Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений, Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений 2018

Размер шрифта: 
Построение прогнозной модели постинсультных пациентов
А. Б. Блинова, К. Р. Шаймарданова, Ю. О. Уразбахтина, Л. Р. Ахмадеева

Изменена: 2019-11-02

Аннотация


В данной статье рассматривается построение модели прогнозирования реабилитационного потенциала постинсультных больных методом бинарной логистической регрессии. Оценивается качество построенной модели  на основании коэффициентов R2 Мак-Фаддена, Prob (LR statistic), log likelihood и теста Хосмера-Лемешоу и прогнозные свойства на основе графика исходных данных, смоделированных данных и остатков модели.

Ключевые слова


прогнозирование в медицине; моделирование в медицине; прогнозирование реабилитационного потенциала

Литература


1. Гусев Е.И., Скворцова В.И. Ишемия головного мозга. М.: Медицина, 2001.

2. Скворцова В.И. Реперфузионная терапия ишемического инсульта. Consilium Medicum. 2004; 6 (8): 610–614.

3. Wissel J., Olver J., Stibrant Sunnerhagen K. Navigating the poststroke continuum of care. J. Stroke Cerebrovasc. Dis. 2013; 22 (1): 1–8.

4. Дамулин И.В., Екушева Е.В. Клиническое значение феномена нейропластичности при ишемическом инсульте // Анналы клинической иэкспериментальнойневрологии. 2016. (дата обращения: 10.04.2018)

5. Котов СВ. Новые технологии в диагностике и лечении больных в остром периоде инсульта. Русский медицинский журнал. 2014;22(10):712–6.

6. Неврологический портал. Шкала NIHSS [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://neurology.com.ua/2010/09/28/shkala-nihss.html

7. Логистическая регрессия [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1355147


Полный текст: PDF