В массиве из 511 наблюдений
Показатели | Кластеры | |||
P vo2(мм рт. ст.) | 32.6 | 27.9 | 43, 4 -tJ.-т | 31.8 |
Pvco2 (мм рт. ст. | 41.3 / ~t I. 0 | 36.9 | 34.5 | 54.9 |
PHv ед.рH. | 7.40 | 7.40 | 7.41 | 7.23 |
Адср (мм рт. Ст) | 107.2 | 103.3 | 83.9 | |
ЧСС (уд/мин) | 99.3 | |||
СИ [л/(мин•м2)] | 5.1 | 1.98 | 2.52 | 1.87 |
СРЛЖ_И (г/м2) | 71.48 | 25.89 | 36.64 | 21.71 |
A-VO2(об %) | 4.95 | 5.76 | 2.7 | 5.59 |
N |
Таблица 4.3
Достоверность различий показателей, поделенных на кластеры
Средний квадрат дисперсии | ||||
Показатели | Между группами | В пределах | F-критерий | P |
P vo2(мм рт. ст.) | 0.000 | |||
Pvco2 (мм рт. ст. | 35.4 | 0.000 | ||
PHv ед.рH. | 0.284 | 0.006 | 0.000 | |
Адср (мм рт. Ст) | 0.000 | |||
ЧСС (уд/мин) | 5.6 | 0.000 | ||
СИ [л/(мин•м2)] | 0.986 | 70.5 | 0.000 | |
СРЛЖ_И (г/м2) | 0.000 | |||
A-VO2(об %) | 0.000 |
CLUSTER PROFILES - VARIABLES ARE ORDERED BY F-RATIO SIZE
SWLVJ | —1— | -2- | -3- | -4— |
Cl | —1— | -2- | -3- | .4- |
p02v | —1- | -2- | -3- | -4- |
phv | —1- | -4—— | ||
a-v02 | —1— | -2— | -3- | —4—— |
pC02v | —1— | -2- | —3- | ——4- |
Blpmea | —-1—. | ——-2—— | ——3—— | ——4—— |
Plus | —-1—. | ——-2— | ——3— | ——4—— |
EACH COLUMN DESCRIBES A CLUSTER.
|
|
THE CLUSTER NUMBER IS PRINTED AT THE MEAN OF EACH VARIABLE
DASHES INDICATE ONE STANDARD DEVIATION ABOVE AND BELOW
Рис. 4. l. Графическое отражение достоверности различий по группируемым признакам в сформированных кластерах.
Представленные данные показывают высокую достоверность различий признаков, формирующих кластерный образ. Для верификации достоверности различий полученные результаты были обработаны попарно множественным t-критерием. Их изучение полностью свидетельствует о высокодостоверном разделении признаков и включенных в массив блоков данных (соответствующих отдельным клиническим наблюдениям) на типичные патофизиологические кластеры.
Характеристика полученных кластеров
Каждый из выделенных кластеров отличается друг от друга преобладанием изменений отдельных анализируемых признаков. Это определяет особенность конкретного кластера и позволяет в ходе анализа сопоставить полученный функциональный профиль с характерными только для него патофизиологическими механизмами. Это позволит более наглядно и образно оценивать развивающийся патологический процесс в ходе динамического мониторинга.