Применение современных статистических методов для прогноза исхода полиорганных поражений гипоксически-ишемического генеза у детей первого года жизни - Статья
Исследование вероятности сохранения признаков перенесенной гипоксии к году жизни ребенка, на основании клинических показателей. Характеристика групп риска сохранения полиорганных поражений гипоксически-ишемического генеза в обследованной группе детей.
При низкой оригинальности работы "Применение современных статистических методов для прогноза исхода полиорганных поражений гипоксически-ишемического генеза у детей первого года жизни", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение современных статистических методов для прогноза исхода полиорганных поражений гипоксически-ишемического генеза у детей первого года жизниРазработка принципов доказательности в медицине сделала возможным применение методов математического анализа для прогнозирования, создания численной оценки факторов риска, выявления наиболее значимых из них, анализа совместного влияния их на результат лечения, что приблизило медицину к точным наукам. Цель: на основании клинических, инструментальных показателей, включающих данные церебральной допплерографии, биоэлектрической активности и ликвородинамики головного мозга, биоэлектрической активности миокарда, функции желудочно-кишечного тракта у детей первого года жизни с полиорганными поражениями гипоксически-ишемического генеза (ПОП ГИГ), оценить вероятность сохранения признаков перенесенной гипоксии к году жизни ребенка. В результате проведенного лечения в течение года у 39 (32,5%) детей оставались проявления перенесенной гипоксии (результат не достигнут), а 81 (67,5%) ребенок был здоров (желаемый результат лечения достигнут). Для признаков, имеющих наибольшую сопряженность с результатом лечения, был рассчитан показатель, количественно оценивающий шанс (вероятность) отрицательного результата лечения при наличии фактора риска (Odds Ratio) [3]. С целью изучения влияния группы факторов на результат лечения детей с перенесенной гипоксией был использован метод математического моделирования с применением логистической регрессии, который позволяет оценить совместное влияние нескольких факторов риска на зависимую переменную, принимающую два значения.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
