The study objective is to validate a mathematical model for prognosis of progression of the acute period of myocardial infarction.
Materials and methods. We examined 135 patients with acute Q-wave myocardial infarction of the left ventricle aged between 34 and 88 years (mean age 66, standard deviation 12 years), among them 64 women and 71 men. For prognosis of the outcome of the acute period of myocardial infarction we used an approach based on intellectual data analysis (data mining) in combination with mathematical methods based on decision trees.
Results. Using decision tree algorithms, we singled out laboratory parameters (attributes) which were subsequently used as input. Adequacy of classification of these attributes was determined by a contingency table. Accuracy of the obtained calculation results was 95.56 % demonstrating good agreement between the model and observed data. In a decision tree visualization, the most significant 8 laboratory parameters were determined. Significance of NO2 metabolite was 24.9 %, triglycerides – 16.7 %, urea – 14.8 %, erythrocytes – 11.2 %, alanine aminotransferase – 9.4 %, very low density lipoproteins – 9.4 %, creatinine – 8.5 %, prothrombin index – 5.1 %. In the Rules tab, only rules 4 and 9 can be used with confidence, because their confidence level approaches 100 %, and effect cost for the fact of death was 33.59 % and 32.03 %, respectively.
Conclusion. Using a decision tree algorithm, we determined prognostically significant factors for progression of acute myocardial infarction. The following set of parameters predicts unfavorable outcome (death) with 95.56 % accuracy: NO2 < level 22.755 mmol/l, triglycerides ≥ 1.565 mmol/l, erythrocytes < 4.91 M/uL, alanine aminotransferase < 1.23 mmol/l, urea < 7.05 mmol/l, very low-density lipoproteins < 0.965 mmol/l, creatinine ≥ 91.55 µmol/l, NO2 level ≥ 22.755 mmol/l predicts a favorable outcome with 95.56 % accuracy.
Цель работы – апробировать математическую модель прогнозирования течения острого периода инфаркта миокарда. Материалы и методы. Обследованы 135 больных с острым Q-позитивным инфарктом миокарда левого желудочка различной локализации в возрасте от 34 до 88 лет (средний возраст 66, стандартное отклонение 12 лет). Среди них 64 женщины и 71 мужчина. Для прогнозирования исходов острого периода инфаркта миокарда был использован подход, основанный на интеллектуальном анализе данных (Data Mining) с применением математических средств метода дерева решений.
Результаты. С помощью алгоритма дерева решений выделены лабораторные показатели (атрибуты), которые в дальнейшем использованы в качестве входных данных. Адекватность классификации этих атрибутов определена построением таблицы сопряженности. Точность полученных результатов расчетов – 95,56 %, что свидетельствует о хорошем согласии модели и фактических данных. На визуализаторе дерева решений выделены 8 наиболее существенных лабораторных показателей. Значимость метаболита NO2 составила 24,9 %, триглицеридов – 16,7 %, мочевины – 14,8 %, эритроцитов – 11,2 %, аланинаминотрансфе разы – 9,4 %, липопротеинов очень низкой плотности – 9,4 %, креатинина – 8,5 %, протромбинового индекса – 5,1 %. С достаточным доверием на вкладке «Правила» можно относиться только к 4-му и 9-му правилам, в которых достоверность приближается к 100 %, а цена влияния на факт смерти составила 33,59 % и 32,03 % соответственно.
Заключение. С помощью алгоритма дерева решений выявлены прогностически значимые факторы течения острого инфаркта миокарда. При совокупности следующих признаков: содержание NO2 < 22,755 мкмоль/л, триглицеридов ≥ 1,565 ммоль/л, эритроцитов < 4,91 Т/л, аланинаминотрансферазы < 1,23 ммоль/л, мочевины < 7,05 ммоль/л, липопротеинов очень низкой плотности < 0,965 ммоль/л, креатинина ≥ 91,55 мкмоль/л – прогнозируется летальный исход с точностью 95,56 %. При содержании NO2 ≥ 22,755 мкмоль/л прогнозируется благоприятный исход с точностью 95,56 %.