Анализ предикторов эффективности новых методов лечения распространенных соматических заболеваний все чаще становится неотъемлемой частью современных научных медицинских исследований, поскольку решает несколько задач. Во-первых, это применение соответствующих статистических процедур для математического обоснования показаний и противопоказаний для назначения метода лечения. Во-вторых, анализ предикторов позволяет приблизиться к персонализации лечения, когда в максимальной степени учитывается исходный статус пациента. В-третьих, это расширение представлений о механизмах терапевтического влияния разрабатываемого нового метода лечения. Реализация этого подхода уже дает реальные практические результаты при различных патологических состояниях и при применении методов восстановительной медицины, которые зачастую проявляют свой биологический потенциал через активацию саногенетических реакций [1–7].
Безусловным лидером при вычислении предикторов эффективности является многофакторный регрессионный анализ, направленный на построение и проверку взаимосвязи между целевым показателем (зависимой переменной) и независимыми факторами, оказывающими на него влияние и определяющими значение. Наряду с данным алгоритмом для решения прогнозной задачи используются и другие методы статистического анализа. Речь идет о линейном дискриминантном анализе с идентификацией классификатора, факторном анализе с описанием коррелирующих переменных, регрессионном анализе с использованием главных компонент и др. [8–11].
Одной из проблем построения адекватного регрессионного уравнения является выраженная коллинеарность (ярко выраженная взаимосвязь между многими параметрами, описывающими состояние пациентов), что приводит к вырождению корреляционной матрицы и, естественно, к ложным результатам регрессионного анализа. Этот феномен прекрасно выявляется на предварительном этапе статистических вычислений и показательно идентифицируется при применении методов корреляционной адаптометрии в виде увеличении корреляционного графа G. Ранее нами было показано, что до начала лечения пациентов с полипозным риносинуситом (ПРС) в исходном состоянии, как правило, отмечается наличие выраженных патологических корреляционных плеяд с высокими абсолютными значениями коэффициентов парной корреляции [12]. Это априори свидетельствует о возможных проблемах при применении регрессионного анализа для расчета возможного влияния исходного состояния больных на эффективность проведения комплексной медицинской реабилитации с использованием физиотерапевтических факторов.