SAS ENTERPRISE GUIDE 6.1: LINEAR REGRESSION.

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Objective: to develop algorithm of prediction of troponin I elevation 3d day postoperatively depending on troponin I level on 1st after on-pump coronary artery bypass grafting using SAS Enterprise Guide 6.1 software.

Materials and methods

Data collection was performed according to prospective non-randomized clinical trial AMIRI — CABG in Pavlov First St. Petersburg State Medical University, Saint Petersburg, Russia between 2016-2019 years with 336 patients with indications to coronary artery bypass grafting.

Algorithm was developed for on-pump group (n=128). There is database which include following information: troponin I level 1st and 3в days postoperatively. There was determined distribution of variables and linear regression was used for predicting model construction and its precision was estimated as well.

Results. There was developed algorithm of prediction of myocardial damage after on-pump coronary artery bypass grafting with linear regression model using SAS Enterprise Guide 6.1 software.

Conclusion. Presented algorithm of linear regression allows to compare independent groups for nominal data.

About the authors

Nikolay S. Bunenkov

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Author for correspondence.
Email: bunenkov2006@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4331-028X

aspirant, Department of Faculty Surgery

Russian Federation, Saint Petersburg

Vladimir V. Komok

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: vladimir_komok@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3834-7566
SPIN-code: 3572-5180

PhD, cardiac surgeon, Department of Cardiac Surgery No. 2

Russian Federation, Saint Petersburg

Vailiy A. Bobylkov

1Pavlov First Saint Petersburg State Medical University, Saint Petersburg, Russia

Email: basilbob@yandex.ru

resident

Russian Federation

Nikita V. Grudinin

Federal State Budgetary Institution “Academician V.I. Shumakov Federal Research Center of Transplantology and Artificial Organs”, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow

Email: nikita.grudinin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1100-9513

caridac surgeon, Department of Lung Transplantation

Москва

Gulnara F. Bunenkova

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: gulnara533@gmail.com

resident, Department of Hospital Therapy

Russian Federation, Saint Petersburg

Oleg A. Grinenko

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: klinika@spb-gmu.ru

Doctor of Medical Science, Vice-Rector

Russian Federation, Saint Petersburg

Alexander S. Nemkov

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: nemk_as@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5152-0001
SPIN-code: 2853-4634

Doctor of Medical Science, Professor, cardiac surgeon, Department of Cardiac Surgery No. 2

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Austin PC., Steyerberg EW. The number of subjects per variable required in linear regression analyses // Journal of Clinical Epidemiology. - 2015. - v. 68, № 6.- p. 627-636. doi: 10.1016/j.jclinepi.2014.12.014.
  2. Буненков Н. С., Буненкова Г. Ф., Комок В. В., Гриненко О. А., Немков А. С. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: корреляционный анализ // Medical academic journal. - 2020. - T. 20, № 1. - C. 51-56 doi.org/10.17816/MAJ17737
  3. [Bunenkov NS., Bunenkova GF., Komok VV., Grinenko OA., Nemkov A. S. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: correlation analysis. Medical academic journal. 2020; 20(1): 51-56. doi.org/10.17816/MAJ17737 (In Russ.)]
  4. Gu H.-Q., Li D.-J., Liu C., Rao Z.-Z. %ggBaseline: a SAS macro for analyzing and reporting baseline characteristics automatically in medical research // Annals of Translational Medicine. - 2018. - T. 6, № 16. - C. 326-326 10.21037/atm.2018.08.13 [Gu H.-Q., Li D.-J., Liu C., Rao Z.-Z. %ggBaseline: a SAS macro for analyzing and reporting baseline characteristics automatically in medical research. Annals of Translational Medicine. 2018; 6(16): 326-326, doi: 10.21037/atm.2018.08.13].
  5. Gu H.-Q., Li Z.-X., Zhao X.-Q., Liu L.-P., Li H., Wang C.-J., Yang X., Rao Z.-Z., Wang C.-X., Pan Y.-S., Wang Y.-L., Wang Y.-J. Insurance status and 1-year outcomes of stroke and transient ischaemic attack: a registry-based cohort study in China // BMJ Open. - 2018. - T. 8, № 7. - C. e021334. 10.1136/bmjopen-2017-021334 [Gu H.-Q., Li Z.-X., Zhao X.-Q., Liu L.-P., Li H., Wang C.-J., Yang X., Rao Z.-Z., Wang C.-X., Pan Y.-S., Wang Y.-L., Wang Y.-J. Insurance status and 1-year outcomes of stroke and transient ischaemic attack: a registry-based cohort study in China. BMJ Open. 2018; 8(7), e021334. 10.1136/bmjopen-2017-021334]
  6. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Белый С.А., Комок В.В., Гриненко О.А., Немков А.С. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: начало работы // Медицинский академический журнал. - 2019. - T. 19, № 3. - C. 27-36.
  7. [Bunenkov NS., Bunenkova GF., Beliy SA. et al. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: getting started. Medical academic journal. 2019; 19(3): 27-36. doi: 10.17816/MAJ19327-36 (In Russ.)]
  8. Власова И. И., Соколов А. В., Костевич В. А., Михальчик Е. В., Васильев В.Б. Индуцированное миелопероксидазой окисление альбумина и церулоплазмина: роль тирозина // Биохимия. - 2019. - T. 84, № 6. -- C. 836-848 10.1134/S0320972519060095 [Vlasova I. I., Sokolov A. V., Kostevich V. A., Mihalchik E. V., Vasiljev V.B. Inducirovannoe mieloperoksidazoj okislenie al'bumina i ceruloplazmina: rol' tirozina // Biochimiya. 2019; 84(6): 836-848 (In Russ.) 10.1134/S0320972519060095 ].
  9. Гржибовский А. М., Иванов С. В., Горбатова М. А. Однофакторный линейный регрессионный анализ с использованием программного обеспечения STATISTICA и SPSS // Наука и Здравоохранение. - 2017. - T. 2. - C. 5-33 [Grzhibovskij A. M., Ivanov S. V., Gorbatova M. A. Odnofaktornyj linejnyj regressionnyj analiz s ispolzovaniem programmnogo obespecheniya STATISTICA i SPSS. Nauka i Zdravoohranenie. 2017; 2:5-33 (In Russ.)].
  10. Григорьева Д.В., Горудко И.В., Костевич В.А., Соколов А.В., Буко И.В., Васильев В.Б., Полонецкий Л.З., Панасенко О.М., С.Н. Ч. Активность миелопероксидазы в плазме крови как критерий эффективности лечения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями // Биомедицинская химия. - 2016. - T. 62, № 3. - C. 318-324. [Grigorieva D.V., Gorudko I.V., Kostevich V.A., Sokolov A.V., Buko I.V., Vasilyev V.B. et al. Plasma myeloperoxidase activity as a criterion of therapeutic effectiveness for patients with cardiovascular diseases. Biochem. Moscow Suppl. Ser. B 10, 173–179 (2016) (In Russ.) https://doi.org/10.1134/S1990750816020050]
  11. Панасенко О.М., Михальчик Е.В., Горудко И.В., Григорьева Д.В., Соколов А.В., Костевич В.А., Васильев В.Б., Черенкевич С.Н. Влияние антиоксидантов и скавенджеров гипогалоидных кислот на активацию нейтрофилов липопротеинами низкой плотности, модифицированными гипохлоритом. // Биофизика. - 2016. - T. 61, № 3. - C. 500-509. [Panasenko O.M., Mihal'chik E.V., Gorudko I.V., Grigor'eva D.V., Sokolov A.V., Kostevich V.A. et al. Vliyanie antioksidantov i skavendzherov gipogaloidnyh kislot na aktivaciyu nejtrofilov lipoproteinami nizkoj plotnosti, modificirovannymi gipohloritom. Biofizika. 2016; 61 (3): 500-509 (In Russ.)]
  12. Соколов А. В., Костевич В. А., Горбунов Н. П., Григорьева Д. В., Горудко И. В., Васильев В.Б., Панасенко О.М. Связь между активной миелопероксидазой и хлорированным церулоплазмином в плазме крови пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. // Медицинская иммунология - 2018. - T. 20, № 5. - C. 699-710 10.15789/1563-0625-2018-5-699-710. [Sokolov A.V., Kostevich V.A., Gorbunov N.V., Grigorieva D.V., Gorudko I.V., Vasilyev V.B. et al. A link between active myeloperoxidase and chlorinated ceruloplasmin in blood plasma of patients with cardiovascular diseases. Medical Immunology (Russia). 2018;20(5):699-710. (In Russ.) https://doi.org/10.15789/1563-0625-2018-5-699-710]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Bunenkov N.S., Komok V.V., Bobylkov V.A., Grudinin N.V., Bunenkova G.F., Grinenko O.A., Nemkov A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».