วิธีจำแนกกลุ่มระยะการเป็นโรคมะเร็งเต้านมด้วยกระบวนการทางสถิติ

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้เป็นการหาตัวแบบการพยากรณ์การจัดกลุ่มความน่าจะเป็นผู้ป่วยที่ตรวจพบว่าเป็นโรคมะเร็งเต้านมหรือไม่และถ้าเป็นมะเร็งเป็นระยะใด โดยพิจารณาตามลักษณะเซลล์เนื้อร้ายที่เจริญเติบโตผิดปกติของโรคมะเร็งเต้านม ซึ่งมีตัวแปรอิสระคือเซลล์เนื้อร้ายที่เจริญเติบโตผิดปกติ ได้แก่ ความหนาของก้อนเนื้อ, ความสม่ำเสมอของขนาดเซลล์, ความสม่ำเสมอของรูปร่างเซลล์, การเกาะติดขอบของเซลล์, ขนาดเซลล์เดียว, นิวเคลียสไม่ถูกห้อหุ้ม, โครมาตินเฉพาะ, นิวคลีโอไลในภาวะปกติและการแบ่งตัวของเซลล์, ส่วนตัวแปรตามคือความน่าจะเป็นที่ผู้ป่วยโรคมะเร็งเต้านมตรวจพบว่าเป็นโรคมะเร็งเต้านมในระยะใดหรือไม่เป็นโรคมะเร็งเต้านมโดยใช้เทคนิคตัวแบบการถดถอยเชิงอันดับ (Ordinal Logistic Regression Model) และวิธีการวิเคราะห์การจำแนกประเภท (Discriminant Analysis Model)  สรุปผลได้ว่าตัวแบบ Ordinal Logistic Regression ใช้ตัวแปรน้อยเพียงบางตัวในการพยากรณ์ในแต่ละระยะของการเป็นมะเร็งและตัวแบบ Ordinal Logistic Regression มีอำนาจจำแนกได้ถูกต้องร้อยละ 55.50 สูงกว่าวิธี Discriminant Analysis มีอำนาจจำแนกได้ถูกต้องร้อยละ 54.10 ตัวแบบการถดถอยเชิงอันดับมีอำนาจจำแนกแบ่งได้เป็นผู้ป่วยที่ไม่เป็นมะเร็งเต้านมได้ถูกต้องร้อยละ 73.60   ผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งเต้านมระยะที่ 1-4 ได้ถูกต้องร้อยละ 5, ร้อยละ 43.6, ร้อยละ 61.4 และร้อยละ 76.40 ตามลำดับ  ส่วนตัวแบบ Discriminant Analysis ใช้ตัวแปรพยากรณ์ทั้ง 9 ชนิดในการพยากรณ์ โดยที่ตัวแบบ Discriminant Analysis มีอำนาจจำแนกผู้ป่วยที่ไม่เป็นมะเร็งเต้านมได้ถูกต้องร้อยละ 56 ผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งเต้านมระยะที่ 1-4 ได้ถูกต้องร้อยละ 49.10 ร้อยละ 35.6 ร้อยละ 72.6 และร้อยละ 60 ตามลำดับ