radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical Universityradioelectronics-158Research ArticleПРИБОРЫ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ, КОНТРОЛЯ СРЕДЫ, ВЕЩЕСТВ, МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙMEDICAL DEVICES, ENVIRONMENT, SUBSTANCES, MATERIAL AND PRODUCTМодуль прогнозирования осложнений после трансплантации костного мозга у детей с лейкозамиThe Module for Predicting Complications after Bone Marrow Transplantation in Children with LeukemiaНикифоровС. В.NikiforovS. V.

студент 1-го курса магистратуры

the first year Master’s Degree student

stepka_007@mail.ruСмирновБ. И.SmirnovB. I.

доцент кафедры радиотехниче­ских систем

Ph.D. in engineering, Associate Professor of the Department of Radio Engineering Systems

dmcs-2010@yandex.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical University "LETI"Russian Federation201728022017017479Copyright © Никифоров С.В., Смирнов Б.И., 20172017Никифоров С.В., Смирнов Б.И.Nikiforov S.V., Smirnov B.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/158

Описан программный модуль, оценивающий вероятность возникновения осложнений после трансплантации костного мозга. В основу положена модель, построенная на основе логистической регрессии и использующая базу данных, содержащую записи 155 пациентов в возрасте от 5 до 21 года. Модуль содержит подробное графическое представление результатов в виде ROC-кривой, вычисленных значений истинного и ложного прогнозов, а также отношения правдоподобия полученных оценок. На графиках выделяются области достоверного и недостоверного прогнозов, а также область невозможности прогнозирования.

The paper presents the program module that estimates the probability of complications after the bone marrow transplantation. The shown approach is based on a logistic regression. The medical database containing the records of 155 patients aged from 5 to 21 is used. The program module contains a detailed graphical representation of the results in the form of a ROC curve, the calculated values of true and false predictions as well as likelihood ratio of the obtained values. The areas of reliable and unreliable predictions as well as the area where predictions are impossible are highlighted on the chart.

Трансплантация костного мозгапрогнозирование осложненийлогистическая регрессиячувствительностьспецифичностьистинный прогнозложный прогнозотношение шансовотношение рискадоверительный интервалпрограммный модульROC-анализBone Marrow TransplantationComplications PredictionLogistic RegressionROC-AnalysisSensitivitySpecificityTrue ForecastFalse ForecastOdds RatioRisk RatioConfidence IntervalProgram ModuleReferencesИнформационные технологии в здравоохранении: ОСИ (февр. 2013-февр. 2014) / сост. О. В. Смирнов. Казань: РОМНИ, 2014. 5 с. URL: http://www.rmbic.ru /userfiles/OSI-2(2).pdf (дата обращения 25.12.2016).Informatsionnye tekhnologii v zdravookhranenii: OSI Bibl. uk. (fevr. 2013-fevr. 2014) / sost. O. V. Smirnov [Information technology in health care: OSI] (febr. 2013-febr. 2014). Kazan: ROMNI, 2014. 5. Available at: http://www.rmbic.ru/userfiles/OSI-2(2).pdf (accessed: 25.12.2016). (In Russian)Статистические методы анализа в клинической практике / П. О. Румянцев, В. А. Саенко, У. В. Румянцева, С. Ю. Чекин / ГУ "Медицинский радиологический научный центр РАМН". Обнинск, 2009. 96 с.Rumyantsev P. O., Saenko V. A., Rumyantseva U. V., Chekin S. Yu. Statisticheskie metody analiza v klinicheskoi praktike [Statistical methods of analysis in clinical practice]. Obninsk, 2009, 96 p.Файнзильберг Л. С., Жук Т. Н. Гарантированная оценка эффективности диагностических тестов на основе усиленного ROC-анализа // Управляющие системы и машины. 2009. № 5. С. 3-13.Fainzil'berg L. S., Zhuk T. N. Guaranteed evaluation of diagnostic tests based on strengthened ROCanalysis. Upravlyayushchie sistemy i mashiny. 2009, no. 5, pp. 3-13. (In Russian).Kleinbaum D. G., Klein M. Logistic Regression. New York: Springer-Verlag, 2002. 513 с.Kleinbaum D. G., Klein M. Logistic Regression. New York, Springer-Verlag, 2002, 513 p.Наследов А. Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. СПб.: Питер, 2005. 416 с.Nasledov A. D. Komp'yuternyi analiz dannykh v psikhologii i sotsial'nykh naukakh [Computer analysis of data in psychology and social sciences]. St. Petersburg, Piter, 2005, 416 p. (In Russian).Маркелов О. А., Смирнов Б. И. Алгоритм построения моделей логистической регрессии при малом объеме данных // Изв. СПбГЭТУ "ЛЭТИ". 2010. № 10. С. 94-101.Markelov O. A., Smirnov B. I. Algorithm for constructing a logistic regression model with a small amount of data. Izvestiya SPbGETU "LETI". 2010, no. 10, pp. 94-101. (In Russian).Ланг Т. А., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Руководство для авторов, редакторов и рецензентов / пер. с англ. М.: Практическая медицина, 2011. 480 с.Lang T. A., Sesik M. How to report statistics in Medicine. American College of Physicians, Philadelphia, 2006, 478 p.Гуткин Л. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. 2-е изд. М.: Сов. радио, 1972. 448 с.Gutkin L. S. Teoriya optimalnykh metodov radiopriema pri fluktuacionnyh pomehah; 2-e izd. [The theory of optimal methods of radio receiving undo fluctuation interferences; 2nd ed.] Moscow, Sovetckoe radio, 1972, 448 p. (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.