Chƣơng 2 : ĐỐI TƢỢNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.10. Thu thập, xử lý và phân tích số liệu
2.2.10.1. Thu thập số liệu
Số liệu đƣợc thu thập thông tin theo mẫu bệnh án nghiên cứu. Kết quả SA và đọc CLVT do nhóm bác sĩ chuyên khoa Chẩn đốn hình ảnh. Kết quả xét nghiệm ELISA từ bộ mơn Ký sinh trùng Trƣờng Đại học Y Hà Nội.
2.2.10.2. Xử lývà phân tích số liệu
Số liệu nghiên cứu sau khi đƣợc thu thập theo mẫu bệnh án nghiên cứu, tiến hành xử lý số liệu dựa trên phần mềm SPSS 20.0.
-Mơ tả kiểm định Chi2
(Chi square)[98]:
Phân tích tỷ lệ các dấu hiệu LS, xét nghiệm và hình ảnh SA, CLVT: Sử dụng test ² so sánh các tỷ lệ, xác định có ý nghĩa thống kê với p < 0,05.
-Mô tả đường cong ROC [99],[100],[101]:
Phân tích đƣờng cong ROC xác định ngƣỡng đoán bệnh SLGL cho FDS1 và FDS2. Xác định độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự báo dƣơng tính, giá
trị dự báo âm tính và AUCcủa FDS1 và FDS2.
Mỗi điểm trên đƣờng cong ROC là tọa độ tƣơng ứng với tần suất dƣơng tính thật (độ nhạy) trên trục tung và tần suất dƣơng tính giả (1 - độ đặc hiệu) trên trục hoành. Đƣờng biểu diễn càng lệch về phía bên trên và bên trái thì sự phân biệt 2 trạng thái (bệnh và không bệnh) càng rõ.
Dựa vào chỉ số (Youden index) J để xác định điểm cắt. J dao động từ 0 đến 1 và J = max(độ nhạy + độ đặc hiệu – 1)
Diện tích dƣới đƣờng cong ROC (AUC) là chỉ số đƣợc sử dụng để đánh giá khả năng chính xác của test chẩn đốn. Nếu AUC = 1 cho thấy test chẩn đốn là hồn hảo, nếu AUC = 0,5 test chẩn đốn khơng có giá trị. Mức độ chính xác của test chẩn đoán đƣợc chia mức độ nhƣ sau:
+ AUC > 0,9 : Rất tốt
+ AUC = 0,8 – 0,9 : Tốt
+ AUC = 0,6 – 0,7 : Chấp nhận đƣợc
- Mô tả các bước xây dựng mơ hình hồi quy logistic đa biến và cách
tính điểm cho các biến số [102],[103],[ 104]:
+ Các bƣớc xây dựng mơ hình hồi quy logistic đa biến
Mơ hình hồi quy logistic đa biến có dạng tổng quát:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + … + biXi [mh1]
Bƣớc 1:Xác định các biến sốvà hệ số hồi quy trong mơ hình
Mơ hình hồi quy logistic [mh1] có 2 loại biến số: Biến phụ thuộc và biến độc lập(Bảng 2.6)
Y là biến phụ thuộc(Biến nhị phân): Bệnh SLGL
X1, X2…… Xi: Là các biến độc lập (Biến dự đoán):
X1: BCAT > 8%
X2...Xi: Các biến số là đặc điểm hình ảnh SA hoặc CLVT.
b0: Hệ số hồi quy của mơ hình
b1, b2……bi: Hệ số hồi quy tƣơng ứng với các biến X1, X2…… Xi:
Bƣớc 2:Lựa chọn và kiểm định các biến số độc lập.
Các biến độc lập Xi cần thỏa mãn 2 điều kiện:
Không tƣơng quan hoặc độc lập với nhau: Đƣợc kiểm định trực tiếp
thông qua hệ số tƣơng quan ―Pearson‘s correlation‖ . Loại trừ biến độc có giá trị ―Pearson‘s Correlation‖≥ 0.7 [104].
Các biến độc lập có ít nhất ≥ 20 mẫu/ 1 biến và giá trị p < 0,05.
Bƣớc 3:Lựa chọn và kiểm định mơ hình hồi quy logistic thiết lập
Dựa vào chỉ số ƣớc lƣợng hợp lý (- 2Log likelihood). Mơ hình có chỉ số - 2Log likelihood thấp nhất là mơ hình phù hợp nhất [105].
+ Cách tính điểm cho các biến số của mơ hình hồi quy logistic:
Sau khi thiết lập mơ hình hồi quy logistic, xác định giá trị hệ số hồi quy
của mơ hình (b0) và hệ số hồi quy của các biến số (b1… bi) là cơ sở tính điểm cho các biến số:
Thay giá trị hệ số hồi quy của mơ hình (b0) và các hệ số hồi quy (b1…
bi ) tƣơng ứng của các biến số (X1 … Xi ) vào mơ hình tổng qt [mh1].
Ƣớc giản và làm tròn số để các gá trị b0 ; b1 … bi là các số nguyên dƣơng. Các giá trị của b1 … bi là cơ sở điểm cho các biến số tƣơng ứng:
Khi biến X1 xuất hiện: Cho b1 điểm; Biến X1 không xuất hiện: 0 điểm.
Khi biến Xi xuất hiện: Cho bi điểm; Biến Xi không xuất hiện: 0 điểm.