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基于急性胰腺炎新分类标准使用决策树早期预测重症急性胰腺炎

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一、 材料与方法

1、 资料来源

2、 数据整理分析

3、 急性胰腺炎的诊断及分型

4、 病例的分组

5、 统计

结果

1、分组的随机化检验

2、单因素和多因素分析

3、简历决策树模型

4、使用检验组数据验证决策树模型

5、决策树模型与其他模型相比较

讨论

全文小结

综述：急性坏死性胰腺炎手术时机及手术方式的选择

致谢

附录一： 在校攻读博士学位期间发表论文

附录二：英文缩略词表

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摘要

研究目的：基于更新的亚特兰大胰腺炎分类标准，使用入院后12小时内的临床数据，分析整理出一项可在早期对疾病严重程度进行预测的模型。
　　方法：回顾性收集整理本中心近六年来收治的初诊急性胰腺炎病例共1308例。其中筛选在发病后36小时内入院的病例共603例纳入研究。收集患者入院后12小时内所获得的临床数据。根据完整病例显示的临床资料，使用更新的亚特兰大标准将患者分为轻型急性胰腺炎（Mild Acute Pancreatitis, MAP）、中重型急性胰腺炎(Moderately Severe Acute Pancreatitis,MSAP)和重型急性胰腺炎(Severe Acute Pancreatitis, SAP)。将MAP与MSAP合并成非SAP组。将这603例患者随机分为建模组（402例）和检验组（201例）。使用建模组数据，分别使用单因素分析及多元回归，确定患者发展为SAP的独立危险因素。然后使用分类与回归树模型建立预测模型，随后使用检验组数据检验该模型。
　　结果：纳入研究的603例病例中，男性占63.3％（382/603），平均年龄为47.1岁，整体30天死亡率为2.5%。根据更新的亚特兰大标准分型，SAP共有103例，占所有病例的17.2%。将患者划分为SAP组与非SAP组后进行单因素及多因素分析，最后得到四种独立危险因素。呼吸频率（OR=1.1595%CI,1.02-1.28;P<0.01）,乳酸脱氢酶（OR=1.01;P<0.01），血肌酐(OR=1.0395%CI,1.01-1.04;P<0.01),氧合指数（OR=0.9895%CI,0.97-0.99;P<0.01）。使用这四种指标建立决策树模型，最终确认将肌酐，乳酸脱氢酶和氧合指数纳入预测模型。其中肌酐>=196.4μmol/L，乳酸脱氢酶>=536U/L,氧合指数<=289被认定为 SAP。使用该模型诊断 SAP的灵敏度为80.9%，特异度为90.0%，准确度为88.5%。将该模型应用于检验组数据，然后比较两组所得到的结果。使用模型判定为SAP的患者最终发展为SAP的比例在建模组与检验组分别为64.5%和65.9%。判定为非SAP组的患者最终发展为SAP的比例分别为4.1%和2.6%。将该预测模型与另一预测模型（The Bedside Index for Severity in Acute Pancreatitis，BISAP）进行比较，运用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）分析比较，两种方法的曲线下面积无显著差异。决策树模型与 BISAP分别为0.855（95%CI:0.814-0.896）和0.802（95%CI:0.752-0.853），两者间无显著差异，P=0.098。比较两种方法的最佳取值点，BISAP模型中最佳取值点的灵敏度为59.2%，特异度为90.6%。决策树模型的灵敏度为90.6%，特异度为91.4%,优于BISAP模型。
　　结论：使用决策树模型，纳入肌酐>=196.4μmol/l，乳酸脱氢酶>=536U/L，氧合指数<=289作为诊断标准，可以在早期诊断出SAP患者。

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