Версия для печати темы

Автор: sergivani 10.11.2020 - 00:59

Добрый день!
Прошу помощи в выборе метода.
В исследовании - 300 человек после воздействия НФ, 100 человек ГК. Цель: разработать критерии для прогноза развития заболеваний у лиц, которые имели воздействие НФ в анамнезе.
Независимы переменные - бинарные, связанные с интенсивностью и временем воздействия НФ, другие НФ в анамнезе.
Зависимая переменная - наличие/отсутствие заболевания. Анализ необходим по 18 нозологиям.
ДА позволил бы (?) выделить те переменные, которые могут прогнозировать развитие конкретного заболевания (каждого из 18-ти) в группе экспонирования. А как можно было бы прогнозировать развитие сочетанной патологии? Как можно было бы объединить результаты ДА по каждой нозологии, чтобы прогнозировать коморбидность?
Спасибо!

Автор: ogurtsov 11.11.2020 - 20:10

Это чистой воды задача машинного обучения. Концептуально все просто - multilabel (не путать с multiclass) классификация. Но на такой мизерной выборке не разгонишься, надо пробовать всякое и смотреть качество на кросс-валидации (leave-one-out подойдет лучше всего).

Автор: nokh 13.11.2020 - 10:38

Из классических способов можно таблицы сопряжённости. Сводить в таблицы 2х2: НФ vs ГК, заболевание есть vs нет. По таблицам считать относительный риск (или отношения шансов если потом нужно сравнивать с результатами логистической регрессии). Конечно, по 18 нозологиям качественно не получится, но может парочка хорошо "выстрелит". Для нозологий с установленными значимыми различиями между НФ и ГК копаться дальше, а там уже как покатит. Для оценок эффекта интенсивности и времени НФ остаётся уже меньше материала (только 300). Здесь просится множественная логистическая регрессия, дисперсионный анализ (если ДА это он) в таком дизайне сейчас архаичен.

Автор: sergivani 8.12.2020 - 16:41

Спасибо! Да, простите, это был действительно дисперсионный анализ.
В результате мультиноминальной логистической регрессии получается уравнение, но для работы врачей ЛПУ по нему считать неудобно.
Актуальна ли еще байесовская модель прогноза с последовательным анализом Вальда с расчетом прогностических коэффициентов по выявленным НФ?

Автор: nokh 10.12.2020 - 17:06

Про актуальность такой не знаю, нужно вбивать на английском в поиск и смотреть современные западные журналы. Про "удобно-неудобно" не согласен, есть слово "нужно", ну или "хочу". Как-то делали работу с зав. Отделения гнойной хирургии Областной больницы. Это то место в больнице, где пациенты умирают. Тогда смертность достигала около 20-30%, несмотря на хорошее реанимационное отделение и ежесуточный и чаще контроль состояния по куче показателей. Так там успевали обсчитать эти показатели в чём-то типа экселя и отслеживать в динамике 3 шкалы тяжести. Потом, когда перешли на Протокол, стало меньше дерготни и выживаемость увеличилась, но тем не менее... Любую логистическую регрессию очень просто закодировать в экселе, чтобы считать риски. Другое дело, что как показывает практика, эти шкалы работают не оптимальным образом. Диагностическая эффективность выше у методов, работающих не с функциями от данных (типа логитов, пробитов и др.), а с данными непосредственно. В одномерном случае это деление на основе ROC-анализа, в многомерном - деревья решений и алгоритмы последовательного покрытия из машинного обучения, режущие массивы реальных цифр с выработкой древовидных классификаторов и решающих правил типа "if-then". Про рекомендованную ogurtsov'ым технику не читал, но скорее всего это из этой же серии. Кстати все эти штуки очень удобны для практики.