|
Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)
Информационные и вычислительные технологии в биологии и медицине
Применение оптимальных разбиений для многопараметрического анализа данных в клинических исследованиях
Р. Р. Гулиевa, О. В. Сенькоb, Д. А. Затейщиковcd, В. В. Носиковa, И. В. Упоровe, А. В. Кузнецоваa, М. А. Евдокимоваcd, С. Н. Терещенкоf, Е. В. Акатоваg, М. Г. Глезерh, А. С. Галявичi, Н. А. Козиоловаj, А. В. Ягодаk, О. И. Боеваk, С. В. Шлыкl, С. Ю. Левашовm, В. О. Константиновn, В. А. Бражникcd, С. Д. Варфоломеевa, И. Н. Курочкинea a Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН, Москва, Россия
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, ФИЦ «Информатика и управление» РАН
c Центральная государственная медицинская академия управления делами президента
Российской Федерации, Москва, Россия
d Городская клиническая больница № 51 ДЗМ, Москва, Россия
e Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
f Институт экспериментальной кардиологии РКНПК, Москва, Россия
g Московский государственный медико-стоматологический университет, Москва, Россия
h Московская медицинская академия им. И.М. Сеченова, Москва, Россия
i Казанский государственный медицинский университет, Казань, Россия
j Пермский государственный медицинский университет им. академика Е.А. Вагнера, Пермь, Россия
k Ставропольский государственный медицинский университет, Ставрополь, Россия
l Ростовский государственный медицинский университет, Ростов-на-Дону, Россия
m Уральская государственная медицинская академия дополнительного образования, Челябинск, Россия
n Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург, Россия
Аннотация:
В данном исследовании, построена прогностическая модель, позволяющая оценить риск возникновения неблагоприятных исходов в первые полгода после перенесенного обострения ишемической болезни сердца (ИБС). Анализируемые данные, на основе которых строилась модель, собирались в течение семи лет в 16 клиниках семи городов России и содержат широкий набор клинических, биохимических и генетических показателей. Для построения модели использовались подходы, основанные на оптимальных разбиениях: метод оптимально достоверных разбиений (ОДР) и модифицированный метод статистически взвешенных синдромов (МСВС). Полученная система оценки риска имеет хорошую прогностическую силу (AUC = 0.72). Также показано, что она обладает большей точностью предсказания по сравнению с моделями, полученными наиболее известными методами: логистическая регрессия, деревья решений, нейронные сети и др.
Ключевые слова:
острый коронарный синдром, ишемическая болезнь сердца, распознавание, коллективные методы, оптимальные разбиения, прогнозирование.
Материал поступил в редакцию 14.01.2016, 08.02.2016, опубликован 23.03.2016
Образец цитирования:
Р. Р. Гулиев, О. В. Сенько, Д. А. Затейщиков, В. В. Носиков, И. В. Упоров, А. В. Кузнецова, М. А. Евдокимова, С. Н. Терещенко, Е. В. Акатова, М. Г. Глезер, А. С. Галявич, Н. А. Козиолова, А. В. Ягода, О. И. Боева, С. В. Шлык, С. Ю. Левашов, В. О. Константинов, В. А. Бражник, С. Д. Варфоломеев, И. Н. Курочкин, “Применение оптимальных разбиений для многопараметрического анализа данных в клинических исследованиях”, Матем. биология и биоинформ., 11:1 (2016), 46–63
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb250 https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v11/i1/p46
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 260 | PDF полного текста: | 144 | Список литературы: | 42 |
|