Проблема приверженности лечению (комплаентности) признана одной из самых серьезных и распространенных в медицинской практике, решение ее составляет существенную часть процесса лечения больных. Терапия психических расстройств сталкивается с проблемой низкой комплаентности больных. Согласно литературным и клиническим данным, от 20 до 80% больных шизофренией в той или иной степени нарушают режим лечения. Несоблюдение медицинских рекомендаций приводит к значительным социально-экономическим последствиям, которые выражаются в высоких показателях повторных госпитализаций, увеличении их длительности, росте инвалидизации, снижении социальной адаптации и качества жизни пациентов.

Формирование комплаентности представляет собой сложный процесс, который обусловлен взаимодействием многих факторов. При том, что выявлено >200 факторов [1—3], имеющих отношение к формированию уровня комплаентности, наиболее проблематичным остается вопрос о количественных методах ее оценки.

Каждый из предложенных ранее методов оценки [1, 3] имеет недостатки (высокая стоимость, обременительность выполнения, недостаточная надежность). Например, в условиях стационара используются количественные методы оценки комплаентности: определение уровня лекарств или их следов в организме, электронный мониторинг частоты приема лекарства, подсчет количества «неизрасходованных» таблеток. Но очевидно, что при современной тенденции к сокращению сроков стационарного лечения и соответствующему переносу лечения и реабилитации больных во внебольничные условия качество терапевтического сотрудничества может значительно снижаться и указанные количественные методы оценки комплаентности либо не могут использоваться, либо не позволяют получать своевременную, объективную информацию. К тому же эти методы оценки не позволяют целенаправленно формировать необходимый уровень комплаентности с учетом других важных факторов. Действительно, как показывают отечественные и зарубежные исследования, особенности взаимоотношений в семье, понимание членами семьи необходимости лечения, их взгляды на риск и пользу от лечения, убеждения, стигма и другие факторы, связанные с близким окружением, существенно влияют на комплаентность больного [1—3].

В зарубежных исследованиях комплаентности наиболее часто используются опросники в виде интервью, представляющие собой самоотчеты пациентов. Подобные инструменты, оперируя исключительно данными самоотчетов пациентов, не дают возможности вносить объективную коррекцию, опираясь на наблюдения врача. В работе Н.Б. Лутовой и соавт. [2] предложена «шкала медикаментозного комплаенса», которая имеет в своем составе ряд субшкал: отношение к лекарствам; факторы, связанные с пациентом; факторы, связанные с близким окружением; факторы, связанные с лечащим врачом.

Основная проблема оценивания комплаентности с использованием подобных опросников и шкал состоит в том, что эти инструменты являются ранговыми (порядковыми, дименсиональными). Полученные в этих шкалах оценки (ранги) являются нечисловой информацией, для которой не имеет смысла вычисление даже простейших статистических характеристик ранговых выборок, таких как среднее (средний балл), дисперсия, корреляция и т.д. В частности, в работе В.Г. Митихина и Т.А. Солохиной [4] на простейших примерах, имеющих общемедицинскую значимость, показана недопустимость интерпретации ранговой (психометрической) информации как числовой информации. Это хорошо известные факты из теории измерений и теории шкал, которые вошли в учебники по математическим методам обработки данных [5, 6]. Математико-статистическую обработку без ограничений можно применять только к информации, представленной в шкале отношений (числовая шкала, в которой представляют биофизическую информацию). Ранговую информацию можно обрабатывать только методами непараметрической статистики, которые позволяют оценивать только значимость различий наборов данных, но не позволяют формировать корректные числовые модели мультифакторных процессов.

В медицине (в частности, в психиатрии) при оценке состояния и поведения пациента необходимо принимать решения (оценка состояния, постановка диагноза, формирование программ лечения и реабилитации и др.) на основе разнородной информации. Эта информация иерархически организована и включает как числовые (кардинальные) показатели (например, возраст, длительность заболевания, частота госпитализаций, результаты биоанализов), так и нечисловые (ранговые, дименсиональные) показатели (выраженность симптомов, характеристики социального поведения и окружения).

В настоящее время наиболее естественным и эффективным методом принятия решения для многокритериальных проблем, в которых должна обрабатываться разнородная информация (количественная и качественная), является метод анализа иерархий (МАИ) [4, 7]. В ряде работ описано применение МАИ при оценке некоторых проблем в психиатрии [8—10]. Перспективность использования иерархических моделей в психиатрии подтверждается также целым рядом исследований в рамках проекта «Иерархическая таксономия психопатологий» (HiTOP) [11]. Эти исследования весьма интенсивно ведутся в последние 3 года представительным (>70 специалистов) консорциумом психиатров.

Цель работы — разработка технологии оценки уровня комплаентности психически больных с учетом клинических, социально-демографических, психологических характеристик пациентов и характеристик их семейного окружения, а также факторов оказания психиатрической помощи.

Материал и методы

В исследовании участвовали 107 пациентов (44 мужчины и 63 женщины) с диагнозами шизофрении, шизоаффективного и шизотипического расстройств, соответствующими критериям МКБ-10, а также 105 членов их семей (27 мужчин и 78 женщин). Обследование проводилось на базе ПНД №18 ГБУЗ «ПБ №14 ДЗМ».

В исследовании использован набор из 12 клинических и психологических опросников и шкал — PANSS, шкалы оценки осознания болезни при психозе (ISP, M. Birchwood и соавт., 1994), отношения к лекарственным препаратам (T. Hogan и соавт., 1983), оценки уровня мотивации (URICA, E. McConnaughy, J. Prochaska, 1983), опросники «Индикатор копинг-стратегий» (J. Amirkhan, 1990), исследования межличностных проблем (L. Horowitz, 2000), адаптированный в отделе клинической психологии ФГБНУ «НЦПЗ» С.Н. Ениколоповым, А.И. Цапенко (2009), социального функционирования (SAS-SR, M. Weissman и S. Bothwell, 1976), адаптированный в отделе клинической психологии ФГБНУ «НЦПЗ РАМН» С.Н. Ениколоповым, А.И. Цапенко (2009), оценки созависимости (разработан Co-Dependents Anonymous, адаптация Н.Г. Артемцевой, 2017), по оценке удовлетворенности лечением, оценке взаимоотношений «врач—пациент» и «врач—родственник», разработанных в отделе организации психиатрических служб ФГБНУ «НЦПЗ», а также ряд других опросников и шкал.

Для статистической обработки полученных данных использовались корреляционный и регрессионный анализы, методы системного анализа, метод анализа иерархий. Все расчеты и оценки выполнялись в среде MS Excel.

Результаты и обсуждение

Использование алгоритмов МАИ для преобразования ранговой (качественной) информации в числовую

Системный анализ проблем оценивания состояний пациента показывает, что они могут быть представлены в виде соответствующих иерархий, структуру которых необходимо учитывать при обработке информации. Поэтому применение МАИ в этих ситуациях вполне естественно и связано с реализацией трех основных этапов [4, 7, 10].

Краткое содержание этих этапов: 1) постановка проблемы и ее представление в виде некоторой иерархии — альтернативы, критерии (шкалы оценки); 2) сбор исходной информации и ее экспертная оценка путем реализации процедур парного сравнения элементов каждого уровня рассматриваемой иерархии (с фиксацией результатов сравнения в шкале отношений — это фундаментальная шкала МАИ); 3) обработка результатов сравнения элементов иерархии и вычисление весомости альтернатив решения поставленной проблемы.

В настоящей работе термины «комплаенс», «комплаентность» и «приверженность лечению» рассматриваются в качестве синонимов и используются для характеристики отношения пациентов к режиму лекарственной терапии. В процессе исследования выявлена значимость отношения родственников к комплаентности пациентов. В качестве показателей уровня комплаентности пациентов и отношения родственников в работе рассматриваются интегральные оценки, сформированные на основе факторов наиболее весомых субшкал «шкалы медикаментозного комплаенса» [2].

С точки зрения предлагаемого подхода «шкала медикаментозного комплаенса» представляет собой иерархию (см. рисунок), в рамках которой на основе экспертной информации определяется значимость (весомость) 4 субшкал, занимающих 1-й уровень этой иерархии: 1) S1 — отношение к медикации (13 факторов: F1—F13); 2) S2 — факторы, связанные с пациентом (8 факторов: F14—F21); 3) S3 — факторы, связанные с близким окружением (2 фактора: F22—F23); 4) S4 — факторы, связанные с лечащим врачом (2 фактора: F24—F25).

Рис. Иерархия процедуры получения интегральной оценки по шкале медикаментозного комплаенса.

Отметим, что уровни этих факторов операционально заданы в ранговых шкалах, описанных в работе [2], поэтому для определения их весов следует использовать нормативный подход МАИ [4].

Для определения весомости субшкал, предпочтения которых оцениваются только на основе экспертной информации, следует использовать дескриптивный подход МАИ [7—8]. В табл. 1 приводится матрица парных сравнений субшкал S1—S4, полученная на основе экспертных предпочтений в шкале МАИ.

Таблица 1. Матрица парных сравнений субшкал S1—S4 шкалы медикаментозного комплаенса

Оценка субшкал	S1	S2	S3	S4
S1	1	1	5	1
S2	1	1	3	1
S3	1/5	1/3	1	1/5
S4	1	1	5	1

Примечание. Здесь и в табл. 2. Объяснение таблицы в тексте

Элементы матрицы (см. табл. 1) сформированы с помощью основных числовых уровней фундаментальной шкалы (шкалы отношений) МАИ, которые имеют соответствующую смысловую интерпретацию: 1 — равная важность; 3 — слабое предпочтение; 5 — предпочтение; 7 — сильное предпочтение; 9 — абсолютное предпочтение; 2, 4, 6, 8 — промежуточные случаи. Шкала содержит и соответствующие обратные значения (для измерения результатов обратных парных сравнений): 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/6, 1/7, 1/8, 1/9.

Так как матрица имеет отличный коэффициент согласованности (он равен 0,03, что меньше критического значения 0,1), то расчет нормированной весомости субшкал S1—S4 можно выполнить с помощью простейших арифметических алгоритмов [7—8, 10].

В результате были получены следующие оценки весомости субшкал: 1) S1 — отношение к медикации — 0,32; 2) S2 — факторы, связанные с пациентом — 0,28; 3) S3 — факторы, связанные с близким окружением — 0,08; 4) S4 — факторы, связанные с лечащим врачом — 0,32.

В нашем исследовании для формирования интегрированного показателя уровня комплаентности были выбраны факторы наиболее весомых субшкал: S1 — отношение к медикации (оценка отношения к приему лекарств, удовлетворенность режимом приема лекарств) и S4 — факторы, связанные с лечащим врачом (оценка уровня терапевтического альянса, адекватность врачебного наблюдения).

Эти факторы измеряются в 3-балльной порядковой шкале («0», «1», «2» — условно эти уровни означают: низкий, средний, высокий). Значения нормированных весов (w) и значений интенсивностей (i) отметок 3-балльной шкалы представлены в табл. 2. Следует отметить, что 60% факторов шкалы медикаментозного комплаенса измеряются в 3-балльной порядковой шкале. Аналогично получаются значения интенсивностей отметок для порядковых шкал с большим количеством уровней (в работе [4] описана техника получения этих значений).

Таблица 2. Значения нормированных весов (w) и интенсивностей (i) отметок («0», «1», «2») порядковой (ранговой) 3-балльной шкалы

w(«0»)	w(«1»)	w(«2»)
0,109	0,309	0,582
i(«0»)	i(«1»)	i(«2»)
0,188	0,531	1,000

Остальные факторы, связанные с формированием уровня комплаентности (S2, S3), использовались в качестве независимых переменных в регрессионных моделях оценки уровня комплаентности.

Полученные числовые значения интенсивностей отметок для порядковых шкал соответствующих факторов использовались для преобразования ранговой (качественной) информации в числовую информацию, что использовалось далее для применения методов корреляционного и регрессионного анализов.

Основные этапы анализа социально-демографических и клинико-эпидемиологических характеристик пациентов и родственников

Исходный список социально-демографических показателей для пациентов и родственников, а также клинико-эпидемиологических характеристик пациентов включал около 50 наименований. Среди них пол, возраст, образование, профессиональная группа, трудовая занятость, уровень доходов, отношения в семье, длительность заболевания, диагноз, реабилитационные программы, социальная активность, инвалидность, количество госпитализаций, уровень мотивации, удовлетворенность пациентов и родственников помощью, отношение к болезни пациентов и родственников и др.

На первом этапе обработки данных для формирования групп пациентов и родственников с целью оценки комплаентности в этих группах использовались:

а) результаты, полученные по шкале «Оценка осознания болезни при психозе» (ISP, M. Birchwood и соавт., 1994). На основе оценок по субшкалам этой шкалы были сформированы группы пациентов и родственников: с полным осознанием болезни (оценки не менее 4 баллов по субшкалам теста ISP); с неполным осознанием болезни (оценки <4 баллов по субшкалам теста ISP);

б) синдромальные характеристики пациентов с выделением группы с дефицитарными синдромамии; группы с психотическими (параноидным, аффективно-бредовым, галлюцинаторно-бредовым) синдромами.

На втором этапе в рамках, полученных на первом этапе формирования групп пациентов и родственников, проводился корреляционный анализ с целью отбора характеристик пациентов и родственников, значимых для показателя комплаентности. В качестве показателя комплаентности рассматривался соответствующий интегральный показатель отношения пациента и родственника к лекарственным препаратам.

На третьем этапе формировались регрессионные модели показателя комплаентности в зависимости от клинико-эпидемиологических и социально-демографических характеристик пациентов и родственников в рамках соответствующих групп.

Модели для оценки комплаентности пациентов

Для оценки комплаентности пациента (K1) в группе пациентов и родственников с полным осознанием болезни после отбора наиболее значимых характеристик получили следующий набор факторов модели: Xдб — длительность болезни, Xвоз — возраст пациента, Хчг — частота госпитализаций, Xсоз — показатель уровня созависимости родственников.

В результате получена следующая линейная регрессионная модель для показателя комплаентности пациента (M1_К1) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,72 (т.е. объясняющая на 72% вариацию величины K1):

M1_К1=12,697+ 0,091 Xдб – 0,134 Xвоз + 1,073 Xчг + 0,016 Xсоз (1)

Из соотношения (1) следует, что положительное влияние на уровень комплаентности пациента оказывают следующие факторы: длительность болезни, частота госпитализаций и созависимость родственника. Негативное влияние связано с возрастом пациента. Таким образом, с возрастанием длительности заболевания, частоты госпитализаций и показателя созависимости родственника возрастала и степень понимания необходимости лечения, связи госпитализаций с прекращением терапии. Отрицательно на уровень комплаентности влиял относительно молодой возраст пациента.

Для оценки комплаентности пациента (K2) в группе пациентов и родственников с неполным осознанием болезни после отбора наиболее значимых характеристик получили следующий набор факторов модели: Xпам — память/забывчивость необходимости приема лекарств, Xвоз — возраст, Xобр.род — образование родственника.

В результате получена следующая линейная регрессионная модель для показателя комплаентности пациента (M2_К2) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,95 (т.е. объясняющая на 95% вариацию величины K2):

M2_К2= 4,453 – 3,383 Xпам + 0,141 Xвоз – 0,744 Xобр.род (2)

Из соотношения (2) следует, что положительное влияние на уровень комплаентности родственника оказывает такой фактор, как возраст пациента, а негативное влияние связано со следующими факторами: память/забывчивость необходимости приема лекарств, образование родственника.

Выявлены различия в моделях комплаентности у пациентов с выраженной негативной симптоматикой и пациентов с преобладанием в состоянии психотических симптомов. Синдромы негативного спектра (псевдоорганический, психопатоподобный и др.) в той или иной степени были представлены в состоянии 51,5% пациентов. Синдромы психотического регистра в выборке пациентов: параноидный (17%), аффективно-бредовой (15,1%), галлюцинаторно-бредовой (9,4%).

Для оценки комплаентности пациента с выраженной негативной симптоматикой (K3) был выделен следующий список значимых факторов модели: Xсоц.пац — показатель социального функционирования, Xпам.пр — показатель памяти/забывчивости приема лекарств, Xсоц.род — показатель социального функционирования родственника. Получена следующая линейная регрессионная модель для показателя комплаентности пациента (M3_К3) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,99 (т.е. объясняющая на 99% вариацию величины К3):

M3_К3= –13,182 + 2,557 Xсоц.пац – 1,555 Xпам.пр + 0,186 Xсоц.род (3)

Для оценки комплаентности пациента с преобладанием в состоянии психотических симптомов (K4) был выделен следующий список значимых факторов модели: Xмотивац.пац — показатель мотивации пациента, Xчг — частота госпитализаций, Xдлит — длительность болезни. Получена следующая линейная регрессионная модель для показателя комплаентности пациента (M4_К4) в зависимости от указанных факторов с надежностью R²=0,95 (т.е. объясняющая на 95% вариацию величины K4):

M4_К4= 0,387 + 1,552 Xмотивац.пац + 1,372 Xчг – 0,109 Xдлит (4)

Таким образом, анализ показывает, что факторы, значимые для комплаентности пациентов, различаются в зависимости от клинических характеристик: преобладания симптоматики психотического или дефицитарного регистров. Так, для пациентов с преобладанием продуктивных симптомов (параноидный и аффективно-бредовой регистры) значимыми для соблюдения режима терапии являются в большей степени характеристики шизофренического процесса — длительность заболевания, частота госпитализаций, уровень мотивации к лечению. По мере купирования продуктивной симптоматики и нарастания негативной комплаентность пациентов в большей степени зависит от социальных и психологических особенностей — социального функционирования пациента, его занятости, высокого социального функционирования родственников.

Группы пациентов с учетом гендерного фактора

Модель для показателя комплаентности для пациентов-мужчин (K5) включает следующие значимые факторы: X1 — наличие доходов; X2 — возраст пациента; X3 — удовлетворенность от общения «врач—пациент»; X4 — осознание пациентом необходимости лечения; X5 — удовлетворенность родственников помощью; X6 — осознание болезни родственниками; X7 — отрицание родственниками медикаментозного лечения.

Построена линейная модель, связывающая показатель K5 с указанными факторами модели с надежностью R²=0,607 (т.е. объясняющая на 60,7% вариацию величины K5):

M5_К5= –3,306 + 0,886 Х1+ 0,059 X2 + 0,166 X3 + 0,574 X4 – 0,031 X5 + 2,385 X6 – 0,608 X7 (5)

Из соотношения (5) следует, что положительное влияние на уровень комплаентности пациента-мужчины оказывают факторы: X1, X2, X3, X4, X6.

Отрицательное влияние связано с факторами: X5, X7.

Список значимых факторов модели показателей комплаентности для пациентов-женщин (K6) составили следующие: Y1 — отношения в семье; Y2 — удовлетворенность помощью; Y3 — уровень социального функционирования пациента; Y4 — осознание пациентом необходимости лечения; Y5 — уровень мотивации к лечению; Y6 — принятие болезни родственником; Y7 — осознание родственником необходимости приема лекарств.

Построена линейная модель, связывающая показатель K6 с указанными факторами модели с надежностью R²=0,504 (т.е. объясняющая на 50,4% вариацию величины К6):

M6 _К6= –0,984 –1,322 Y1+ 0,110 Y2 – 0,039 Y3 + 1,034 Y4 + 0,043 Y5 + 0,894 Y6 + 0,511 Y7 (6)

Из соотношения (6) следует, что положительное влияние на уровень комплаентности пациента-женщины оказывают факторы: Y2, Y4, Y5, Y7.

Негативное влияние связано с факторами Y1 и Y3.

Анализ соотношений (5—6) показывает, что существуют общие для мужчин и женщин факторы, влияющие на комплаенс, а также гендерные различия в отношении лекарственной терапии. Факторами, повышающими приверженность и у мужчин, и у женщин, являются осознание болезни, понимание необходимости лечения, его целей и задач, а также адекватное отношение к заболеванию родственников пациента. Различия в группах формируются за счет следующих факторов: у пациентов-мужчин приверженность повышается при наличии работы и дохода, а также при увеличении возраста пациента; положительно влияют на приверженность партнерские отношения с врачом.

Модель оценки прогноза уровня комплаентности больных шизофренией

Модель оценки прогноза уровня комплаентности пациента при психосоциальной реабилитации разработана на основе использования уравнения логистической регрессии. Логистическая регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения некоторого события путем подгонки данных к логистической кривой.

Логистическая регрессия — классический инструмент для решения задачи регрессии и классификации, который широко используется при построении моделей в доказательной медицине [12]. Суть метода в том, что используется логистическая функция:

L=1/(1+exp(–f)) (7)

Логистическая регрессионная модель позволяет получить вероятность явления в зависимости от степени выраженности конкретного набора предикатных признаков (прогноз положительного эффекта дается при L>0,5, отрицательного — при L≤0,5) и степени влияния одного или группы предикатных признаков, в том числе в процентах, на вероятность наступления прогнозируемого события.

В качестве аргумента экспоненты f в соотношении (7) в нашей работе используется модельное значение уровня комплаентности, который в зависимости от набора выбранных социально-демографических, клинических и психологических показателей, характеризующих пациента и родственника, может определяться на основе полученных зависимостей (1—6).

Для оценки прогноза уровня комплаентности пациента соответствующей группы в качестве аргумента экспоненты в соотношении (7) использовались значения M1—M6 (1—6).

Так как каждый пациент имеет признаки 3 групп, выделенных на основе таких характеристик, как: 1 — осознание болезни; 2 — синдромальные характеристики; 3 — гендерный признак, то для каждого пациента можно дать взвешенный, усредненный прогноз (в %) уровня комплаентности (УПК):

УПК=w1·L1+w2·L2+w3·L3 (8)

Значения величины УПК в силу свойств логистической функции (7) и нормированности весовых коэффициентов w1—w3 меняется в интервале от 0 до 1. На практике величину Э удобно выражать в %.

В соотношении (8) значения L1, L2, L3 вычисляются на основе значений логистической функции (7), для которой аргументами являются соответствующие тройки из набора значений M1—M6, а значения нормированных весовых коэффициентов w1, w2, w3 определяются на основе значений надежности R² для использованных соотношений M1—M6.

Примеры расчета для оценки прогноза уровня комплаентности пациента

Пример 1. Пациент Щ., 29 лет, болен 6 лет. Образование среднее, холост, проживает с другими родственниками. Инвалид второй группы по психическому заболеванию, получает пенсию. Количество госпитализаций 5.

Психическое состояние на момент включения в исследование было стабильным, пациенту назначена поддерживающая лекарственная терапия. Состояние характеризовалось наличием аффективно-бредового синдрома, неполным осознанием болезни. К приему лекарств невнимателен, отмечается забывчивость при психофармакотерапии.

Для расчета оценки прогноза уровня комплаентности необходимо использовать следующие модели комплаентности: M2 (неполное осознание болезни), M4 (аффективно-бредовой синдром) и M5 (пациент-мужчина). Для удобства расчета значения переменных в моделях выражаются в исходных единицах измерения (это либо числовые значения, например возраст, частота госпитализаций, длительность заболевания, либо ранговые показатели из соответствующих шкал, например уровень образования, шкала мотивации, шкала социального функционирования, удовлетворенность общением с врачом и т.д.).

Используя соответствующие значения переменных, получаем для моделей комплаентности: 1) M2=–0,46 и соответствующее значение L1=0,388; 2) M4=–4,5 и соответствующее значение L2= 0,011; 3) M5=1,35 и соответствующее значение L3=0,793.

Далее, используя соответствующие значения надежности применяемых моделей комплаентности: R²=0,95, R²=0,95 и R²=0,607, получаем соответствующие весовые коэффициенты w:

w1=0,379; w2=0,379; w3=0,242.

Заключительный расчет по формуле (8) дает окончательный результат для эффективного усредненного уровня комплаентности пациента: УПК=0,338, или уровень прогнозируемой комплаентности равен 33,8%.

Пример 2. Пациентка П., 40 лет, больна 2 года. Образование среднее специальное, получает пенсию. Разведена, проживает с родителями, наблюдаются ссоры и конфликты с родственниками. Друзей и любимых занятий нет. Участвует в реабилитационной программе, социальное функционирование удовлетворительное. Инвалид второй группы по психическому заболеванию. Количество госпитализаций 2. К приему препаратов относится пассивно. Психическое состояние на момент включения в исследование было стабильным, пациентка принимала поддерживающую лекарственную терапию. Состояние характеризовалось наличием негативной симптоматики; пациентка осознает наличие болезни.

Для расчета показателя уровня комплаентности необходимо использовать следующие модели комплаентности: M1 (полное осознание болезни), M3 (негативная симптоматика) и M6 (пациент-женщина).

Используя соответствующие значения переменных, получаем для моделей комплаентности: 1) M1=9,37 и соответствующее значение L1=0,999; 2) M3=9,07 и соответствующее значение L2=0,998; 3) M6=–6,96 и соответствующее значение L3=0,001

Далее, используя соответствующие значения надежности используемых моделей комплаентности: R²=0,72, R²=0,99 и R²=0,504, получаем соответствующие весовые коэффициенты w:

w1=0,325; w2=0,447; w3=0,228.

Заключительный расчет по формуле (8) дает окончательный результат для усредненного показателя уровня комплаентности пациентки: УПК=0,771, или уровень прогнозируемой комплаентности равен 77,1%.

Заключение

Разработанные оригинальные алгоритмы оценки уровня комплаентности пациентов (в %) на основе полученных регрессионных моделей связывают значимые клинико-эпидемиологические, социально-демографические, психологические характеристики пациента и характеристики семейного окружения с показателем комплаентности пациента.

Разработанные модели оценки уровня комплаентности пациентов позволяют обосновать выбор персональных стратегий психосоциальных и психообразовательных интервенций, снизить риск повторных госпитализаций больных и повысить уровень социальной адаптации и качества жизни пациентов и их семей.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.