检索结果-南通市图书馆

手术治疗肥胖症合并糖尿病疗效的预测模型研究进展

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中华普通外科杂志 2024年第4期39卷 324-328页

作者：石旭寅王振军韩加刚首都医科大学附属北京朝阳医院普通外科北京100020

手术能够治愈肥胖症2型糖尿病患者(diabetes mellitus type 2,T2DM)的高血糖情况,减重代谢手术也被纳入T2DM合并肥胖症的治疗指南当中。但是并非所有T2DM患者均能从减重代谢手术中获益,而且即便术后T2DM缓解也存在一定复发的可能,同时... 详细信息

手术能够治愈肥胖症2型糖尿病患者(diabetes mellitus type 2,T2DM)的高血糖情况,减重代谢手术也被纳入T2DM合并肥胖症的治疗指南当中。但是并非所有T2DM患者均能从减重代谢手术中获益,而且即便术后T2DM缓解也存在一定复发的可能,同时要承受术中、术后等一系列并发症的风险,因此需要一个系统对患者进行手术的风险/收益比进行评估。临床预测模型是一种基于临床变量,对某种相关结局发生的可能性进行评估的工具,主要包括评分表、列线图模型、逻辑回归模型、人工智能算法等。目前研究及应用较多的T2DM预后预测模型主要包括:ABCD评分、DiaRem评分、Ad-DiaRem评分、DiaBetter评分表、IMS列线图模型,以及逻辑回归模型等。另外,随着外科治疗T2DM被普遍接受,仍不断有新的模型被陆续提出,并用于术后减重效果的预测,或者从新的角度对术后T2DM缓解情况进行预测。信息技术的发展推动了人工智能算法预测的开发,可以进行更大量的计算,纳入更多的变量,获得更准确的结果,既可以开发客户端应用于临床,也可以用于对已有模型准确度的验证。本文对现有的T2DM合并肥胖症患者行减重代谢手术的预测模型进行综述,旨在为使用或构建相关预测模型时提供参考。

关键词：肥胖症患者 T2DM 代谢手术逻辑回归模型治疗指南列线图人工智能算法临床预测

临床预测模型在脊柱外科的研究进展和未来展望

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国脊柱脊髓杂志 2022年第7期32卷 653-658页

作者：李文乐董晟韬刘强胡朝晖杨平林西安交通大学第二附属医院骨二科西安市71000 厦门大学分子影像暨转化医学研究中心分子疫苗学与分子诊断学国家重点实验室厦门市361000 大连医科大学第二附属医院骨科大连市116000 咸阳市中心医院骨科中心咸阳市712000 柳州市人民医院脊柱外科 545000

老龄化、大数据、精准医疗等在近些年成为热门,人们经常在新闻或者专业的文献期刊上发现他们的身影。这些看似“时髦”的名词,却是在社会进步与发展的同时,给人们带来的挑战。老龄化一定程度代表了社会经济的发展,使拥有更高质量的生活... 详细信息

老龄化、大数据、精准医疗等在近些年成为热门,人们经常在新闻或者专业的文献期刊上发现他们的身影。这些看似“时髦”的名词,却是在社会进步与发展的同时,给人们带来的挑战。老龄化一定程度代表了社会经济的发展,使拥有更高质量的生活和更长的生存时间。与此同时,部分疾病的发病率也因为老龄化有上升趋势,脊柱疾病便是其中一种。

关键词：脊柱疾病脊柱外科精准医疗临床预测大数据未来展望老龄化更高质量

重度阻塞性睡眠呼吸暂停患儿临床预测模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国实用儿科杂志 2022年第9期37卷 701-707页

作者：吴云肖唐瑜芬郑莉许志飞国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院儿童耳鼻咽喉头颈外科疾病北京市重点实验室北京100045 国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院呼吸科北京100045 国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院儿童耳鼻咽喉头颈外科北京100045

目的建立习惯性打鼾患儿中重度阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的临床预测模型,为临床诊疗提供依据。方法选择2019年1月至12月就诊于首都医科大学附属北京儿童医院睡眠中心的3~12岁习惯性打鼾患儿。所有患儿完成一般资料收集、OSA-18问卷、PSQ-... 详细信息

目的建立习惯性打鼾患儿中重度阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的临床预测模型,为临床诊疗提供依据。方法选择2019年1月至12月就诊于首都医科大学附属北京儿童医院睡眠中心的3~12岁习惯性打鼾患儿。所有患儿完成一般资料收集、OSA-18问卷、PSQ-SRBD量表及多导睡眠监测。应用决策树方法构建重度OSA患儿的临床预测模型。结果共纳入受试患儿1441例,根据PSG结果,重度OSA 1152例,非重度OSA 289例。重度OSA组年龄、男性比例、体重指数(BMI)、颈围/身高比、腹围/臀围比、SRBD量表呼吸维度、其他维度及总分均高于非重度OSA组(P均0.05)。基于决策树构建的重度OSA患儿预测模型,对非重度OSA患儿预测精确率为90%,召回率76%,F1得分82%,对重度OSA患儿的预测精确率32%,召回率58%,F1得分41%,整体准确率为73%。结论该研究构建的重度OSA患儿临床预测模型整体准确率73%,有一定的预测价值,能为临床排除重度OSA患儿提供一定的依据,指导临床决策,但仍需更多的临床资料进一步优化模型。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停儿童临床预测

中性粒细胞与淋巴细胞比值联合梗死体积对醒后卒中前循环取栓的预测价值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国医药科学 2024年第10期14卷 140-143,161页

作者：梁炳松李育英张岐平陈英道广西医科大学第七附属医院神经内科广西梧州543001

目的探讨术前中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)联合梗死体积对醒后卒中前循环取栓预后的预测价值。方法回顾性纳入2018年6月至2023年6月在广西医科大学第七附属医院的115例脑卒中患者临床资料,以90 d改良Rankin量表(mRS)的评分为因变量... 详细信息

目的探讨术前中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)联合梗死体积对醒后卒中前循环取栓预后的预测价值。方法回顾性纳入2018年6月至2023年6月在广西医科大学第七附属医院的115例脑卒中患者临床资料,以90 d改良Rankin量表(mRS)的评分为因变量,其中mRS评分0~2分为预后良好组,mRS评分3~5分为预后欠佳组,采用单因素和多因素logistic回归分析相关因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估NLR联合梗死体积预测卒中取栓价值效能。结果单因素分析显示,年龄、入院基线美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、梗死体积、数字减影全脑血管造影(DSA)侧支循环、术前NLR比较,差异有统计学意义(P 预测灵敏度为66.02%,特异度为87.53%。结论联合术前NLR、核心梗死体积更能预测醒后卒中前循环取栓术后的不良结局,有助于判断预后,具有一定的临床价值。

关键词：醒后卒中前循环血管取栓中性粒细胞与淋巴细胞比值梗死体积临床预测

维普期刊数据库博看期刊

基于时空图卷积的心脑血管临床预测关键技术研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空图卷积的心脑血管临床预测关键技术研究

作者：王晨舒江苏大学

学位级别：硕士

心脑血管疾病是50岁以上中老年人高发疾病,具有高患病率和高致残率等特点,一直位居所有疾病死亡率榜首。近年来,深度学习临床预测模型在医疗领域得到了广泛应用,可以辅助医生进行医疗诊断。本研究以心脑血管疾病作为研究对象,运用图卷... 详细信息

心脑血管疾病是50岁以上中老年人高发疾病,具有高患病率和高致残率等特点,一直位居所有疾病死亡率榜首。近年来,深度学习临床预测模型在医疗领域得到了广泛应用,可以辅助医生进行医疗诊断。本研究以心脑血管疾病作为研究对象,运用图卷积网络构建心脑血管疾病临床预测模型。本文具体工作如下:(1)针对现有距离度量方法无法有效提取长时间序列特征以度量心脑血管患者相似性的问题,提出了一种基于局部极值提取和惩罚动态时间规整算法的时间序列相似性度量方法PDTW＿LE。首先,PDTW＿LE对长时间序列进行局部极值提取,使用局部极值点来近似表示长时间序列,在缩短时间序列长度的同时保留了原时间序列的变化趋势,达到减少算法计算时间的目的。此外,为了解决动态时间规整算法中的畸形匹配问题,提出惩罚动态时间规整算法,该算法为序列节点的匹配次数添加惩罚系数,在计算最短路径过程中根据节点匹配次数自适应地调整其权重。实验结果表明,相比其他基线距离度量方法,PDTW＿LE方法在分类任务上具有更高的准确率和更快的计算速度。(2)针对电子健康记录中存在大量稀疏数据以及现有临床预测模型往往忽略相似患者之间拥有类似的病理表现等问题,提出了一种基于患者相似度的类时空图卷积临床预测模型BSim-STGCN。为了获取缺失数据的当前衰减程度,BSim-STGCN设计全局缺失信息捕获机制,使用全局缺失率挖掘缺失数据在整条时间序列下的当前缺失表示,以降低缺失数据对模型训练的负面影响。此外,为了挖掘相似患者之间的生理特征变化趋势,BSim-STGCN首先基于患者相似度构造患者类空间结构,然后提出类空间图卷积来建模患者之间潜在的类空间依赖关系,以提高临床预测的准确性。实验结果表明,在真实数据集MIMIC-III和Physio Net2012中,BSim-STGCN模型的预测准确率均优于基线模型。(3)针对现有临床预测模型忽略患者特征之间的相互影响特性以及BSim-STGCN模型时间开销过大等问题,提出了一种基于跨时空图卷积和聚类联邦学习的临床预测模型CFL-AGCN。为了有效提取患者特征之间的相互影响关系,CFL-AGCN设计跨时空图卷积来建模患者特征的跨时空相关性,可以提高临床预测的准确率。此外,CFL-AGCN将多种类别疾病下的患者基于相似度进行聚类,并为每个类别下的患者分别训练本地模型,本地模型并行训练可以减少模型时间开销。CFL-AGCN模型在真实数据集MIMICIII和Physio Net2012上进行实验。实验结果表明,CFL-AGCN模型在临床预测任务上的准确率高于基线模型,并加快了模型训练速度。

关键词：心脑血管疾病临床预测图卷积神经网络相似性度量缺失数据处理联邦学习

骨骼肌量对中老年急性胰腺炎患者的临床预测价值研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

骨骼肌量对中老年急性胰腺炎患者的临床预测价值研究

作者：胡奕卿南昌大学

学位级别：硕士

目的探讨骨骼肌量对中老年急性胰腺炎（Acute Pancreatitis,AP）患者疾病严重程度、住院时间、住院费用、病情转归的预测价值,旨在为临床决策提供新的思路及方法。方法收集2013年8月至2021年8月间经南昌大学第一附属医院收治的160例45... 详细信息

目的探讨骨骼肌量对中老年急性胰腺炎（Acute Pancreatitis,AP）患者疾病严重程度、住院时间、住院费用、病情转归的预测价值,旨在为临床决策提供新的思路及方法。方法收集2013年8月至2021年8月间经南昌大学第一附属医院收治的160例45岁以上（含45岁）AP患者的临床资料,根据L3-SMI将患者分为肌量减少组（91例）和肌量正常组（69例）,进行BISAP评分和疾病严重程度分级,绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）,计算曲线下面积（Area Under Curve,AUC）,并检验各ROC曲线AUC值的显著性水平,分析比较骨骼肌量和BISAP评分对中老年AP患者疾病严重程度、住院时间、住院费用、病情转归的预测价值。结果1.与肌量正常组患者相比,肌量减少组患者BISAP评分、住院时间、住院费用升高,差异有统计学意义;而两组患者间疾病严重程度、病情转归差异无统计学意义。2.骨骼肌量、BISAP评分与中老年AP患者住院时间呈正相关,骨骼肌量与中老年AP患者住院时间有相对较强的相关性（P=0.31）。3.骨骼肌量、BISAP评分预测中老年AP患者疾病严重程度（MSAP+SAP）的ROC曲线所对应的AUC值分别为0.54、0.68,95%CI分别为0.45-0.64、0.59-0.77,经检验BISAP评分优于骨骼肌量。4.骨骼肌量、BISAP评分预测中老年AP患者住院费用（≥16738元）的ROC曲线所对应的AUC值分别为0.62、0.63,95%CI分别为0.53-0.71、0.54-0.71,经检验无统计学差异。5.骨骼肌量、BISAP评分预测中老年AP患者病情转归（死亡）的ROC曲线对应的AUC值分别为0.72、0.96,95%CI分别为0.49-0.95、0.92-1.00,经检验无统计学差异。结论1.骨骼肌量减少延长中老年AP患者的住院时间。2.骨骼肌量对中老年AP患者的疾病严重程度的预测价值不及BISAP评分。3.骨骼肌量对中老年AP患者的住院费用、病情转归的预测价值与BISAP评分相当。

关键词：肌少症急性胰腺炎临床预测

基于临床指标建立慢性意识障碍患者的预后预测模型

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于临床指标建立慢性意识障碍患者的预后预测模型

作者：梁杞梅南方医科大学

学位级别：硕士

目的:及时获得慢性意识障碍患者的预后对其诊治抉择极为重要。该项研究旨在利用容易收集的慢性意识障碍患者临床数据,确定意识障碍患者脑损伤后6月及12月意识改善的预测因素,基于确定的预测因素分别建立及验证慢性意识障碍患者脑损伤后... 详细信息

目的:及时获得慢性意识障碍患者的预后对其诊治抉择极为重要。该项研究旨在利用容易收集的慢性意识障碍患者临床数据,确定意识障碍患者脑损伤后6月及12月意识改善的预测因素,基于确定的预测因素分别建立及验证慢性意识障碍患者脑损伤后6月及12月的预后预测模型。方法:纳入2020年9月1日至2022年1月10入住南方医科大学珠江医院康复病房的严重脑损伤≥28天的意识障碍患者,收集入院时的人口学、病史、行为评估、实验室检查及神经电生理数据,随访患者脑损伤后6月及12月的结局情况。对缺失数据使用随机深林方法处理,利用LASSO回归和多因素Logistic回归确定结局的独立预测因素,并基于确定的独立预测因素建立列线图。使用受试者工作特征曲线和校准曲线量化模型的性能,并进行决策曲线分析以评估模型的临床实用性。结果:共有132例慢性意识障碍患者符合选择标准。在脑损伤6月时,共有40例(30.30%)患者意识发生了改善;在脑损伤12月时,有57例(43.18%)患者的意识发生改善。LASSO回归和多因素Logistic回归分析显示昏迷时间、入院时意识水平、N20是意识障碍患者脑损伤6月及12月预后的独立预测因素,使用这三个变量分别构建脑损伤6月及12月列线图。曲线下面积6月模型及12月模型分别为 0.8497(95%CI,0.7795—0.9200)和 0.8169(95%CI,0.7517—0.7517)。两个模型显示了预测概率与实际结果良好的一致性。决策曲线显示了使用模型进行临床决策时有较高的收益。结论:使用容易获取、成本低的临床指标建立了可广泛使用、准确的慢性意识障碍患者的预后预测模型,可以帮助临床医师为意识障碍患者制定个性化的医疗决策。

关键词：意识障碍预后临床预测列线图

基于生物学知识库的临床预测深度学习算法研究进展

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国数字医学 2023年第8期18卷 42-50,66页

作者：曾园媛游至宇周颖李奇渊厦门大学医学院健康大数据国家研究院福建厦门361102 厦门大学附属第一医院

深度学习在生物医学领域具有较高准确率和自动提取特征的优势,已广泛应用于疾病预测。由于网络复杂且参数众多,为确保预测结果的稳定性和可靠性,进一步了解疾病的发生机制,深度学习模型的可解释性成为亟待解决的关键问题。通过将现有的... 详细信息

深度学习在生物医学领域具有较高准确率和自动提取特征的优势,已广泛应用于疾病预测。由于网络复杂且参数众多,为确保预测结果的稳定性和可靠性,进一步了解疾病的发生机制,深度学习模型的可解释性成为亟待解决的关键问题。通过将现有的知识框架,如信号通路调控网络,与深度神经网络相结合,构建具有生物学可解释性的深度学习模型,即可视化神经网络。本文总结了近5年来关于可解释生物深度模型的研究成果,并阐述了可解释模型(可视化)的原理,这些模型主要应用于肿瘤、遗传疾病和药物合成等领域。可视化神经网络降低了模型的复杂度和计算成本,逐步建立起一种推动疾病诊断、治疗和药物发现的生物信息学新范式。

关键词：深度学习可解释性可视化神经网络生物信息学新范式临床预测

子痫前期患者孕早期血脂水平表达及在临床预测该疾病中的应用价值分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

婚育与健康 2023年第9期 7-9页

作者：陈飞北大医疗鲁中医院

目的：探讨分析子痫前期患者孕早期血脂水平表达及在临床预测该疾病中的应用价值。方法：研究时间为2020年1月—2022年1月，在电脑所编辑的随机抽选程序作用下在上述所涉及的这段时间内选择我院接受治疗的100例处于子痫前期的孕妇作为... 详细信息

目的：探讨分析子痫前期患者孕早期血脂水平表达及在临床预测该疾病中的应用价值。方法：研究时间为2020年1月—2022年1月，在电脑所编辑的随机抽选程序作用下在上述所涉及的这段时间内选择我院接受治疗的100例处于子痫前期的孕妇作为本次研究探讨对象中的观察组，另外选择同一时间段内来我院体检的健康孕妇100例作为本次研究探讨对象中的对照组，对两组别的患者均实施孕早期血脂水平的检查，分析导致孕妇出现子痫前期症状的相关因素。结果：当孕妇处于孕10周的这一阶段的时候，孕妇的TG、LDL-C、AI、TC/HDL-C以及LDL-C/HDL-C的水平相对更高的一个组别为观察组，有差异性（P 0.05）。结论：对于处于孕早期的孕妇而言，导致其出现子痫前期相关症状的主要危险因素就是血脂代谢出现了异常状况，在相关的临床检验指标之中显示LDL-C或者HDL-C的水平值是最主要的危险因素，该检测指标的水平变化情况能够作为临床辅助预测孕妇是否出现子痫前期症状的一个重要方式，是一种值得临床实际推广与使用的预测方式。

关键词：子痫前期孕早期血脂水平临床预测