【摘要】:目的:探討基于主成分分析的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型在血液透析預(yù)后中的應(yīng)用。方法:回顧性分析從2006年6月-2015年11月在南昌大學(xué)第二附屬醫(yī)院行維持性血液透析患者的預(yù)后情況,共計(jì)194例患者及14個(gè)預(yù)后因素。采用stata12.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行基線數(shù)據(jù)的分析,用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析、Cox回歸模型及主成分的Cox回歸模型,同時(shí)用SAS 11.0軟件驗(yàn)證主成分分析結(jié)果是否一致。通過(guò)對(duì)自變量進(jìn)行共線性診斷,提示自變量間存在共線性現(xiàn)象,然后應(yīng)用主成分改進(jìn)的Cox回歸分析,解釋最終的回歸模型。結(jié)果:通過(guò)Kaplan-Meier法計(jì)算得出血透患者1年生存率為92.7%,2年生存率為80.4%,3年生存率為70%,4年生存率為56.7%。14個(gè)預(yù)后因素(X1:性別;X2:透析頻次;X3:原發(fā)病;X4:年齡;X5血清白蛋白;X6:血清尿酸;X7:血鈣;X8:血磷;X9-X12依次指:血總膽固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白;X13:血紅蛋白;X14:全段甲狀旁腺激素)經(jīng)單因素分析(Kaplan-Meier法,log-rank檢驗(yàn))后納入多因素分析的共11個(gè)(P0.05為納入多因素分析標(biāo)準(zhǔn))。對(duì)14個(gè)因素(X1-X14)進(jìn)行單因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型分析,其中X1、X2、X3的P值0.05,而X4至X14的單因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05),X13回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),為保護(hù)因素,其余的回歸系數(shù)均為正數(shù),為危險(xiǎn)因素。對(duì)X4-X14進(jìn)行多因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型分析,X4、X7、X8、X14的系數(shù)為負(fù)數(shù),為保護(hù)因素,而X13的系數(shù)為正數(shù),為危險(xiǎn)因素,與單因素分析結(jié)果矛盾,且與專業(yè)實(shí)際不符,提示自變量間存在多重共線性。用主成分分析法提取了7個(gè)主成分進(jìn)行Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型分析,結(jié)果有1個(gè)主成分進(jìn)入Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型方程。結(jié)論:血液透析患者1年生存率92.7%,2年生存率80.4%,3年生存率70%,4年生存率56.7%;谥鞒煞址治龅腃ox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型能很好地解決血液透析預(yù)后因素間存在的多重共線性問(wèn)題。主成分Cox回歸結(jié)果示:隨著血透患者年齡(15-29/30-44/45-59/60-69/70-79/80+歲)層次上升,死亡風(fēng)險(xiǎn)依次增加9%;血清白蛋白不達(dá)標(biāo)(35g/L)的死亡風(fēng)險(xiǎn)較達(dá)標(biāo)者增加42%;高尿酸血癥的死亡風(fēng)險(xiǎn)是正常血清尿酸血透患者的3.46倍;血鈣、血磷、iPTH不達(dá)標(biāo)的死亡風(fēng)險(xiǎn)較達(dá)標(biāo)者(Ca:2.2-2.5 mmol/L,P:1.1-1.7 mmol/L,iPTH:150-300 pg/mL)依次增加36%、36%、51%;而總膽固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白不達(dá)標(biāo)者死亡風(fēng)險(xiǎn)分別是達(dá)標(biāo)者(TC5.17mmol/L,TG1.69mmol/L,HDL1.03mmol/L,LDL3.36mmol/L)的3.82倍、2.51倍、1.97倍、4.06倍;隨著貧血程度的減輕,血透患者死亡風(fēng)險(xiǎn)依次降低27%。
【學(xué)位授予單位】:南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:R692.5
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):
2783391
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