Таблица 1 Описание предикторов
Таблица 2 Значения коэффициентов регрессии для прогнозирования максимально корригированной остроты зрения после операции по поводу регматогенной отслойки сетчатки
Современные методы хирургического лечения РОС позволяют добиться анатомического эффекта в 93-99% случаев [2,8]. Однако при этом почти у 50% больных с РОС после анатомического прилегания сетчатки максимально корригированная острота зрения (МКОЗ) может оставаться прежней или даже ухудшаться [1,4,5].
Данное обстоятельство вызывает необходимость поиска методов ее улучшения после операции. Для оптимизации процессов зрительного восстановления после успешного хирургического лечения РОС особую актуальность представляет разработка метода прогнозирования функционального результата операции. Для решения задачи прогнозирования наиболее ценным, на наш взгляд, является методический подход, включающий ретроспективный анализ клинических факторов, тесно ассоциированных с окончательной оценкой функционального эффекта реабилитации.
Цель
Разработать способ математического прогнозирования зрительных результатов с анатомическим прилеганием сетчатки после хирургического лечения РОС.
Материал и методы
Объектом исследования явились 68 пациентов (68 глаз) – 38 мужчин и 30 женщин, с первичной РОС в возрасте от 16 до 60 лет (в среднем 43,0±10,3 года). Среди них 75% пациентов имели разной степени миопию, 13% – гиперметропию, а 12% – эмметропию. Давность РОС с момента появления первых жалоб на снижение зрения составляла от 2 до 16 недель (в среднем 6,3±0,9 недели). У всех пациентов диагностирована отслойка сетчатки в макулярной области и пролиферативная витреоретинопатия (ПВР) стадии В – 29 человек, С1-2 – 24 человека, что обусловило выбор у данной категории больных проведение эндовитреальной операции.
Методика эндовитреального вмешательства у всех больных с РОС включала трехпортовую субтотальную витрэктомию по технологии 25 Gauge на аппарате Alcon Constellation (США), эндолазерную коагуляцию разрывов сетчатки, тампонаду перфторорганическими соединениями с заменой на силиконовое масло. После образования прочной хориоретинальной адгезии в зоне разрывов силиконовое масло удаляли из витреальной полости.
В исследование были включены пациенты с полным анатомическим прилеганием сетчатки, отсутствием интра- и послеоперационных осложнений.
Случайным образом все пациенты были разделены приблизительно в соотношении 7:2 на две группы – обучающую и экзаменационную. По обучающей выборке, в которую вошли 53 пациента, строилась модель прогнозирования. Проверка обоснованности полученной прогностической модели была произведена на экзаменационной выборке, в которую вошли 15 пациентов.
До операции у всех пациентов проводили тщательный комплексный анализ клинической картины РОС. После операции в сроки 2 недели, 1, 3 и 6 месяцев, регистрировали показатели МКОЗ и морфологическое состояние сетчатки методом оптической когерентной томографии (ОКТ) на аппарате Cirrus HD-OCT 5000 (Carl Zeiss Meditec, США).
Для построения прогностической модели использовались только пациенты обучающей группы. На первом этапе производился отбор клинических признаков (предикторов) для включения в модель.
В процессе исследования пациенты обучающей группы наблюдения были охарактеризованы 12 клиническими признаками (предикторами), каждый их которых мог оказать влияние на восстановление послеоперационной МКОЗ. Среди них два базовых (пол, возраст), 9 признаков, определяющих специфику послеоперационного клинического состояния глаз (исходная МКОЗ, внутриглазное давление (ВГД), клиническая рефракция, длина передне-задней оси (ПЗО), распространённость и давность РОС, уровень субретинальной жидкости в макуле, характер ретинальных разрывов, стадия ПВР), и 1 признак, характеризующий длительность операции в минутах.
Для статистической обработки полученных данных использовали программу IBM SPSS Statistics 20.
На 1-м этапе исследования выполняли поиск и отбор предикторов, с которыми статистически значимо связана зависимая переменная (МКОЗ через 6 месяцев после операции) с использованием ранговой корреляции Спирмена. На 2-ом этапе, для достижения поставленной цели прогнозирования зрительных функций после хирургии РОС использовалась множественная линейная регрессия, общее назначение которой состоит в построении линейной связи между несколькими (двумя и более) независимыми переменными (предикторами) и зависимой переменной [11]. Общий вид линейной регрессии имеет следующий вид:
Y = К + b1*X1 + b2*X2 + … + bn*Xn,
где Y – прогнозируемое значение (зависимая переменная); К – константа; bi – коэффициент регрессии для i-го предиктора; Xi – значение i-го предиктора; n – количество предикторов.
Результаты и обсуждение
Корреляционный анализ данных позволил выделить 5 предикторов, наиболее тесно связанных с МКОЗ через 6 месяцев после операции, для которых модуль коэффициента корреляции Спирмена был более 0,8 (|ρ|>0,8). Эти предикторы представлены в табл. 1.
Выбранные 5 предикторов и зависимая переменная для каждого из 53 пациентов обучающей группы составили обучающую матрицу наблюдений, обрабатывая которую в программе IBM SPSS Statistics 20, были определены коэффициенты множественной линейной регрессии. Использовался метод обратного исключения. Он строится на основе включения всех выбранных предикторов в модель, а затем из нее исключаются те предикторы, которые не проходят проверку на значимость по стандартному частному F-тесту [6].
Проведенный регрессионный анализ с обратным исключением переменных выявил прогностическую значимость 4 признаков-предикторов. Переменная X5 (уровень субретинальной жидкости) была исключена из модели (использовался стандартный критерий: F-исключения≥0,1). На основе предикторов X1, X2, X3, X4 и была сформирована прогностическая модель (табл. 2).
Таким образом, прогностическая модель выглядит следующим образом:
Y = 2,4597 - 0,0147*X1 - 0,0655*X2 + 0,7839*X3 - 0,006*X4,
где Y – прогнозируемая МКОЗ через 6 месяцев; X1 – давность отслойки сетчатки (недели); X2 – ПЗО (мм); X3 – МКОЗ до операции; X4 – длительность манипуляций в витреальной полости (мин.) [3].
Качество прогностической модели, ее информационная способность и согласованность с исходными данными оценивали с использованием коэффициента детерминации R2, дисперсионного анализа и анализа остатков.
Результаты из расчетов приведены в таблице 3.
Сведения, представленные в таблице 3, показали, что коэффициент R2 оказался равным 0,857. Модели с R2 выше 0,8 являются достаточно доказанными. Статистическую значимость модели подтвердили также результаты дисперсионного анализа по величине F-критерия, который оказался равным 72,01 с уровнем значимости p<0,001.
Проводился также анализ остатков. Остаток – это разность между значением, предсказанный моделью, и фактическим значением в каждом наблюдении. Размах остатков составил от -0,21 до 0,22, в среднем 0,00±0,10. Типичная ошибка модели была равна 0,08, что свидетельствует о ее высокой информативности.
Послеоперационная МКОЗ, рассчитанная по разработанной нами формуле у пациентов экзаменационной выборки (15 глаз) к 6 месяцу после операции, спрогнозирована в интервале 0,2-0,8 (в среднем 0,56±0,05), а фактическая МКОЗ, полученная к данному периоду наблюдения, в среднем составила 0,58±0,07 (от 0,3 до 0,8). Анализ остатков для экзаменационной выборки пациентов дал схожий с обучающей выборкой результат. Размах остатков у пациентов экзаменационной выборке составил от -0,22 до 0,19 (в среднем -0,02±0,01). Типичная ошибка модели составила 0,08.
Выводы
1. Клинически подтверждена возможность математического прогнозирования послеоперационной МКОЗ у пациентов с прилеганием сетчатки после хирургического лечения РОС. Максимальная ошибка модели составляет 0,22; типичная ошибка модели составляет 0,08.
2. При решении задачи проспективного зрительного прогнозирования при хирургическом лечении РОС оптимальными являются четыре клинических признака – предиктора: длительность РОС, исходная МКОЗ, длина ПЗО и продолжительность операции, показавшие статистически значимые связи с послеоперационной МКОЗ.
3. Математическая часть модели упрощает проведение процедуры прогнозирования, не снижая ее надежности и информативности, не требует специальных знаний и навыков, что дает возможность ее использования при хирургии РОС в качество скрининговой методики.
