Методы научного анализа и статистической обработки полученных результатов

Данные о больных, клинико-анамнестическиесведения оценивали по анкете, включающей в себя: давность появленияпервых клинических симптомов, количество госпитализаций, наличиехронических бронхолёгочных заболеваний, а также условия труда.Результаты клинических и лучевых исследований, заносили в специальноразработанную базу данных. На основе этих формализованных признаковпроводили анализ полученных результатов и их статистическуюобработку. Ретроспективно проведён анализ данных, полученных прилучевом обследовании различными методами в сопоставлении синтраоперационными результатами.

Комплекс лабораторных методов включал клинический анализпериферической крови с подсчётом форменных элементов и лейкоцитарнойформулы.

Статистический анализ полученных результатов основывался на сравненииданных клинического, инструментального исследований,рентгенологического метода, компьютерной и магнитно-резонанснойтомографий, а также сравнение результатов лучевых методовисследования с данными патоморфологических исследований.

Статистическая проверка нормальности распределения изучаемыхпеременных осуществлялась согласно критериям Колмогорова-Смирнова,Lillifors при уровне значимости равным 5%. В случаях, когдаполученные данные не соответствовали критериями нормальностираспределения изучаемых переменных, при качественной оценке изучаемыхпризнаков и в случаях малого количества наблюдений для оценкизначимости различий изучаемых переменных использовали методынепараметрической статистики – метод знаков и критерийВилкоксона при значении нулевой гипотезы p<0,05. При этом средниезначения выражали в виде медианы, 25% и 75% квартилей. Для оценкисилы связи между изучаемыми переменными использовали коэффициент ранговой корреляцииСпирмена для зависимых выборок.

С целью оценки эффективности диагностики с помощью компьютерной имагнитно-резонанснойтомографий в определении поражения регионарных лимфатических узловпри раке лёгкого использовали статистический анализ с определениемчувствительности, специфичности и точности (безошибочности);вычисление операционных (чувствительности и специфичности) иинтегральной (точности) характеристик проводили по методикекачественной оценки патоморфологических заключений и изучаемыхметодов.

Чувствительность диагностического метода определяли как отношениеколичества истинно-положительныхдиагнозов, установленных с помощью этого метода, к общему числуположительных (верифицированных) диагнозов. Иными словами, этовероятность наличия патологии у больного.

Специфичность метода определяли как относительную величину частотыотрицательных ответов в группе без патологии. Показательхарактеризует способность методики давать отрицательный результат при отсутствии патологии. Иными словами, это вероятность отсутствияпатологии у здорового человека. Кроме того, определяли точность илибезошибочность метода – относительную частоту принятиябезошибочных решений, как по отношению к истинно больным, так и кистинно здоровым.

Расчеты показателей эффективности диагностики производили наосновании частотной таблицы 16 для двух групп пациентов, где 1 группа– группа пациентов с выявленными патологическими изменениями, 2группа – с неподтверждёнными изменениями.

Частотная таблица для двух диагностируемых групп

Таблица 16

Группы больных Результаты классификации Всего полных разрывов
1 группа 2 группа
1 группа A B A+B
2 группа C D C+D
Всего А+С B+D A+B+C+D

В таблице 16 приняты следующие обозначения:

    – количество истинно-положительных результатов (пациенты с выявленными патологическими изменениями, отнесенные к группе больных);

    – количество ложноотрицательных результатов (больные, ошибочно отнесенные к группе 2);

    – количество ложноположительных результатов (здоровые пациенты, ошибочно отнесенные к группе 1);

    D– истинно-отрицательные результаты.

    При сделанных обозначениях частот наблюдений в таблице 15 показатели эффективности диагностики можно определить:

    чувствительность 100×A/(A+B);

    специфичность 100×D/(C+D);

    диагностическая эффективность 100×(A+D)/(A+B+C+D);

    ложноотрицательный ответ 100×B/(A+B);

    ложноположительный ответ 100×C/C+D.

В исследовании использовали пакеты прикладных программ: Microsoft Office2011SP1– для формирования базы данных, Statistica for Windows 8.0 – для статистического анализа полученных результатов.

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ КЛИНИЧЕСКИХ И ЛУЧЕВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ БОЛЬНЫХНЕОСЛОЖНЁННЫМ РАКОМ ЛЁГКОГО

Рекомендуем к просомтру

www.kievoncology.com благодарны автору и издательству, которые способствует образованию медицинских работников. При нарушении авторских прав, сообщите нам и мы незамедлительно удалим материалы.