SAS ENTERPRISE GUIDE 6.1: ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ.

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель — разработать алгоритм прогнозирования повышения концентрации тропонина I на 3 день после коронарного шунтирования с искусственным кровообращением в зависимости от концентрации тропонина I на 1 день после операции.

Задачи — оценить характер распределения исследуемых переменных, выбрать адекватную прогностическую модель, оценить точность построенной модели в программном пакете SAS Enterprise Guide 6.1.

Материалы и методы. В проспективное нерандомизированное исследование AMIRI — CABG (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03050489) в ПСПбГМУ им. И.П. Павлова с 2016 по 2019 годы включено 336 пациентов, имеющих показания к коронарному шунтированию. Для разработки алгоритма отобрана группа пациентов после коронарного шунтирования с искусственным кровообращением (n=128). Создана база данных, в которую внесены данные: концентрации тропонина I на 1 и 3 день после коронарного шунтирования. Определен характер распределения исследуемых переменных, для построения прогностической модели выбрана линейная регрессия, оценена ее точность.

Результаты. В программном пакете SAS Enterprise Guide 6.1 реализован алгоритм прогнозирования повреждения миокарда на 3 день после коронарного шунтирования с искусственным кровообращением в зависимости от концентрации тропонина I на 1 день после операции с помощью линейной регрессии.

Заключение. Алгоритм построения линейной регрессии, разработанный в SAS Enterprise Guide 6.1, может использоваться для обработки данных научного исследования.

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

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

Василий Андреевич Бобыльков

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России, Санкт-Петербург

Email: basilbob@yandex.ru

клинический ординатор

Россия

Никита Владимирович Грудинин

ФГБУ НМИЦ Трансплантологии и искусственных органов имени академика В.И. Шумакова, Минздрава России, Москва

Email: nikita.grudinin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1100-9513

кардиохирург отделения трансплантации легких

Москва

Гульнара Фазулиевна Буненкова

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

Email: gulnara533@gmail.com

клинический ординатор кафедры госпитальной терапии, 

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 отделения кардиохирургии № 2

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Austin PC., Steyerberg EW. The number of subjects per variable required in linear regression analyses // Journal of Clinical Epidemiology. - 2015. - v. 68, № 6.- p. 627-636. doi: 10.1016/j.jclinepi.2014.12.014.
  2. Буненков Н. С., Буненкова Г. Ф., Комок В. В., Гриненко О. А., Немков А. С. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: корреляционный анализ // Medical academic journal. - 2020. - T. 20, № 1. - C. 51-56 doi.org/10.17816/MAJ17737
  3. [Bunenkov NS., Bunenkova GF., Komok VV., Grinenko OA., Nemkov A. S. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: correlation analysis. Medical academic journal. 2020; 20(1): 51-56. doi.org/10.17816/MAJ17737 (In Russ.)]
  4. Gu H.-Q., Li D.-J., Liu C., Rao Z.-Z. %ggBaseline: a SAS macro for analyzing and reporting baseline characteristics automatically in medical research // Annals of Translational Medicine. - 2018. - T. 6, № 16. - C. 326-326 10.21037/atm.2018.08.13 [Gu H.-Q., Li D.-J., Liu C., Rao Z.-Z. %ggBaseline: a SAS macro for analyzing and reporting baseline characteristics automatically in medical research. Annals of Translational Medicine. 2018; 6(16): 326-326, doi: 10.21037/atm.2018.08.13].
  5. Gu H.-Q., Li Z.-X., Zhao X.-Q., Liu L.-P., Li H., Wang C.-J., Yang X., Rao Z.-Z., Wang C.-X., Pan Y.-S., Wang Y.-L., Wang Y.-J. Insurance status and 1-year outcomes of stroke and transient ischaemic attack: a registry-based cohort study in China // BMJ Open. - 2018. - T. 8, № 7. - C. e021334. 10.1136/bmjopen-2017-021334 [Gu H.-Q., Li Z.-X., Zhao X.-Q., Liu L.-P., Li H., Wang C.-J., Yang X., Rao Z.-Z., Wang C.-X., Pan Y.-S., Wang Y.-L., Wang Y.-J. Insurance status and 1-year outcomes of stroke and transient ischaemic attack: a registry-based cohort study in China. BMJ Open. 2018; 8(7), e021334. 10.1136/bmjopen-2017-021334]
  6. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Белый С.А., Комок В.В., Гриненко О.А., Немков А.С. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: начало работы // Медицинский академический журнал. - 2019. - T. 19, № 3. - C. 27-36.
  7. [Bunenkov NS., Bunenkova GF., Beliy SA. et al. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: getting started. Medical academic journal. 2019; 19(3): 27-36. doi: 10.17816/MAJ19327-36 (In Russ.)]
  8. Власова И. И., Соколов А. В., Костевич В. А., Михальчик Е. В., Васильев В.Б. Индуцированное миелопероксидазой окисление альбумина и церулоплазмина: роль тирозина // Биохимия. - 2019. - T. 84, № 6. -- C. 836-848 10.1134/S0320972519060095 [Vlasova I. I., Sokolov A. V., Kostevich V. A., Mihalchik E. V., Vasiljev V.B. Inducirovannoe mieloperoksidazoj okislenie al'bumina i ceruloplazmina: rol' tirozina // Biochimiya. 2019; 84(6): 836-848 (In Russ.) 10.1134/S0320972519060095 ].
  9. Гржибовский А. М., Иванов С. В., Горбатова М. А. Однофакторный линейный регрессионный анализ с использованием программного обеспечения STATISTICA и SPSS // Наука и Здравоохранение. - 2017. - T. 2. - C. 5-33 [Grzhibovskij A. M., Ivanov S. V., Gorbatova M. A. Odnofaktornyj linejnyj regressionnyj analiz s ispolzovaniem programmnogo obespecheniya STATISTICA i SPSS. Nauka i Zdravoohranenie. 2017; 2:5-33 (In Russ.)].
  10. Григорьева Д.В., Горудко И.В., Костевич В.А., Соколов А.В., Буко И.В., Васильев В.Б., Полонецкий Л.З., Панасенко О.М., С.Н. Ч. Активность миелопероксидазы в плазме крови как критерий эффективности лечения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями // Биомедицинская химия. - 2016. - T. 62, № 3. - C. 318-324. [Grigorieva D.V., Gorudko I.V., Kostevich V.A., Sokolov A.V., Buko I.V., Vasilyev V.B. et al. Plasma myeloperoxidase activity as a criterion of therapeutic effectiveness for patients with cardiovascular diseases. Biochem. Moscow Suppl. Ser. B 10, 173–179 (2016) (In Russ.) https://doi.org/10.1134/S1990750816020050]
  11. Панасенко О.М., Михальчик Е.В., Горудко И.В., Григорьева Д.В., Соколов А.В., Костевич В.А., Васильев В.Б., Черенкевич С.Н. Влияние антиоксидантов и скавенджеров гипогалоидных кислот на активацию нейтрофилов липопротеинами низкой плотности, модифицированными гипохлоритом. // Биофизика. - 2016. - T. 61, № 3. - C. 500-509. [Panasenko O.M., Mihal'chik E.V., Gorudko I.V., Grigor'eva D.V., Sokolov A.V., Kostevich V.A. et al. Vliyanie antioksidantov i skavendzherov gipogaloidnyh kislot na aktivaciyu nejtrofilov lipoproteinami nizkoj plotnosti, modificirovannymi gipohloritom. Biofizika. 2016; 61 (3): 500-509 (In Russ.)]
  12. Соколов А. В., Костевич В. А., Горбунов Н. П., Григорьева Д. В., Горудко И. В., Васильев В.Б., Панасенко О.М. Связь между активной миелопероксидазой и хлорированным церулоплазмином в плазме крови пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. // Медицинская иммунология - 2018. - T. 20, № 5. - C. 699-710 10.15789/1563-0625-2018-5-699-710. [Sokolov A.V., Kostevich V.A., Gorbunov N.V., Grigorieva D.V., Gorudko I.V., Vasilyev V.B. et al. A link between active myeloperoxidase and chlorinated ceruloplasmin in blood plasma of patients with cardiovascular diseases. Medical Immunology (Russia). 2018;20(5):699-710. (In Russ.) https://doi.org/10.15789/1563-0625-2018-5-699-710]

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Буненков Н.С., Комок В.В., Бобыльков В.А., Грудинин Н.В., Буненкова Г.Ф., Гриненко О.А., Немков А.С., 2021

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».