Применение регрессионного анализа и деревьев классификации для расчета дополнительного популяционного риска ишемической болезни сердца

Цель исследования состояла в проведении сравнительного анализа применения регрессионного анализа и деревьев классификации для расчета дополнительного популяционного риска на примере ишемической болезни сердца (ИБС). Объектом исследования явилась случайная популяционная выборка мужского и женского взрослого населения в возрасте 25-64 лет, проживающего в Кемеровской области (1628 человек), в рамках многоцентрового эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ. В качестве факторов риска ИБС рассматривались показатели липидного обмена, артериальная гипертензия, факторы образа жизни, психоэмоциональные особенности, социальные показатели. Оценка наличия ИБС проводилась по сумме трех эпидемиологических критериев: на основе кодирования ЭКГ-изменений по Миннесотскому коду, опросника Rose и инфаркта миокарда в анамнезе. Расчет дополнительного популяционного риска ИБС, обусловленного факторами риска, проводился по единым оригинальным алгоритмам, но с помощью разных методов статистического анализа: логистического регрессионного анализа и деревьев классификации. По факторам риска построены математические модели вероятности ИБС с прогностической значимостью для логистического регрессионного анализа 83,8 %, деревьев классификации - 71,9 %. Используемые методы статистического анализа показывают разные значения вклада факторов риска в показатели распространенности ИБС, что следует из отсутствия корреляционной связи между ними. По обоим методам статистического анализа дополнительный к популяционному риск ИБС, обусловленный нагрузкой факторами риска, в половозрастных группах изменяется с отрицательных значений в возрастных группах до 45 лет включительно до положительных значений у лиц более старшего возраста. Увеличение дополнительного риска ИБС в возрастных группах по обоим методам практически линейное, с небольшими отклонениями. Разница дополнительного популяционного риска, рассчитанного по двум методам статистического анализа, незначительная, как правило, не превышает 1,5 %. Следовательно, оба метода показывают схожие результаты и могут в равной степени использоваться при расчете популяционного риска ИБС.