Здравствуйте! Прошу о помощи. Провожу оценку факторов риска, влияющих на развитие рецидива у онкологических больных. Зависимая переменная - отсутствие или наличие рецидива. Независимые - возраст (количественная), время возникновения МТС с момента операции (количественная), стадия (3 градации), дифференцировка (3 градации), количество метастазов (2-5), размер (1-5), суммарный диаметр (2-10). Если строить логит-регрессии отдельно для каждого фактора - модель значимая, процент правильных предсказаний около 78%, соответственно коэффициенты для каждого фактора значимы. Когда ввожу их все вместе, модель значимая но остается значимых только два фактора (возраст, время возникновения МТС), строю для этих 2 факторов - возраст становится незначимым, его убираю качество предсказания ухудшается. Что с этим делать? Программа у меня Statistica6. Второй момент, хотелось бы сделать из этого практический выход, как например таблица оценки перинатальных факторов риска (пример см ниже). Возможно ли это и как это сделать? Может быть есть ссылки на литературу особенно с примерами. Буду признательна за помощь.

Оценка пренатальных факторов риска (О.Г. Фролова, Е.И. Николаева, 1980)
Факторы риска Оценка в баллах

Социально-биологические факторы
Возраст матери:
моложе 20 лет 2
30-34 года 2
35-39 лет 3
40 лет и старше 4
Возраст отца:
40 лет и более 2
Профессиональные вредности:
у матери 3
у отца 3
Вредные привычки
у матери:
Курение (одна пачка сигарет в день) 1
Злоупотребление алкоголем 2
у отца:
Злоупотребление алкоголем 2
Эмоциональные нагрузки у матери 2
Рост и масса тела матери:
Рост 150 см и менее 2
Масса тела на 25% выше нормы 2
Акушерско-гинекологический анамнез
Паритет (число предшествующих родов):
4-7 1
8 и более 2
Аборты перед родами у первородящих:
1 2
2 3
3 и более 4
Аборты в промежутках между родами:
3 и более 2
Преждевременные роды:
1 2
2 и более 3
Мертворождение:
1 3
2 и более 8
Смерть детей в неонатальном периоде:
одного ребенка 2
двух и более детей 7
Аномалии развития у детей 3
Неврологические нарушения у детей 2
Масса тела доношенных детей менее 2500 г или 4000 г и более 2
Бесплодие:
2-4 года 2
5 лет и более 4
Рубец на матке после операции 3
Опухоли матки и яичников 3
Истмико-цервикальная недостаточность 2
Пороки развития матки 3
Экстрагенитальные заболевания беременной
Сердечно-сосудистые:
Пороки сердца без нарушения кровообращения 3
Пороки сердца с нарушением кровообращения 10
Гипертоническая болезнь I-II-III стадий 2-8-12
Вегетососудистая дистония 2
Заболевания почек:
До беременности 3
обострение заболевания при беременности 4
Заболевания надпочечников 7
Сахарный диабет 10
сахарный диабет у родственников 1
Заболевания щитовидной железы 7
Анемия (содержание гемоглобина 90-100-110 г/л) 4-2-1
Нарушение свертываемости крови 2
Миопия и другие заболевания глаз 2
Хронические инфекции (туберкулез, бруцеллез, сифилис, токсоплазмоз и др.) 3
Острые инфекции 2
Осложнения беременности
Выраженный ранний токсикоз беременных 2
Поздний токсикоз беременных:
водянка 2
нефропатия беременных I-II-III степени 3-5-10
преэклампсия 11
эклампсия 12
Кровотечение в первой и второй половине беременности 3-5
Резус- и АВ0-изосенсибилизация 5-10
Многоводие 4
Маловодие 3
Тазовое предлежание плода 3
Многоплодие 3
Переношенная беременность 3
Неправильное положение плода (поперечное, косое) 3
Патологические состояния плода и некоторые показатели нарушения его жизнедеятельности
Гипотрофия плода 10
Гипоксия плода 4
Содержание эстриола в суточной моче
менее 4,9 мг в 30 нед. беременности 34
менее 12 мг в 40 нед. беременности 15
Изменение околоплодных вод при амниоскопии 8



При сумме баллов 10 и более - риск перинатальной патологии высокий, при сумме 5-9 баллов - средний, при сумме 4 балла и менее - низкий.

Рассчитывать вероятность рецидива у больных с количеством МТС 2- 5 ? - понять такое смысловое содержание цели логистической регрессии не просто. Если имеется такое число МТС, какой смысл искать еще и рецидив опухоли?
При таком подходе вы можете получить только такой вывод, с увеличением числа МТС на 1 вероятность рецидива опухоли повышается в? раз. Отсутствие или 1 МТС не участвует в оценке.
Экспоненциальное значение коэффициента уравнения регрессии показывает как изменяется риск с увеличением на единицу значения признака, подумайте, какими единицами измерена у вас , например , дифференцировка, по моему как и клеточный тип опухоли, это чисто номинальный признак, обозначьте три уровня не 1, 2 и 3, а А Б С и поймете, что для ее оценки в программе Statistica возможности нет, в этой программе логистическая регрессия реализована только для количественных или бинарных переменных. Стадия также имеет 3 градации и вовсе не обязательно риск возрастает абсолютно одинаково при второй относительно первой и третьей относительно второй. Для проведения логистической регрессии для таких признаков нужно использовать другие программы, например SPSS, где эта возможность реализована.

В примере из монографии оценки рисков вряд ли получены логистической регрессией, скорее всего, или в лучшем случае, были рассчитаны диагностические коэффициенты и по сумме ДК (обсуждалось на форуме) созданы группы риска. А может, просто среднепотолочные бальные значения выставленные ?экспертами?. Возможно метод описан в монографии. Желательно, чтобы такой диагностический или прогностический тест сопровождался цифрами чувствительности и специфичности, чтобы было понятно какова его точность, сколько ложноположительных и ложноотрицательных значений может быть получено.

Добрый день! Спасибо, что откликнулись. Сразу поясню ситуацию с количеством метастазов - столько их было до операции. Мы их все удалили хирургическим путем (во всяком случае, думаем что удалили) и наблюдаем этих пациентов в течение 5 лет. За это время рецидив либо появляется либо нет. У нас есть время появления рецидива - наверное нужно анализ времен жизни (регрессия Кокса?), просто я до этого еще не дошла. Хотела оценить в принципе высока или нет вероятность рецидивов при сочетании тех или иных факторов и сделать доступную таблицу. Например, низкодифференцированная опухоль, 3 стадия, исходное число метастазов 5 штук - риск развития рецидива высокий (столько то балов). Может быть подскажете более рациональный метод?
По поводу Statistica6: можно ли сделать переменные dummy и тогда строить логистическую регрессию?
По поводу SPSS: можно ли в ней использовать качественные переменные например 3 градаций. У меня эта программа есть, но не умею с ней работать. Есть Attestat - может быть в ней что-то можно сделать?
Спасибо.

В описанной задаче, действительно, важно оценить именно время безрецидивного течения, а так же и непосредственyю выживаемость больных после удаления МТС. Кокс регрессия для этого и предназначена. Предварительно можно проанализировать кривые Капран-Мейера для номинальных переменных, на их основе можно сделать бинарные переменные и включать их в кокс регрессионную модель.

Не могли бы вы пояснить. То есть с логрегрессией заморачиваться не стоит, а сразу регрессии Кокса. Сравнить кривые Каплана-Маейера например - три кривые по стадиям, три по дифференцировке - все отдельно, я правильно поняла? Там где будут значимые различия: например при 3 стадии чаще всего рецидивы, делаем бинарную переменную 1 - 1 и 2 стадия и 2- 3 стадия и включаем в качестве предиктора, и так со всеми остальными?
А что по поводу таблички? Поискала ссылки - это скорее всего последовательный анализ Вальда. Но насколько я поняла он нам не подходит. Все равно раз уж разговор зашел: спрошу: для одинаковых ошибок альфа =0,1 и бетта=0,05 будут одинаковые пороги независимо от количества больных и анализируемых факторов?

Да, лучше сделать кокс-регрессию. Бинарные переменные кодируются 0 и 1, тогда exp коэффициент покажет во сколько возрастает риск рецидивирования при наличии фактора риска (1) против альтернативы ? его отсутствия (0).
По поводу Вальда, вам он не подходит по уже изложенной причине.
Пороги рассчитываются по формуле:
А=10log(aльфа/(1-бета))
В=10log((1-альфа)/бета)

Т.о. при α =β =0,05 порог +-13, при α =β =0,01, порог +-20.
Пороги не зависят от числа наблюдений и числа факторов. Возможно, эксперт может сделать промежуточную группу среднего риска исходя из сумм ДК при не достижении ни положительных, ни отрицательных порогов (зона неуверенной диагностики).

Спасибо. Попробую все прикинуть на кокс-регрессию.