Оценка эффективности балльных систем осуществляется по нескольким статистическим критериям. Выбор конкретной аналитической модели зависит от типа имеющихся данных. В случае если характер исхода может быть представлен в виде дихотомии (одно из двух возможных значений), применяется метод логистической регрессии. Метод логистической регрессии выполняет две важные функции. Во-первых, с его помощью может быть прослежена взаимосвязь между исходом и предикторами.

В рамках логистических моделей осуществляется непосредственный анализ прочности ассоциации между предикторами и исходами, и делаются выводы о статистической значимости соответствующих систем. Во-вторых, логистическая регрессия позволяет рассчитать вероятность определенного исхода. Эта расчетная (ожидаемая) вероятность может быть сопоставлена с фактически наблюдаемыми исходами следующим образом: Тесты на разграничение.

С точки зрения разграничения, система признается эффективной в том случае, если она способна четко дифференцировать члены дихотомий (например, летальные и нелетальные случаи). Популярные тесты на разграничение включают в себя область ниже кривой ROC и с-индекс Харрелла. Тесты на степень согласия. Данная группа тестов оценивает степень совпадения прогнозов с фактически наблюдаемыми исходами. Вероятно, наиболее распространенным из них является тест Хосмера-Лемешоу, однако применение данного метода статистического анализа имеет ряд серьезных недостатков.

Многие исследователи предпочитают составлять диаграммы, позволяющие визуально сопоставлять предполагавшиеся и фактические исходы. Критериальная оценка информации. В связи с тем, что сравнение балльных систем возможно на основании различных критериев (ROC, HL и т.д.), которые, в свою очередь, могут противоречить друг другу, приводя к различной оценке, при сопоставлении шкал предпочтительным является использование математически последовательного метода. В работе Кульбака и Лейблера описан подход к измерению меры различия между двумя любыми моделями с точки зрения объема содержащейся в них информации.

Для сравнения двух моделей какой-либо системы (например, системы расчета вероятности смертельного исхода) достаточно измерить расхождение Кульбака-Лейблера между каждой рассматриваемой моделью и «истинной моделью». И хотя «истинная модель» неизвестна (в противном случае не было бы необходимости ее моделировать), с помощью математически строгой процедуры расхождение Кульбака-Лейблера может быть заменено на другую единицу измерения объема информации — информационный критерий Акайке (англ. Akaike Information Criterion; сокр. AIC), что позволит избежать точного воссоздания истинной модели.

Рассчитать AIC несложно, поскольку он представляет собой простую функцию, описывающую зависимость функции правдоподобия (она присутствует в любых стандартных статистических программах) от ряда параметров, которые необходимо оценить в рамках рассматриваемой модели. После того как AIC будет рассчитан для каждой модели, их сопоставление и оценка вероятности того, что именно данная модель является истинной, не составит никакого труда. Если функция отклика является непрерывной, оценить балльные системы можно с помощью методов дисперсионного анализа (англ. analysis of variance; сокр. ANOVA), включая анализ значения R-квадрата для данной модели, критериальную оценку информации, а также критериальный анализ значимости факторов риска.

- Рекомендуем далее ознакомиться со статьей "Ведение реестра травм. Выбор системы балльной оценки тяжести повреждений"

1. Системы балльной оценки повреждений при травмах: ISS, NISS, AIS, APS, SRR, OIS
2. Методы балльной оценки физиологического состояния. Шкала комы Глазго - GCS
3. Комбинированные системы балльных оценок травм - TRISS, ASCOT. Сопутствующие болезни
4. Эффективность систем балльных оценок тяжести травм. Критерии
5. Ведение реестра травм. Выбор системы балльной оценки тяжести повреждений
6. Моделирование исходов травм. Развитие балльных систем оценки тяжести повреждений
7. Оценка деятельности травматологических служб. Значение травматологических показателей
8. Доказательная медицина в травматологии. Принципы
9. Клинические рекомендации в травматологии. Протоколы ведения больных
10. Институт медицины США - IOM. Задачи и разработки