
Summary. The aim of this work was mathematical model creation for forecasting of vision organ changes at different etiology arthritis patients.Material and methods. It were analyzing data from 448 patients suffering from chronic infl ammatory illnesses of joints among which there were 133 patients with a rheumatic arthritis, 79 – with ankylosing spondylitis, 61 children with juvenile idiopathic arthritis, 76 – with psoriasis arthritis and 99 – with reactive Chlamidia arthritis; changes of an vision organ (conjunctivitis, scleritis, keratitis, cataract, uveitis, glaucoma) were taped at 20,3 %, 29,1 %, 39,3 %, 40,8 % and 62,6 %, respectively. For assessment of a contribution of factorial signs to forecasting of probability existence of vision organ changes (PVOC) the analysis of resultant indicators of Wald-statistics and also the importance of their difference in comparison with a zero hypothesis was carried out.Results and conclusions. The conducted research showed that the key indicators defi ning a condition of the patient – age, sex, like arthritis and the index of arthritis progression defi ne probability of vision organ changes development. The logistic regression model which with high degree of probability (not less than 96 %) defi ned probability of vision organ changes development at PVOC≥0,343 value is constructed. The formula for calculation of probability of development of changes of an organ of vision which had signifi cant communication between risk of vision organ changes development and the chosen indicators is offered: the area under AUC=0,993±0,002 ROC curve (CI±95 % 0,989–0,998) which statistically signifi cantly differed from 0,5 (p=2,45E–68). Model assessment by a method of maximum likelihood taped satisfactory parameters of regression: –2log=89,73 (χ2=502,0; p=0,000 at df=4).
Целью исследования явилась разработка математической модели прогнозирования развития изменений органа зрения у больных артритами различной этиологии.Материалы и методы. При разработке модели анализу подверглись данные 448 больных, страдающих хроническими воспалительными болезнями суставов, среди которых было 133 пациента с ревматоидным артритом, 79 – с анкилозирующим спондилитом, 61 ребенок с ювенильным идеопатическим артритом, 76 – с псориатическим артритом и 99 – с реактивным хламидийным артритом; изменения органа зрения (конъюнктивит, склерит, кератит, катаракта, увеит, глаукома) были выявлены у 20,3 %, 29,1 %, 39,3 %, 40,8 % и 62,6 % соответственно. Для оценки вклада факторных признаков в прогнозирование вероятности наличия изменений органа зрения (РИОЗ) был проведен анализ результирующих показателей Wald-статистики, а также значимости их отличия в сравнении с нулевой гипотезой.Проведенное исследование показало, что основные показатели, определяющие состояние больного – возраст, пол, типы артрита и индекс прогрессии артрита, определяют вероятность развития изменений органа зрения. Построена модель логистической регрессии, которая с высокой степенью достоверности (не менее 96 %) определяла вероятность развития изменений органа зрения при значении РИОЗ≥0,343. Предложена формула для расчета вероятности развития изменений органа зрения, которая имела значимую связь между риском развития изменений органа зрения и выбранными показателями: площадь под ROC-кривой AUC=0,993±0,002 (ДИ±95 % 0,989–0,998), которая статистически значимо отличалась от 0,5 (p=2,45E–68). Оценка модели по методу максимального правдоподобия выявила удовлетворительные параметры регрессии: –2log=89,73 (χ2=502,0; p=0,000 при df=4).
Метою дослідження стала розробка математичної моделі прогнозування розвитку змін органа зору у хворих на артрити різноманітної етіології.Матеріали та методи. При розробці моделі було проаналізовано дані 448 хворих, які страждають на хронічні запальні хвороби суглобів, серед яких були 133 пацієнти з ревматоїдним артритом, 79 – з анкілозуючим спондилітом, 61 дитина з ювенільним ідеопатичним артритом, 76 пацієнтів – з псоріатичним артритом і 99 – з реактивним хламідійним артритом; зміни органа зору (кон’юнктивіт, склерит, кератит, катаракта, увеїт, глаукома) були виявлені у 20,3 %, 29,1 %, 39,3 %, 40,8 % і 62,6 % відповідно. Для оцінки внеску факторних ознак у прогнозування ймовірності розвитку змін органа зору (РЗОЗ) був проведений аналіз результуючих показників Wald-статистики, а також значущості їхньої відмінності порівняно з нульовою гіпотезою.Результати та висновки. Проведене дослідження показало, що основні показники, що визначають стан хворого – вік, стать, типи артриту і індекс прогресії артриту, – визначають ймовірність розвитку змін органа зору. Побудовано модель логістичної регресії, яка з високою мірою вірогідності (не менше 96 %) визначала ймовірність розвитку змін органа зору при значенні РЗОЗ≥0,343. Запропонована формула для розрахунку ймовірності розвитку змін органа зору мала значимий зв’язок між ризиком розвитку змін органа зору і вибраними показниками: площа під ROC- кривої AUC=0,993±0,002 (ДИ±95 % 0,989–0,998) статистично значимо відрізнялася від 0,5 (p=2,45Е–68). Оцінка моделі за методом максимальної правдоподібності виявила задовільні параметри регресії: – 2log=89,73 (χ2=502,0; p=0,000 при df=4).
different etiology arthritis, vision organ changes development, model of logistic regression, артриты различной этиологии, изменения органа зрения, модель логистической регрессии, артрити різноманітної етіології, зміни органа зору, модель логістичної регресії
different etiology arthritis, vision organ changes development, model of logistic regression, артриты различной этиологии, изменения органа зрения, модель логистической регрессии, артрити різноманітної етіології, зміни органа зору, модель логістичної регресії
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
