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基于数字化六分钟步行试验的连续生理数据预测价值挖掘研究

基于数字化六分钟步行试验的连续生理数据预测价值挖掘研究

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作者：藏雅宁上海体育学院

学位级别：硕士

研究背景六分钟步行试验(six minute walk test,6-MWT)是慢性呼吸系统疾病(chronic respiratory disease,CRD)常用的运动能力评估测试。6-MWT主要以六分钟内尽可能行走的距离(six minute walk distance,6-MWD)来对患者的运动能力进行分... 详细信息

研究背景六分钟步行试验(six minute walk test,6-MWT)是慢性呼吸系统疾病(chronic respiratory disease,CRD)常用的运动能力评估测试。6-MWT主要以六分钟内尽可能行走的距离(six minute walk distance,6-MWD)来对患者的运动能力进行分级。与运动能力评估的金标准——心肺运动试验(cardiopulmonary exercise test,CPET)相比,6-MWT评估指标相对单一,且6-MWD这一指标很大程度受患者的个体差异及环境的影响。人体的生理数据如:心率(heart rate,HR)、呼吸率(respiration rate,RR)、血氧(oxygen saturation,Sp O2)、血压(blood pressure,BP)、脉搏等,蕴含了大量个体化的健康和疾病信息。结合生理数据或许可为6-MWT提供补充指标。数字化六分钟步行试验系统将可穿戴随行移动设备、软件系统及智能算法系统与6-MWT结合,可实现低负荷、连续采集患者试验前、中、后的HR、RR、Sp O2、BP等生理数据。但是,采集到的这些生理数据的临床应用价值还有待于进一步探索。本研究旨在从三个方面探索六分钟步行过程中的连续生理数据与患者生理/病理状态间的关联关系,挖掘6-MWT中连续生理数据的临床应用价值,为患者提供更加丰富的个体化病情评估及预后相关信息。第一部分:6-MWT中的连续生理数据对肺功能的预测价值目的:本研究旨在探讨基于数字化六分钟步行试验系统获得的连续生理数据对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患者肺功能分级的预测价值。方法:回顾性分析2019年6月28日至2021年7月28日在中国人民解放军总医院、中国人民解放军总医院海南医院、中南大学湘雅二医院进行6-MWT和肺功能检查的COPD患者的资料。根据慢性阻塞性肺疾病全球倡议(global initiative for chronic obstructive lung disease,GOLD)标准进行诊断,并评估COPD患者的严重程度。根据美国胸科学会(American Thoracic Society,ATS)的标准进行6-MWT。使用数字化六分钟步行系统连续监测6-MWT期间的步行和生理数据。使用Spearman相关分析来分析6-MWT连续生理数据特征信息和肺功能指标之间的相关性。将中度相关(r>0.4)以上的数据纳入机器学习模型(Logistic Regression,SVC-linear,SVC-poly,Random Forest,Light GBM,XGBoost),通过5折交叉验证来评估机器学习模型的性能。结果:共纳入符合要求的501例COPD患者的6-MWT数据。Spearman相关分析显示:1秒内用力呼气量(forced expiratory volume in 1 second,FEV1)与6-MWD(r=0.575,p低氧饱和乘积(distance-desaturation product,DSP)(r=0.526,p血氧饱和度最低值(Oxygen saturation minimum,Sp O2 min)(r=0.418,p性较主观评估量表(Borg量表)更强,并且DSP这一指标较常用的6-MWD相关性更强,可作为监测和评估COPD患者肺功能的简

关键词：六分钟步行试验可穿戴设备生理数据不良事件肺功能运动性低血氧预测模型

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