В работе представлены результаты кластерного анализа данных опросника качества жизни EORTC QLQ-PR25 и нелинейного анализа главных компонент методом CATPCA. В качестве объектов выступили 100 пациентов онкоурологического профиля, находившихся под наблюдением в ДКО ГКБ № 40 ДЗ г. Москвы с октября 2020 г. по декабрь 2021 г. В ходе статистического анализа использовали построение кластерной тепловой карты (КТК), нелинейный анализ главных компонент и разделение смеси распределений. Расчёты и построение КТК выполнены в пакете pheatmap программно-статистической среды R. Нелинейный анализ главных компонент проводили в пакете IBM® SPSS® Statistics (version 20) методом CATPCA. При выборе числа латентных переменных руководствовались критериями Кэттелла, Кайзера и «сломанной трости». В качестве показателя надёжности использовали коэффициент альфа Кронбаха. Результаты двойного кластерного анализа с построением тепловой карты и нелинейного анализа главных компонент оказались схожими и выявили три группы коррелирующих пунктов опросника EORTC QLQ-PR25 и две группы пациентов с различным качеством жизни: 30 % – с меньшими проявлениями симптомов мочевой системы, кишечных и гормональных симптомов и более высокими показателями сексуальной функции и активности, а также 70 % – с обратной ситуацией. В факторной структуре опросника выделяются три латентные переменные, преимущественно соответствующие: 1) симптомам мочевой системы, кишечных и гормональных симптомов (21,1% дисперсии); 2) отдельным гормональным симптомам и с ведущим вкладом показателей сексуальной активности (11,3%); 3) отдельным гормональным и кишечным симптомам с ведущим вкладом и показателей сексуальной функции. Внутренняя согласованность пунктов опросника, оцененная по факторной структуре, является хорошей (альфа Кронбаха 0,845) и может быть увеличена исключением из расчёта вопросов 20–25.

The paper presents the results of cluster analysis of data from the EORTC QLQ-PR25 quality of life questionnaire and nonlinear principal component analysis by CATPCA. The objects were 100 oncourological patients who were under observation in the State Clinical Hospital No. 40 DZ of Moscow from October 2020 to December 2021. In the course of statistical analysis, the construction of a cluster heat map (CHM), nonlinear analysis of principal components and separation of a mixture of distributions were used. Calculations and construction of the CHM are performed in the pheatmap package of the R software and statistical environment. Nonlinear analysis of the main components was carried out in the IBM ® SPSS ® Statistics (version 20) package using the CATPCA method. When choosing the number of latent variables such criteria as Cattell, Kaiser and the “broken stick” were used. The Cronbach’s alpha coefficient was used as an indicator of reliability. The results of a double clustering with the heat map construction and a nonlinear PCA to be similar and revealed 3 groups of correlating items of the EORTC QLQ-PR25 questionnaire and 2 groups of patients with different quality of life. 30% of the letter – have fewer symptoms of the urinary system, intestinal and hormonal symptoms and higher indicators of sexual function and activity, by contrast 70% – had more symptoms. In the factor structure of the questionnaire, 3 latent variables are allocated, mainly corresponding to: 1) symptoms of the urinary system, intestinal and hormonal symptoms (21.1% variance); 2) individual hormonal symptoms and with a leading contribution of indicators of sexual activity (11.3%); 3) individual hormonal and intestinal symptoms with a leading contribution and indicators of sexual function. The internal consistency of the questionnaire items, estimated by the factor structure, is good with Cronbach’s alpha 0.845 and it can be increased by excluding 20-25 questions from the calculation.