近年來,我國乳腺癌的發(fā)病率呈現(xiàn)上升趨勢,并嚴(yán)重威脅著女性的健康與生存。診斷和治療延誤在乳腺癌中普遍存在,并可能導(dǎo)致乳腺癌患者出現(xiàn)不良的臨床表征及預(yù)后。研究乳腺癌的診療延誤,發(fā)現(xiàn)影響延誤的主要因素并有針對性的采取措施,對乳腺癌患者的及時(shí)就診與治療,提高乳腺癌患者的生存率具有重要意義。本文對大連地區(qū)298名乳腺癌患者的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,以回顧性隊(duì)列研究為研究手段,基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法對乳腺癌診療延誤的分析及預(yù)測方法進(jìn)行了研究,主要包括以下三方面工作:(1)基于生存分析對患者發(fā)生診療延誤的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行界定�，F(xiàn)有的研究大多完全依靠專家經(jīng)驗(yàn)來界定延誤時(shí)間,沒有建立合適的統(tǒng)計(jì)論證方法。而本研究基于本地臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析,根據(jù)對數(shù)秩檢驗(yàn)的p值界定延誤。然后根據(jù)延誤分類對生存數(shù)據(jù)分組繪制Kaplan-Meier生存曲線,并使用Cox模型對所得結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。(2)基于~2檢驗(yàn)、方差分析和邏輯回歸分析對患者的延誤與其臨床表征、社會人口因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,以尋找與發(fā)生延誤關(guān)系最為密切的因素。本文首先對患者的臨床表征與延誤進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,以論述延誤對患者具體癌癥表征的影響,并進(jìn)一步驗(yàn)證延誤定義的合理性;接著尋找影響延誤的社會人口因素并根據(jù)多重邏輯回歸得出獨(dú)立的影響因素;最后結(jié)合本地經(jīng)濟(jì)及社會具體情況,對所得結(jié)果進(jìn)行分析并對患者、政府或醫(yī)療機(jī)構(gòu)提出減輕延誤的建議。(3)基于集成學(xué)習(xí)建立分類模型用于預(yù)測患者的延誤傾向。本次研究以患者的臨床表征與社會人口因素為因變量,提出了一種基于集成學(xué)習(xí)的預(yù)測算法,該算法以邏輯回歸為基學(xué)習(xí)器,并使用梯度提升法將基學(xué)習(xí)器進(jìn)行集成得到強(qiáng)分類器,從而對是否發(fā)生延誤進(jìn)行預(yù)測。本文通過生存分析界定乳腺癌延誤為患者診療時(shí)間大于1個(gè)月的情形,結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,該結(jié)論對大連地區(qū)醫(yī)院的臨床治療具有參考價(jià)值;關(guān)聯(lián)分析結(jié)果表明患者的延誤對其臨床表征有顯著影響,且患者的夫妻感情、收入水平、首診醫(yī)院等級和保健措施情況等社會影響因素與發(fā)生延誤有較為密切的關(guān)系,該結(jié)果對患者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和政府實(shí)施降低乳腺癌延誤的措施提供了科學(xué)依據(jù);本文還將所提出的模型與常見分類模型與集成學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明本文算法具有更好的預(yù)測效果。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;R737.9
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 乳腺癌的診斷與治療延誤
        1.1.2 回顧性隊(duì)列研究
        1.1.3 課題研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及分析
    1.3 主要研究內(nèi)容及本文結(jié)構(gòu)
2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    2.1 數(shù)據(jù)來源與內(nèi)容
    2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)簽的定義及統(tǒng)計(jì)特征
        2.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽的定義
        2.2.2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征
    2.3 生存數(shù)據(jù)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于生存分析的延誤界定
    3.1 生存分析基本概念
    3.2 Kaplan-Meier方法
    3.3 生存差異分析
        3.3.1 假設(shè)檢驗(yàn)
        3.3.2 Log-rank檢驗(yàn)
    3.4 Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型
    3.5 延誤時(shí)間的界定
    3.6 本章小結(jié)
4 患者延誤的關(guān)聯(lián)分析
    4.1 臨床數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析方法及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2檢驗(yàn)'>        4.1.1 X²檢驗(yàn)
        4.1.2 ANOVA
        4.1.3 比值比
    4.2 臨床表征因素相關(guān)分析
    4.3 社會人口因素相關(guān)分析
        4.3.1 單因素分析
        4.3.2 基于多重邏輯回歸的多因素分析
        4.3.3 患者心理因素及首診醫(yī)院相關(guān)分析
    4.4 結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于集成學(xué)習(xí)的延誤模型構(gòu)建
    5.1 基于后向選擇法的邏輯回歸模型構(gòu)建
        5.1.1 邏輯回歸
        5.1.2 基于邏輯回歸的延誤模型構(gòu)建
    5.2 模型的訓(xùn)練及評估
    5.3 集成學(xué)習(xí)
        5.3.1 Bagging
        5.3.2 Boosting
    5.4 基于梯度提升算法的延誤判別模型構(gòu)建
    5.5 結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李杏;;生存分析的基本方法及其運(yùn)用[J];華南預(yù)防醫(yī)學(xué);2016年05期

2 ;醫(yī)生小詞典——生存分析[J];臨床合理用藥雜志;2015年30期

3 井艷梅;馮娜娜;;腫瘤隨訪資料的生存分析方法[J];健康之路;2016年08期

4 羅勝蘭;俞敏;;生存分析的方法及應(yīng)用[J];浙江預(yù)防醫(yī)學(xué);2013年05期

5 張欣峰;婁清濤;陸建邦;全培良;孫喜斌;;現(xiàn)時(shí)生存分析方法的應(yīng)用實(shí)踐與評價(jià)[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2011年01期

6 梁正東;;三種多元生存分析方法的比較[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);1991年02期

7 ;名詞解釋:Cox回歸,截尾數(shù)據(jù)[J];福建醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1987年02期

8 方積乾;;多狀態(tài)生存分析[J];醫(yī)學(xué)研究通訊;1987年07期

9 方積乾;;生存分析的概念與方法學(xué)[J];自然雜志;1988年11期

10 楊宇;;生存分析[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);1989年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 毛光才;生存分析中若干非參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷問題研究[D];武漢大學(xué);2018年

2 余吉昌;生存分析中有偏抽樣和觀測研究中因果推斷問題的研究[D];武漢大學(xué);2013年

3 駱福添;Cox模型應(yīng)用基礎(chǔ)及其擴(kuò)展模型研究[D];中山醫(yī)科大學(xué);1991年

4 趙自強(qiáng);生存分析中有關(guān)特殊設(shè)計(jì)的若干問題研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

5 環(huán)梅;基于生存分析的信號交叉口非機(jī)動(dòng)車穿越行為研究[D];北京交通大學(xué);2014年

6 劉吉彩;生存數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型的變量選擇方法[D];華東師范大學(xué);2014年

7 王世勇;惡性神經(jīng)上皮腫瘤的血管生成擬態(tài)及其對患者預(yù)后的影響分析[D];南方醫(yī)科大學(xué);2013年

8 魏自儒;我國新出口市場中企業(yè)的進(jìn)入順序與出口表現(xiàn)研究[D];清華大學(xué);2013年

9 周儒;老年胃癌患者手術(shù)治療風(fēng)險(xiǎn)與療效評價(jià)及巨噬細(xì)胞相關(guān)集落刺激因子作為新型腫瘤標(biāo)志物的探索[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

10 浦飛飛;T細(xì)胞免疫球蛋白粘蛋白3在骨肉瘤中的表達(dá)及作用研究[D];華中科技大學(xué);2017年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉長東;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的乳腺癌診療延誤分析預(yù)測研究[D];大連理工大學(xué);2019年

2 張夢潔;基于生存分析的公交�？亢馁M(fèi)時(shí)間影響因素研究[D];西南交通大學(xué);2019年

3 路文馨;基于比例風(fēng)險(xiǎn)模型的生存分析研究[D];華南理工大學(xué);2019年

4 陳達(dá);基于生存分析的P2P借貸平臺借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評估[D];杭州電子科技大學(xué);2019年

5 閆雪;基于生存分析的網(wǎng)貸項(xiàng)目滿標(biāo)效率影響因素研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2019年

6 梁霖;私人轉(zhuǎn)移支付對我國貧困持續(xù)性的影響[D];山東大學(xué);2019年

7 唐靜;基于生存分析法的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];武漢科技大學(xué);2019年

8 劉暢;基于生存分析的中國ST企業(yè)的研究[D];山東大學(xué);2019年

9 鄭瑤;EGFR突變晚期NSCLC患者臨床特征及生存分析[D];西安醫(yī)學(xué)院;2019年

10 宋秘;腎透明細(xì)胞癌組織中G6PD、VEGF的表達(dá)與預(yù)后生存分析[D];昆明醫(yī)科大學(xué);2018年

本文編號：2877305