Модернизация прогностических регрессионных моделей для оценки количества летальных исходов при новой коронавирусной инфекции
Цель исследования — модернизировать созданные прогностические регрессионные модели в условиях расширения знаний о новой коронавирусной инфекции COVID-19.
Материалы и методы. В основу модификации моделей и повышения их предсказательной способности положен мониторинг открытых данных из международных и российских информационных баз. Вычислены традиционные описательные статистики, для моделирования использовали линейный регрессионный анализ. Работы выполнены с помощью программ IBM SPSS Statistics 26.0 и R 3.6.0 (RStudio).
Результаты. Изучены проявления эпидемического процесса заболеваемости COVID-19 в нескольких странах с особым вниманием к возникновению случаев летальных исходов, ассоциированных с данной инфекцией. Отмечен значительный процент тяжелых форм среди заболевших как в России, так и за рубежом. С учетом достижения пика заболеваемости в Китае и Италии авторы провели работу над усовершенствованием представленных ранее (см. журнал «Современные технологии в медицине», Т. 12, №2, 2020 г.) регрессионных моделей и сравнили их эффективность. Первая модифицированная модель основана на абсолютном приросте новых случаев инфекции: регрессионный коэффициент равен 0,16 (95% ДИ 0,137–0,181). Эти сведения относятся к базовой информации, которая аккумулируется в открытых источниках. В расширенной версии обновленной модели кроме указанного фактора также учитывали данные о случаях тяжелого течения инфекции: регрессионные коэффициенты 0,128 (95% ДИ 0,103–0,153) и 0,053 (95% ДИ 0,029–0,077) соответственно, p=0,0001 при сравнении модели 2 с моделью 1.1.
Заключение. Основываясь на новых текущих (с января по май 2020 г.) данных о заболеваемости COVID-19 в мире и отдельных странах, авторы выполнили конкретизацию исходной и расширенной регрессионных моделей прогнозирования случаев летальных исходов. Полученные оптимизированные модели экстраполированы на новую ситуацию по инфекции, что позволит и далее совершенствовать наш аналитический подход. В настоящее время продолжается сбор данных для улучшения предсказательной способности моделей.
- WHO/HQ/DDI/DNA/CAT. International guidelines for certification and classification (coding) of COVID-19 as cause of death. Based on International Statistical Classification of Diseases (16 April 2020). URL: https://www.who.int/classifications/icd/Guidelines_ Cause_of_Death_COVID-19.pdf?ua=1.
- World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19). Situation report — 131. URL: https://www.who.int/docs/default-source/ coronaviruse/situation-reports/20200530- covid-19-sitrep-131.pdf?sfvrsn=d31ba4b3_2.
- Centers for Disease Control and Prevention. Interim guidelines for collecting, handling, and testing clinical specimens for COVID-19. URL: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019- nCoV/lab/guidelines-clinical-specimens.html.
- СП 3.1.3597-20 «Профилактика новой коронавирусной инфекции (COVID-19)».
- Методические рекомендации МР3.1.0178-20 «Определение комплекса мероприятий, а также показателей, являющихся основанием для поэтапного снятия ограничительных мероприятий в условиях эпидемического распространения COVID-19».
- Письмо Управления Роспотребнадзора по Нижегородской области №52-00-08/03-3329-2020 от 27.04.2020 г. «Об учете коронавирусной инфекции».
- Министерство здравоохранения Российской Федерации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Временные методические рекомендации. Версия 6 (28.04.2020). URL: https://static-1.rosminzdrav.ru/system/ attachments/attaches/000/050/116/original/ 28042020_%D0%9CR_COVID-19_v6.pdf.
- Министерство здравоохранения Российской Федерации. Информационный ресурс о COVID-19. URL: https://covid19.rosminzdrav.ru/.
- Melik-Huseynov D.V., Karyakin N.N., Blagonravova A.S., Klimko V.I., Bavrina A.P., Drugova O.V., Saperkin N.V., Kovalishena О.V. Regression models predicting the number of deaths from the new coronavirus infection. Sovremennye tehnologii v medicine 2020; 12(2): 6–13, https://doi.org/10.17691/stm2020.12.2.01.
