SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: корреляционный анализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель — разработать алгоритм обработки базы данных проспективного нерандомизированного исследования Assessment of Myocardial Ischemic-Reperfusion Injury During Off- and On-Pump CABG (AMIRI–CABG, ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489) в программном пакете SAS Enterprise Guide 6.1 для определения наличия и оценки силы корреляции между исследуемыми переменными.

Материалы и методы. В проспективное нерандомизированное исследование AMIRI–CABG (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489) в ПСПбГМУ им. И.П. Павлова с 2016 по 2019 г. включено 336 пациентов. Создана база данных c результатами клинических, лабораторных и инструментальных исследований. Статистическая обработка данных выполнена с использованием лицензионного программного обеспечения SAS Enterprise Guide 6.1. Корреляционный анализ проводили с применением коэффициентов Пирсона и Спирмена.

Результаты. Разработан алгоритм обработки данных проспективного нерандомизированного исследования AMIRI–CABG (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489), позволяющий выполнить корреляционный анализ. Данный алгоритм может быть использован врачами различных специальностей и научными сотрудниками для обработки результатов научных или клинических исследований.

Заключение. С помощью разработанного алгоритма обработки базы данных научного исследования и программного пакета SAS Enterprise Guide 6.1 врачи и научные сотрудники смогут упростить и ускорить корреляционный анализ результатов исследований.

Об авторах

Николай Сергеевич Буненков

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»

Автор, ответственный за переписку.
Email: bunenkov2006@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4331-028X

аспирант кафедры факультетской хирургии

Россия, Санкт-Петербург

Гульнара Физулиевна Буненкова

ФГБНУ «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России

Email: gulnara533@gmail.com

клинический ординатор кафедры госпитальной терапии

Россия, Санкт-Петербург

Владимир Владимирович Комок

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»

Email: vladimir_komok@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3834-7566
SPIN-код: 3572-5180

канд. мед. наук, кардиохирург отделения кардиохирургии № 2

Россия, Санкт-Петербург

Олег Александрович Гриненко

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»

Email: klinika@spb-gmu.ru

д-р мед. наук, проректор по лечебной работе

Россия, Санкт-Петербург

Александр Сергеевич Немков

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова»

Email: nemk_as@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5152-0001
SPIN-код: 2853-4634

д-р мед. наук, профессор, кардиохирург, руководитель отделения кардиохирургии № 2

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Гржибовский А.М. Корреляционный анализ // Экология человека. – 2008. – № 9. – C. 50–60. [Grjibovski АM. Correlation analysis. Ecology, human. 2008;(9):50-60. (In Russ.)]
  2. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения STATISTICA и SPSS // Наука и здравоохранение. – 2017. – № 1. – C. 7–36. [Grjibovski AM, Ivanov SV, Gorbatova MA. Correlation analysis of data using statistica and spss software. Nauka i zdravookhranenie. 2017;(1):7-36. (In Russ.)]
  3. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Экологические (корреляционные) исследования в здравоохранении // Наука и здравоохранение. – 2015. – № 5. – C. 5–18. [Grjibovski AM, Ivanov SV, Gorbatova MA. Ecological (correlation) studies in health sciences. Nauka i zdravookhranenie. 2015;(5):5-18. (In Russ.)]
  4. Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Корреляционный анализ с использованием пакета статистических программ STATA // Экология человека. – 2014. – T. 9. – C. 60–64. [Unguryanu TN, Grjibovski AM. Correlation analysis using STATA. Ecology, human. 2014;9:60-64. (In Russ.)]

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Скатерограмма зависимости уровня тропонина I на первые сутки после операции от уровня тропонина I к концу операции

Скачать (150KB)
3. Рис. 2. Расчет корреляции

Скачать (311KB)
4. Рис. 3. Результаты корреляционного анализа

Скачать (167KB)
5. Рис. 4. Скатерограмма между временем пережатия аорты и уровнем тропонина I к концу операции

Скачать (142KB)
6. Рис. 5. Корреляция между временем пережатия аорты и уровнем тропонина I к концу операции

Скачать (168KB)
7. Рис. 6. Нелинейная связь между двумя переменными

Скачать (168KB)

© Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В., Гриненко О.А., Немков А.С., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».