本文關(guān)鍵詞： 頸動脈硬化 實(shí)驗(yàn)室指標(biāo) 模型 評分系統(tǒng)　出處：《重慶醫(yī)科大學(xué)》2011年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目的:探索聯(lián)合應(yīng)用多個實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)在頸動脈硬化預(yù)測中的價(jià)值,建立并評價(jià)頸動脈硬化的預(yù)測模型及評分系統(tǒng)。 方法:247例健康體檢人群被納入研究對象,按多普勒超聲測量的頸動脈內(nèi)膜厚度將其分為頸動脈硬化組(62例)和非頸動脈硬化組(185例)。問卷調(diào)查收集相關(guān)資料(包括年齡、性別、身體質(zhì)量指數(shù)、腰圍、脈壓、糖尿病、高血壓、吸煙),采集靜脈血進(jìn)行相關(guān)生化指標(biāo)檢測(包括肝功能、腎功能、血脂和血糖等16個項(xiàng)目)、血常規(guī)分析和血液流變學(xué)分析。用SPSS 17.0軟件統(tǒng)計(jì)分析所有數(shù)據(jù),并聯(lián)合利用組間比較及單因素logistic回歸對所有計(jì)量資料指標(biāo)進(jìn)行篩選,再用篩選的指標(biāo)作多因素逐步logistic回歸建立頸動脈硬化實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的預(yù)測模型,在此基礎(chǔ)上探索建立頸動脈硬化的預(yù)測評分系統(tǒng),并應(yīng)用受試者工作特征曲線(ROC)評估預(yù)測模型和評分系統(tǒng)對頸動脈硬化的預(yù)測效率。 結(jié)果:組間比較發(fā)現(xiàn)年齡、脈壓、天門冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶、肌酐、血糖、甘油三酯、高敏C反應(yīng)蛋白、同型半胱氨酸、單核細(xì)胞計(jì)數(shù)10項(xiàng)計(jì)量資料指標(biāo)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P0.05),且均表現(xiàn)為頸動脈硬化組高于非頸動脈硬化組。對上述10項(xiàng)指標(biāo)分別作單因素logistic回歸,選出P0.1的指標(biāo)7個(包括年齡、脈壓、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶、肌酐、血糖、高敏C反應(yīng)蛋白、單核細(xì)胞計(jì)數(shù))進(jìn)行多因素逐步logistic回歸,建立如下數(shù)學(xué)模型:Log(PI)=0.14×Age+0.009×γ-GT+ 0.152×Glu+2.829×Mono-10.959。該模型的ROC曲線下面積為0.814(P0.001,95%CI:0.756-0.872),當(dāng)以PI=0.157為界點(diǎn)時(shí),靈敏度為0.903,特異度為0.573。結(jié)合臨床資料,選出年齡、性別、吸煙、糖尿病、脈壓、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶、肌酐、血糖、高敏C反應(yīng)蛋白、單核細(xì)胞計(jì)數(shù)10項(xiàng)指標(biāo)建立頸動脈硬化的預(yù)測評分系統(tǒng),總分為10分,其ROC曲線下面積為0.802(P0.001,95%CI:0.720-0.884),以6分為界點(diǎn)時(shí),靈敏度為0.632,特異度為0.869。 結(jié)論:年齡、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶、血糖、單核細(xì)胞計(jì)數(shù)是頸動脈硬化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素;本研究成功地建立了基于實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的頸動脈硬化預(yù)測模型和評分系統(tǒng),有較高的預(yù)測價(jià)值,值得在擴(kuò)大樣本的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究。
[Abstract]:Objective: to explore the value of combined use of several laboratory indexes in the prediction of carotid atherosclerosis, and to establish and evaluate the prediction model and scoring system of carotid atherosclerosis. Methods: a total of 247 healthy people were included in the study. They were divided into two groups according to carotid intima thickness measured by Doppler ultrasound: 62 cases in carotid atherosclerosis group and 185 cases in non-carotid atherosclerosis group. Data were collected by questionnaire (including age). Sex, body mass index, waist circumference, pulse pressure, diabetes, hypertension, smoking, collecting venous blood for biochemical tests (including liver function, renal function, etc.). Blood routine analysis and hemorheology analysis. All the data were statistically analyzed by SPSS 17.0 software, and combined with inter-group comparison and univariate logistic regression to screen all measurement data. Using the selected indexes as multi-factor stepwise logistic regression, the prediction model of carotid atherosclerosis laboratory indexes was established, and the prediction scoring system of carotid atherosclerosis was established on the basis of this model. The predictive model and scoring system were used to evaluate the predictive efficiency of carotid atherosclerosis. Results: age, pulse pressure, aspartate aminotransferase, 緯 -glutamyl transferase, creatinine, blood glucose, triglyceride, Gao Min C-reactive protein, homocysteine were found. There was a statistical difference in the count of monocytes in 10 items of measurement data (P 0.05), and all of them showed that the carotid atherosclerosis group was higher than that of the non-carotid atherosclerosis group. The 10 indexes mentioned above were analyzed by single factor logistic regression, and 7 indexes (including age) of P0. 1 were selected. Pulse pressure, 緯 -glutamyl transferase, creatinine, blood glucose, Gao Min C-reactive protein, monocyte count) were analyzed by stepwise logistic regression. The following mathematical model was established as follows: Age 0.14 脳 Age 0.009 脳 緯 -GT 0.152 脳 Glu 2.829 脳 Mono-10.959.The area under the ROC curve of the model was 0.814P0.001 / 95CIW 0.756-0.872n. The sensitivity was 0.903 and the specificity was 0.573.According to the clinical data, age, sex, smoking, diabetes mellitus, pulse pressure, 緯 -glutamyl transferase, creatinine, blood glucose, Gao Min C-reactive protein were selected. A system for predicting carotid atherosclerosis was established with 10 indexes of monocyte count. The total score was 10. The area under the ROC curve was 0.802P0.001C95CIU: 0.720-0.8840.The sensitivity was 0.632and the specificity was 0.869when divided into 6 points. Conclusion: age, 緯 -glutamyltransferase, blood glucose and monocyte count are independent risk factors for carotid atherosclerosis. It has high predictive value and is worthy of further study on the basis of expanding the sample.
【學(xué)位授予單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：R-332

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7 黃t，

本文編號：1513175