Розробка та валідація математичної моделі для прогнозування розвитку рефлюкс-езофагіту на основі даних відеоезофагогастродуоденоскопії - Галушко, Олександр; Гуртовий, Юрій (Вісник медичних і біологічних досліджень, 2024)
Дослідження мало на меті визначити комплекс прогностичних факторів розвитку рефлюкс-езофагіту для використання їх в розробці математичної моделі прогнозування даного захворювання на основі результатів відеоезофагогастродуоденоскопії. Під час його проведення було встановлено низку прогностичних факторів рефлюкс-езофагіту та задіяно статистичний метод для встановлення рівня їх кореляції із розвитком хвороби. За результатами дослідження було виявлено зв’язок між певними клінічними показниками та виникненням рефлюкс-езофагіту, на основі чого сформовано комплекс прогностичних факторів розвитку гастроезофагеальної рефлюксної хвороби, який включав: печію, часті відрижки, регургітацію, ушкодження слизової оболонки стравоходу, шлунку, дванадцятипалої кишки, наявність хронічного гастродуоденіту, порушення функціонування шлунково-кишкового тракту, жовчний рефлюкс. В створенні математичної моделі прогнозування було використано метод логістичної регресії, який застосовувався для виявлення кореляції між клінічними показниками пацієнта й фактом виникнення рефлюксної хвороби та визначення ймовірності її розвитку. Для приведення клінічної інформації у відповідність статистичній формулі їй надавалось значення незалежних змінних, а наявність чи відсутність певного показника кодувалось за двійковою системою числення. Для перевірки розробленої моделі приводились рекомендації із оцінки статистичної значущості незалежних змінних для визначення її адекватності, та визначення предиктивної здатності шляхом випробування на незалежній вибірці пацієнтів. Розроблена прогностична модель має важливе практичне значення для пацієнтів, галузі охорони здоров’я та подальшого розвитку напрямку, так як дозволяє вчасно виявити захворювання і вжити відповідних заходів з профілактики та лікування, підвищити діагностичний потенціал галузі, оптимізувати розподіл медичних ресурсів та задіювати можливості машинного навчання й штучного інтелекту на основі існуючої моделі Отримано: 06.11.2023 | Переглянуто: 15.01.2024 | Прийнято: 27.02.2024