【摘要】：隨著醫(yī)療行業(yè)信息化的發(fā)展,大量的臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)入研究者視野,關(guān)于醫(yī)療效果的對比分析對于實(shí)現(xiàn)特定患者進(jìn)行個性化精準(zhǔn)治療的目標(biāo)意義巨大,從而對比效應(yīng)研究一直是這一領(lǐng)域的焦點(diǎn)。不同于傳統(tǒng)的隨機(jī)對照試驗(yàn)的方法,現(xiàn)在大部分?jǐn)?shù)據(jù)通常都是觀察得到的,如何基于觀察型數(shù)據(jù)做出有意義的結(jié)果在近年來獲得了越來越引發(fā)研究者的關(guān)注。本文采用回顧性分析的方法對某醫(yī)院近十年獲得的心衰臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,利用生存分析和計數(shù)模型分別對數(shù)據(jù)中的生存時間和再入院次數(shù)進(jìn)行建模分析。在此基礎(chǔ)上將傳統(tǒng)的生存分析中的Cox模型推廣到包含縱向數(shù)據(jù)Cox混合效應(yīng)模型,由于Cox混合效應(yīng)模型利用了更多的信息從而可以為Cox模型得到的結(jié)果提供一定的補(bǔ)充。鑒于計數(shù)數(shù)據(jù)中含零過多,將計數(shù)模型推廣到零膨脹模型,并利用AIC、BIC等信息準(zhǔn)則進(jìn)行模型之間的比較,結(jié)果表明零膨脹模型對于零過多的數(shù)據(jù)有更好的擬合效果。
【圖文】：

退出或者到設(shè)計時規(guī)定的時間為止研究對象仍然存活等原因使得我們無法精確的得到逡逑每個研究對象的生存時間。對于這種數(shù)據(jù)，統(tǒng)計上稱之為刪失數(shù)據(jù)（ｃｅｒａｏｒｅｔ／邋ｆｉｔｏａ）［２？２１］逡逑具體而言，刪失的表現(xiàn)類型如圖２．１，其中第一條記錄由于不知道具體的起點(diǎn)時間，所逡逑以只知道生存時間小于某個值，該類型刪失稱為左刪失；第二條記錄在研究期間失訪，逡逑第三條記錄在研究的終點(diǎn)仍然在觀察隊列之中，所以只知道生存時間大于某個值，該類逡逑型刪失稱為右刪失；第四條記錄起點(diǎn)終點(diǎn)時間都被不知道，只知道生存時間在某個區(qū)間，逡逑該類型刪失稱為區(qū)間刪失；最后一條記錄完整的記錄了起點(diǎn)和終點(diǎn)事件，即為完全數(shù)據(jù)。逡逑Ｉ邐｜逡逑Ｉ邐ｔ逡逑Ｊ邋邐！逡逑！邐ｅ邐起點(diǎn)事＃逡逑！邐ｉ逡逑ｉ邐｜逡逑ｆ邐＾邐；邋Ａ邋終點(diǎn)事＃逡逑Ｉ邐ｉ逡逑！邐？ｎ邐失訪逡逑！邐Ｉ逡逑！邋邐逡逑ｉ邐Ｉ逡逑！邐Ｉ逡逑Ｉ邐沷邐逡逑＊邐ｉ逡逑邐ｔ逡逑觀察起點(diǎn)邐觀察終點(diǎn)逡逑圖２．１生存數(shù)據(jù)類型圖逡逑Ｆｉａ．邋２．１邋ｔｙｐｅｓ邋ｏｆ邋Ｓｕｒｖｉｖａｌ邋ｄａｔａ逡逑如何估計生存函數(shù)或者風(fēng)險函蠢生存分析首要問題，對于生存函數(shù)或風(fēng)險函數(shù)的估逡逑計一般有參數(shù)法和非參數(shù)法。采用參數(shù)性方法需要對數(shù)據(jù)分布有一定的認(rèn)識，常見的壽逡逑命分布有韋布爾分布、對數(shù)正態(tài)分布、分布，，其中韋布爾分布ｐ２］由于其參數(shù)的逡逑靈活性經(jīng)常用于描述機(jī)械零件失效數(shù)據(jù)的分布規(guī)律

圖４．１心衰患者年齡分布圖逡逑Ｆｉｇ．邋４．１邋Ｔｈｅ邋ａｇｅ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｐａｔｉｅｎｔｓ邋ｗｉｔｈ邋ｈｅａｒｔ邋ｆａｉｌｕｒｅ逡逑其中男性有９５５例，女性８３４例，各年齡段的男女分布如圖４．２：逡逑§邋－Ｉ邐｜逡逑＾邋Ｅ１女性逡逑■男性邐■■逡逑：．１逡逑』１］：邋Ｊ邋ｉ逡逑（０，３５］邐（３５．４５Ｊ邐（４５，５５］邐＜５５．６５］邐（６５．７５邋丨邐（７５．Ｂ５］邐（８５，１００］逡逑年齡逡逑圖４．２心衰患者不同年齡段性別分
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O212.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2622948