2.4 Статистическая обработка полученных результатов

    В основную статистическую обработку был включен 61 пациент (61 глаз): 30 с ВД взрослых и 31 с хронической ЦСХ. Для определения билатеральности использовались данные парного глаза. В группу верификации был включено 29 пациентов (29 глаз): 15 с ВД и 14 с хЦСХ. Статистический анализ проводился с применением программы SAS v9.4. Результаты считались статистически значимыми при p<0,05. Для описания разных значений категориальных данных вычислялись абсолютные частоты и проценты от общего количества наблюдений, обработка категориальных данных проводилась с использованием таблиц частот, таблиц сопряженности, критерия ХИ-квадрат или точного критерия Фишера (в случае малого числа наблюдений). Для определения влияния категориальных переменных на нормально распределенные данные использовался критерий t-test, для данных, распределение которых отличались от нормального, – критерий Манна-Уитни. Для количественных данных выполнялась проверка нормальности данных с помощью критерия Шапиро-Уилкса. Количественные переменные, распределение которых не отличалось от нормального, были описаны через среднее значение и стандартную ошибку среднего. Количественные данные, распределение которых отличалось от нормального, описаны при помощи медианы, 25 и 75 квартилей. Для исследования взаимосвязи количественных параметров вычислялся коэффициент корреляции Спирмена, оценивающий меру линейной связи между признаками.

    Для оценки вероятности выявления заболевания на основании предикторов, полученных при выполнении предварительных исследований, использовали метод бинарной логистической регрессии. С этой целью был проведен пошаговый регрессионный анализ. Прогностическую оценку модели логистической регрессии проводили при помощи ROC-анализа, определяли оптимальную точку отсечения, вычисляли чувствительность и специфичность для полученной модели. Качество распознавания модели оценивалось по площади под характеристической кривой, при оценке качества модели использовали классификацию Н.В. Трухачевой [21].