  диагностической способности используются такие показатели, как  чувствительность и специфичность, которые определяются на основе построения четырехпольных таблиц сопряженности или  метода ROC-анализа  с  построением  ROC-кривой (Receiveroperatingcharacteristic). Четырехпольная таблица  используется в случае оценки метода, который подтверждает или  отрицает диагноз – качественный показатель. ROC-кривая, являясь графиком, позволяет дать  оценку качеству модели по разделению двух  классов на основе определения точки  отсечения непрерывного или дискретного количественного признака.

В статье представлен метод  логистической регрессии в качестве инструмента по разработке математико-статистической модели прогноза вероятности наступления интересующего исследователя события при наличии двух  возможных  вариантов исхода. В качестве инструмента оценки качества модели избран и детально описан метод ROC-анализа. Возможности названных методов продемонстрированы на  реальном примере создания и оценки эффективности (чувствительности и специфичности) модели прогноза вероятности развития  у детей с атопическим дерматитом осложнения в форме пиодермита.

1. Ермоленко, К.Д. Прогнозирование функциональных заболеваний органов пищеварения у реконвалесцентов ротавирусной инфекции / К.Д. Ермоленко, Н.В. Гончар, С.Г. Григорьев // Материалы всероссийского ежегодного конгресса «Инфекционные болезни у детей: диагностика, лечение и профилактика». СПб., 2016 // Журнал инфектологии. – 2016. – Т. 8, Приложение № 3. – С. 65–66.

2. Кострыкина, Л.Н. Роль инфекционного фактора при атопическом дерматите у детей / Л.Н. Кострыкина : дис…. канд.мед.наук. – СПб., 2007. – 154 с.

3. Юнкеров, В.И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований / В.И. Юнкеров, С.Г. Григорьев, М.В. Резванцев. – 3-е изд., доп. – СПб.: ВМедА, 2011. – 318 с.

4. Hosmer D.W. Applied Logistic Regression, 2nd ed. / D.W. Hosmer, S. Lemeshow – N.-Y.: Wiley, 2000. – 375 с.

5. Паклин Николай , https://basegroup.ru/users/nikolaypaklin

6. Файнзильберг, Л.С. Гарантированная оценка эффективности диагностических тестов на основе усиленного ROC-анализа / Л.С. Файнзильберг, Т.Н. Жук // Управляющие системы и машины. – 2009. – № 5. – С. 3–13.

7. Fawcett T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations for Researchers / T. Fawcett. – Kluwer Acad. Publ., 2004. – 38 р.

8. Каримов, Р.Н. Статистика для врачей, биологов и не только… : монография.-в 2 ч. / Р.Н. Каримов, Ю.Г. Шварц. – Саратов: Сарат. гос. мед. ун-т, 2007, 2010. – Ч.1. – 200 с. – Ч.2. – 204 с.

9. Себер, Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер. – М.: Мир, 1980. – 456 с.