Проверка эффективности стратификации с помощью дискриминантного анализа

Компьютерная томография не так давно используется в процессе фенотипирования больных ХОБЛ, поэтому в различных исследованиях демонстрируются разные подходы к выделению ключевого момента для стратификации больных.

С учетом патогенеза заболевания и выявленных томографических изменений легких среди исследуемой группы пациентов нами предложены фенотипы на основании уже существующих эмфизематозного и бронхитического. Были выделены следующие группы больных: 1) с наличием эмфиземы (Emphysema (Е)-фенотип) — 18 человек; 2) с наличием поражения бронхиальной стенки: бронхиолоэктазы, бронхоэктазы, симптом «трамвайных рельс» и «воздушные ловушки» (B-фенотип) — 26 человек; 3) сочетание эмфиземы и поражения бронхов (Mixed (М)-фенотип) — 44 человека; 4) отсутствие эмфиземы и поражения бронхов (0-фенотип) — 18 человек. Такой подход к выделению групп согласуется в основном с принципами стратификации Kitaguchi Y., Fujimoto K., Kubo K. et al. (2006) за исключением наличия 4 фенотипа, при котором не выявлялись признаки эмфиземы и изменения бронхиальной стенки.

Для изучения взаимосвязи структурных изменений легочной ткани при компьютерной томографии с клиническими и функциональными параметрами у больных при разных фенотипах ХОБЛ исследуемая группа больных была разделена на указанные фенотипы, в которых изучалась частота основных томографических изменений, уровни спирометрических показателей и данные эхокардиографии.

Для проверки гипотезы об эффективном разделении больных на указанные группы был проведен дискриминантный анализ и выявление достоверности различий между группами. Целью дискриминантного анализа была проверка адекватности стратификации пациентов не только по данным компьютерной томографии, на основании которой было проведено разделение, но и по показателям функции внешнего дыхания и эхокардиографии. Подтверждение гипотезы является доказательством того, что указанные фенотипы отражают патогенетические особенности прогрессирования заболевания и формирования хронического легочного сердца. Таким образом, дискриминантный анализ дает информацию относительно того, различаются ли выделенные фенотипы только по данным МСКТ или они действительно являются различными подтипами одного заболевания.

Для этих целей в дискриминантную модель включены показатели компьютерной томографии (наличие того или иного симптома), данные спирометрии и эхокардиографии. Применялся пошаговый с включением метод.

Полученная дискриминантная модель достаточно точно осуществляет прогноз распределения больного в правильный фенотип. Процент правильного прогноза, показатели статистической надежности (F-критерий =4449,4; p