ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОТСТАВАНИЙ НЕРВНО-ПСИХИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ В ДОШКОЛЬНОМ ВОЗРАСТЕ У ДЕТЕЙ, ИМЕЮЩИХ ФАКТОРЫ РИСКА В РАННЕМ ВОЗРАСТЕ

Нервно-психическое развитие (НПР) – один из главных показателей комплексной оценки здоровья детей, отражающий степень индивидуальной морфофункциональной зрелости нервной системы и соответствие развития ребенка его биологическому возрасту

Цель исследования: разработать модель прогнозирования отставаний НПР у детей дошкольного возраста на основе данных о статистически значимых факторах риска.

Для построения модели прогнозирования отставаний НПР у детей дошкольного возраста проанализированы данные 104 детей, из которых 43 ребенка имели 2 либо 3 группу НПР и выступали в роли основной группы, а также 61 ребенок 1 группы НПР, выступавших группой сравнения. Параметры включения: возраст 4-6 лет, 1-2 группа здоровья.

Произведен анализ факторов риска на основе данных анкетирования, а также формы 112/у. Далее при помощи четырехпольной таблицы сопряженности была произведена оценка отношений шансов нарушения НПР (OR). По результатам которой были выявлены 10 статистически значимых факторов риска (табл. 1).

Для построения прогностической модели НПР у дошкольников был использован метод бинарной логистической регрессии, согласно которому вероятность наступления события для некоторого случая рассчитывается по формуле:

Где, Z = b1 • X1 + b2 • Х2 + ... + bn • Xn + a,

Х1, Х2, Х3….. Хn – значения независимых переменных

b1, b2, b3,…bn – коэффициент логистической регрессии

а – константа логистической регрессии.

Оценка прогностической способности модели проведена методом ROC-анализа по величине AUC с 95% доверительным интервалом с учетом стандартной ошибки (SE). Интерпретация показателя AUC проводилась по шкале, согласно которой при значении, находящемся в пределах интервала 0,9–1,0, качество модели оценивалось как отличное; 0,8–0,9 – очень хорошее; 0,7–0,8 – хорошее; 0,6–0,7 – среднее; 0,5–0,6 – неудовлетворительное. Для определения точки отсечения использован метод максимальной суммарной чувствительности и специфичности модели (Cutt_ off = max (Se + Sp)).

Для построения модели логистической регрессии в роли независимых пере-менных Х1, Х2, Х3….. Хn использовались статистически значимые факторы риска, проведена их кодировка (табл. 2).

Коэффициенты b1, b2, b3,…bn и а рассчитаны методом логистической регрессии в программе IBM SPSS 27 (табл. 3).

С учетом вышеуказанных данных формула, для искомой прогностической модели будет следующая:

Где Z = b1 • X1 + b2 • Х2 + b3 • Х3 + b4 • X4 + b5 • Х5+ b6 • Х6 + b7 • Х7 + b8 • Х8 + b9 • Х9+ b10 • Х10 + a.

Для обозначения значений независимых переменных Х1, Х2, Х3….. Х10 использована бинарная кодировка: 0 - фактор риска присутствует, 1 – фактор отсутствует. В качестве зависимой переменной выступает группа НПР. С принятым условным кодированием: 1 – ЗНПР (дети 2-3 групп НПР); 2 – здоров (дети 1 группы НПР). Таким образом, при расчете переменных формула будет показывать вероятность того, что исследуемый ребенок будет здоров.

В результате статистической обработки получена таблица классификаций с общей процентной долей точности диагностики в 83,5% (80,4% для общей группы, дети 2-3 группа НПР и 86% для группы сравнения, 1 группа НПР, таб. 4).

Таким образом прогностическая модель для диагностики отклонений НПР у детей с факторами риска в раннем возрасте имеет следующий вид:

Где Z = 1,096 • X1(0/1) + 1,820 • Х2(0/1) + 0,782• Х3(0/1) + 0,630 • X4(0/1) + 1,558 • Х5(0/1) + 1,247 • Х6(0/1) + 2,243 • Х7(0/1) + 1,444• Х8(0/1) + 1,790 • Х9(0/1) + 1,650 • Х10(0/1) + (-10,313)

Диапазон значений вероятности P варьирует от 0 до 1 (0-100%), при этом чем выше значение P, тем выше вероятность того, что диагностируемый ребенок с известными факторами риска в дошкольном возрасте будет иметь нормальный уровень развития (1 группа НПР). Таким образом, в зависимости от значений вероятности P можно выделить следующие условные группы риска: 0-25% крайне высокий; 25%-50% высокий; 50-75% средний; 75-100% низкий.

Для определения диагностической ценности модели применен ROC-анализ и построена ROC-кривая (рис. 1). Пороговое значение функции в точке отсечения (cut-off) составило 0,405 при чувствительности 93,1% и специфичности в 80%. Значение площади под кривой (AUC) составляет 0,922, что свидетельствует об отличном качестве прогностической модели (табл. 5).

Рисунок 1 - ROC анализ прогностической модели

DOI:10.23670/IRJ.2024.140.33.5

Представленная прогностическая модель позволяет выделить группу риска по развитию отклонений нервно-психического развития в дошкольном возрасте на доклиническом этапе у детей подвергавшихся воздействию установленных факторов риска.