Математична модель індивідуального прогнозу ймовірності розвитку набутої міопії у дітей

Abstract

Раннє прогнозування ймовірності розвитку набутої міопії залишається актуальною проблемою практичної офтальмології. Мета – підвищення ефективності діагностики набутої міопії шляхом розробки математичної моделі прогнозу індивідуальної ймовірності розвитку міопії у дітей. Об’єкт і методи. Обстежено 52 дитини (104 ока) 6-13 років без офтальмологічної патології, у 26 дітей з яких в подальшому виникла міопія (І група спостереження), у 26 дітей міопія не спостерігалась (ІІ група спостереження). Для аналізу отриманих даних використовували статистичні методи побудови многофакторних математичних моделей. Результати. В модель прогнозу ймовірності розвитку набутої міопії у дітей увійшли біометричні, акомодаційні показники, анамнестичні дані, ступінь сполучнотканинної дисплазії. Класифікаційна здатність моделі 84,6%. Ймовірність вірного позитивного результату при використанні даної моделі становила 80,8%, а ймовірність вірного негативного результату – 88,5%. Чутливість моделі 87,5%, специфічність – 82,1%. Висновки. Отримана математична модель (AUC=0,897 (95 % ДІ 0,81-0,98) дозволяє виявити сукупність факторів ризику формування набутої міопії у дітей та розрахувати ймовірність її розвитку.

Раннее прогнозирование вероятности развития приобретенной миопии остается актуальной проблемой практической офтальмологии. Цель – повышение эффективности диагностики приобретенной миопии путем разработки математической модели прогноза индивидуальной вероятности развития миопии у детей. Объект и методы. Обследовано 52 ребенка (104 глаза) 6-13 лет без офтальмологической патологии, из которых у 26 детей в дальнейшем возникла миопия (I группа наблюдения), у 26 детей миопия не отмечено (II группа наблюдения). Для анализа полученных данных использовали статистические методы построения многофакторных математических моделей. Результаты. В модель прогноза вероятности развития приобретенной миопии у детей вошли биометрические, аккомодационные показатели, данные анамнеза и степень соединительнотканной дисплазии. Классификационная способность модели 84,6%. Вероятность правильного положительного результата при использовании данной модели составила 80,8%, а вероятность верного отрицательного результата – 88,5%. Чувствительность модели 87,5%, специфичность – 82,1%. Выводы. Полученная математическая модель (AUC= 0,897 (95% ДИ 0,81-0,98) позволяет выявить совокупность факторов риска формирования приобретенной миопии у детей и рассчитать вероятность ее развития.

Despite the achievements of modern science in the diagnosis of myopia, there are some difficulties in determination of the trigger chains of this disease, especially in relation to each individual case. For practical work it is very important to create a mathematical model, when at the initial reception of a patient the doctor is able to predict the risk of development of acquired myopia in a particular patient. Aim of the research – to develop a mathematical model of the individual probability of development of myopia in children. Object and methods. We examined 52 children (104 eyes) aged 6 to 13 years without ophthalmic pathology. Visual acuity in all children was 1.0. The observation period was 12-24 months. A dynamic monitoring of this group of children showed that 26 children (52 eyes) further developed myopia (I observation group) and in 26 children (52 eyes), myopia was not observed (II group of observation). In addition to the standard ophthalmologic examination we determined the presence of phenotypic signs of the connective tissue dysplasia syndrome and the degree of its severity. To construct a mathematical model of the individual prognosis of the probability of development of myopia in children we used the equation of binary logistic regression. The statistical significance of the model was calculated by the Omnibus Test. To assess the relative quality of the model, ROC analysis, as well as 95% CI, was used. Results and discussion. To select the most significant signs associated with the risk of myopia, a method of stepby-step exclusion was used, which selected 7 factorial signs with certain regression coefficients. The model of the prognosis of the probability of development of acquired myopia in children included refractive corneal force, axial length of the eye, radius of curvature of the cornea, cornea diameter, reserve of relative accommodation, degree of connective tissue dysplasia, heredity of the disease. Classification ability of the model was determined according to the data of the training sample and amounted to 84.6%. At the same time, the probability of a positive result when using this model was 80.8%, and the probability of a true negative result – 88.5%. The sensitivity of the model was equal to 87.5%, and the specificity was 82.1%. The statistical significance of this model was confirmed by the Omnibus Test (χ2 = 24,479; df = 7; p <0.001). The evaluation of the quality of the model using the ROC analysis showed a good quality of the classification of characteristics: AUC was 0.897, p <0.0001 (95% CI 0.81-0.98). Conclusion. The risk of acquired myopia was determined by a set of factors: individual anatomical-optical parameters of the eye, state of accommodation, heredity, which were closely related to the manifestations of connective tissue dysplasia. Prospects for further research are to develop measures aimed at the prevention and timely detection of children prone to the development of acquired myopia.