4.3. Анализ диагностической ценности разработанных прогностических моделей методом ROC-анализа

     Прогностические качества полученных моделей оценивались с применением ROC-анализа на основе построения ROC-кривой, которая показывает зависимость количества верно классифицированных положительных примеров (чувствительность) от количества верно классифицированных отрицательных примеров (специфичность). Иными словами, для полученных моделей прогноза чувствительность отражает долю случаев, при которых определенный уровень послеоперационной остроты зрения достигнут будет (положительный прогноз), а специфичность - долю случаев, у которых данного уровня остроты зрения не будет (отрицательный результат прогноза).

    Эффективность прогностических моделей оценивалась по площади подROC-кривой (AUC). Теоретически данный показатель изменяется от 0,5 («бесполезная» модель) до 1 («идеальная» модель). Чем больше показатель AUC, тем лучшей прогностической силой обладает модель.

    4.3.1. Анализ ROC-кривых для моделей прогноза остроты зрения в I группе пациентов

    ROC-кривая для моделей прогноза остроты зрения не ниже 0,3 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 18.

     Для данной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,82, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что говорит о высокой информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,4 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 19.

    Площадь под ROC-кривой для данной модели составила 0,84, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что показывает достаточную информативность предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,7 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 20.

     Для полученной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,83, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что свидетельствует о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,8 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 21.

    Площадь под ROC-кривой для данной модели составила 0,88, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что говорит о высокой информативности предлагаемых расчетов. ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,3 через 6месяцев после операции представлена на рисунке 22.

    Для данной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,80, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что показывает достаточную информативность предлагаемых расчетов.

     ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,4 через 6 месяцев после операции представлена на рисунке 23.

    Для полученной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,83, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что свидетельствует о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,7 через 6 месяцев после операции представлена на рисунке 24. Площадь под ROC-кривой для данной модели составила 0,80, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что говорит о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,8 через 6 месяцев после операции представлена на рисунке 25.

     Для данной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,77, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что показывает достаточную информативность предлагаемых расчетов.

    4.3.2. Анализ ROC-кривых для моделей прогноза остроты зрения во II группе пациентов

    ROC-кривая для моделей прогноза остроты зрения не ниже 0,3 и 0,4 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 26.

    Для данной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,93, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что говорит о высокой информативности предлагаемых расчетов.

     ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,7 через 1 месяц после операции представлена на рисунке 27.

    Площадь под ROC-кривой для данной модели составила 0,81, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что свидетельствует о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,3 и 0,4 через 6месяцев после операции представлена на рисунке 28.

    Для полученной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,93, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что показывает достаточную информативностьпредлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,7 через 6 месяцев после операции представлена на рисунке 29. Для данной модели площадь под ROC-кривой оказалась равна 0,80, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что говорит о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    ROC-кривая для модели прогноза остроты зрения не ниже 0,8 через 6 месяцев после операции представлена на рисунке 30.

     Площадь под ROC-кривой для данной модели составила 0,81, а уровень значимости отличия положения кривой от биссектрисы не превышал 5% (р<0,0001), что свидетельствует о достаточной информативности предлагаемых расчетов.

    Таким образом, диагностическая ценность полученных прогностических моделей вероятности достижения определенного уровня остроты зрения после факоэмульсификации у пациентов с миопией высокой степени и катарактой различной степени зрелости оказалась достаточно высокой. Однако, показатель AUC был больше в моделях, построенных на основаниине только данных УБМ и В-сканирования, но и ОКТ.

    Следовательно, предлагаемые модели прогноза послеоперационной остроты зрения у пациентов с миопией высокой степени и начальной или незрелой катарактой, при которых возможно проведение ОКТ, обладали лучшей прогностической силой.

    Проверка математических моделей в двух группах методом «скользящего экзамена» показала, что отличия полученных результатов (по параметру точности прогноза) не превышали 10%.

    Для применения в клинической практике была разработана программа для ЭВМ, производящая автоматизированный расчет результатов прогноза визуального исхода операции у пациентов с миопией высокой степени и катарактой различной степени зрелостипосле внесения необходимых данных дооперационного обследования. Работоспособность данной компьютерной программы демонстрируется следующими клиническими примерами.

     Клинический пример 1. Пациент А., 1933 г.р.. Диагноз: Зрелая катаракта, Миопия высокой степени левого глаза. ПЗО 28,81 мм. МКОЗ до операции составила 0,04. Помимо стандартного офтальмологического обследования пациенту было проведено комплексное ультразвуковое исследование, включающее В-сканирование стекловидного тела и УБМ периферии сетчатки. Выполнить ОКТ центральной зоны сетчатки до операции не удалось в силу интенсивных помутнений хрусталика. Данные предоперационного обследования анализировались при помощи разработанной компьютерной программы (рисунок 31).

    Согласно расчетам, максимальная острота зрения у данного пациента через 1 и 6 месяцев после операции с высокой вероятностью достигнет 0,3 и с низкой вероятностью 0,4 ;0,7 и 0,8. Таким образом, острота зрения через 1 и 6 месяцев прогнозировалась на уровне не выше 0,3. Реальная послеоперационная острота зрения через 1 месяц после неосложненнойфакоэмульсификации катаракты с имплантацией ИОЛ у данного пациента составила 0,3, через 6 месяцев - 0,3. Прогноз полностью совпал с полученными данными.

    Клинический пример 2. Пациент Б., 1953 г.р.. Диагноз: Незрелая катаракта, Миопия высокой степени правого глаза. ПЗО 28,45 мм. МКОЗ до операции составила 0,3. Достаточная прозрачность оптических сред позволила перед операцией по поводу катаракты выполнить не только ультразвуковые (В-сканирование, УБМ), но и оптические (ОКТ) методы исследования. Данные предоперационного обследования анализировались при помощи разработанной компьютерной программы (рисунок 32).

    Согласно расчетам, максимальная острота зрения у данного пациента через 1 месяц после операции с высокой вероятностью достигнет 0,4 и с низкой вероятностью 0,7. Аналогичный прогноз и через 6 месяцев после операции. Таким образом, острота зрения через 1 и 6 месяцев прогнозировалась в диапазоне от 0,4 до 0,7. Реальная послеоперационная острота зрения через 1 и 6 месяцев после неосложненнойфакоэмульсификации катаракты с имплантацией ИОЛ у данного пациента, составила 0,5. Прогноз полностью совпал с полученными данными.