Форма документа : Стаття із журналу Шифр видання : Автор(и) : Tsybulskaya T., Zavgorodnaya N., Lezhenko G., Pashkova E. Назва : Mathematical model of the individual prognosis of the probability of progression of acquired myopia in children Місце публікування : Офтальмология. Восточная Европа. - Минск, 2018. - Том 8, N 3. - С. 410-417 (Шифр ОУ19/2018/8/3) MeSH-головна: МИОПИЯ -- MYOPIA БОЛЕЗНИ ПРОГРЕССИРОВАНИЕ -- DISEASE PROGRESSION ФАКТОРЫ РИСКА -- RISK FACTORS ЛОГИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ -- LOGISTIC MODELS КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -- COMPUTER SIMULATION МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТОВ -- PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ДЕТИ -- CHILD Анотація: Проведено обследование 144 детей (288 глаз) с приобретенной миопией слабой степени. І группу наблюдения составили 62 ребенка (124 глаза) с прогрессирующей миопией, ІІ группу наблюдения — 82 ребенка (164 глаза) со стабильной миопией. Срок наблюдения — 1 год. Для анализа полученных данных использовали статистические методы построения многофакторных математических моделей. В модель прогноза вероятности прогрессированиямиопии вошли следующие факторные признаки: преломляющая сила роговицы ?41,5 дптр (ОШ 6,92; 95 % ДИ 4,04-11,8, р ‹ 0,05), аксиальная длина глазного яблока ?25,0 мм (ОШ 3,74; 95%ДИ 2,08-6,74, р0,05), диаметр роговицы ?12,3 (ОШ 8,41; 95 % ДИ 4,94-14,3; р ‹ 0,05), толщина слоя перипапиллярных нервных волокон ?90 мкн (ОШ 3,52; 95 % ДИ 2,14-5,82, р ‹ 0,05), запас относительной аккомодации ?1,5 дптр (ОШ 2,94; 95 % ДИ 1,34-6,43, р ‹ 0,05), привычный тонус аккомодации ?0,5 дптр (ОШ 2,07; 95 % ДИ 0,98-4,45, р ‹ 0,05), гипермобильность суставов ?5 баллов (ОШ 3,32; 95 % ДИ 1,88-5,85, р ‹ 0,05), возраст манифестации миопии ?8 лет (ОШ 5,62; 95 % ДИ 2,49-12,7, р ‹ 0,05), а также наличие наследственности по поводу миопии в анамнезе (ОШ 3,25; 95 % ДИ 1,97-5,34, р ‹ 0,05). Классификационная способность модели составила 89 %. Вероятность правильного положительного результата при использовании данной модели составила 91,1 %, а вероятность верного отрицательного результата — 89,9 %. Чувствительность модели 86,2 %, специфичность — 93 %. Полученная математическая модель (AUC Дод.точки доступу: Tsybulskaya, T.; Zavgorodnaya, N.; Lezhenko, G.; Pashkova, E.