手足口病(HFMD,Hand-foot-and-mouth disease)是由腸道病毒感染引起的急性傳染性疾病,自2008年在我國(guó)爆發(fā)流行以來(lái),其發(fā)病率、死亡率逐年升高,已經(jīng)成為我國(guó)兒童死亡的重要病因之一。為了早期識(shí)別重癥HFMD,近年來(lái)許多學(xué)者進(jìn)行了危險(xiǎn)因素篩選和預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的相關(guān)研究,但這些研究目前仍停留在定性評(píng)價(jià)階段,不能廣泛應(yīng)用于臨床。本研究以鄭州大學(xué)附屬兒童醫(yī)院2016年9月至2018年8月收住院的HFMD患兒為研究對(duì)象,構(gòu)建評(píng)分模型和列線圖模型兩種重癥HFMD臨床預(yù)測(cè)規(guī)則(clinical prediction rules,CPRs),并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證、評(píng)估。構(gòu)建的臨床預(yù)測(cè)規(guī)則直觀、方便,能夠幫助臨床醫(yī)生定量評(píng)估重癥手足口病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),制定個(gè)體化治療方案,對(duì)提高治愈率、降低病死率、改善預(yù)后具有重要意義。目的1、篩選重癥手足口病臨床預(yù)測(cè)指標(biāo)。2、構(gòu)建重癥手足口病臨床預(yù)測(cè)規(guī)則。方法收集2016年9月至2017年12月鄭州大學(xué)附屬兒童醫(yī)院收住院的HFMD患兒臨床資料作為訓(xùn)練樣本,應(yīng)用單因素分析初步篩選有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量,應(yīng)用梯度提升決策樹(shù)算法篩選相對(duì)重要性前10位的預(yù)測(cè)變量,應(yīng)用多因素Logistic回歸分析篩選最終預(yù)測(cè)變量,分別構(gòu)建評(píng)分模型、列線圖模型兩種臨床預(yù)測(cè)規(guī)則。收集2018年1月至2018年8月鄭州大學(xué)附屬兒童醫(yī)院收住院的HFMD患兒臨床資料作為測(cè)試樣本,對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證、評(píng)估。結(jié)果共納入2154例HFMD病例,訓(xùn)練樣本為1508例,測(cè)試樣本為646例。共納入變量65個(gè),經(jīng)過(guò)單因素分析、梯度提升決策樹(shù)算法、多因素分析,最終篩選出:EV-71感染(OR=2.304,95%CI:1.801~2.946)、中性粒細(xì)胞比例≥70%(OR=3.179,95%CI:1.658-9.550)、居住地為農(nóng)村(OR=1.026,95%CI:1.019-1.034)、發(fā)熱持續(xù)時(shí)間≥2天(OR=1.059,95%CI:1.032-1.086)、白細(xì)胞數(shù)≥9.16×10~9/L(OR=1.124,95%CI:1.071-1.180),是重癥手足口病的主要危險(xiǎn)因素。用上述5項(xiàng)預(yù)測(cè)指標(biāo)構(gòu)建重癥手足口病評(píng)分模型和列線圖預(yù)測(cè)模型。模型評(píng)估結(jié)果,評(píng)分模型:ROC曲線下面積為0.843,P0.05,95%CI(0.800-0.885),最佳臨界值為4分,敏感度80.4%,特異度為75.1%;列線圖:ROC曲線下面積為0.838,P0.05,95%CI(0.795-0.880);最佳臨界值為62分,敏感度78.2%,特異度為72.9%。結(jié)論構(gòu)建的重癥手足口病臨床預(yù)測(cè)規(guī)則具有直觀、準(zhǔn)確、可定量的特點(diǎn),預(yù)測(cè)性能較好,具有較好的推廣價(jià)值,能夠輔助臨床決策的制定。
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：R725.1
【部分圖文】：

12圖 2 GBDT 模型的迭代次數(shù)估計(jì)（圖中虛線表述最佳迭代次數(shù)）3.2.3 連續(xù)型變量的離散化處理為了多因素 Logistic 回歸分析以及后續(xù)臨床預(yù)測(cè)規(guī)則的建立，需要對(duì)上一步篩選出的 10 個(gè)預(yù)測(cè)變量中的連續(xù)型變量進(jìn)行離散化處理。使用相關(guān)系數(shù)矩陣圖分析有無(wú)強(qiáng)有關(guān)的預(yù)測(cè)變量，圖中橫軸和縱軸相互交叉處的數(shù)字代表兩個(gè)變量的 Pearson 相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見(jiàn)圖 3。從圖中尚未發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)的預(yù)測(cè)因子，因此無(wú)需對(duì)變量進(jìn)行特殊處理。同時(shí)繪制箱圖，用于觀察數(shù)據(jù)的分布情況及中位數(shù)，見(jiàn)圖 4。將預(yù)測(cè)變量進(jìn)行離散化處理，主要根據(jù)中位數(shù)和指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)室的正常值

圖 6 訓(xùn)練樣本中危險(xiǎn)分層對(duì)應(yīng)病例分布情況模型預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)樣本中，危險(xiǎn)分層輕癥和重癥病例的分布情況見(jiàn)圖 7。以量，得分為檢驗(yàn)變量，繪制 ROC 曲線，結(jié)果見(jiàn)圖 8。ACI(0.800-0.885)，最佳臨界值為 4 分，敏感度 80.4%，特異數(shù)例

數(shù)例圖 6 訓(xùn)練樣本中危險(xiǎn)分層對(duì)應(yīng)病例分布情況模型預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)本中，危險(xiǎn)分層輕癥和重癥病例的分布情況見(jiàn)圖 7。以，得分為檢驗(yàn)變量，繪制 ROC 曲線，結(jié)果見(jiàn)圖 8。ACI(0.800-0.885)，最佳臨界值為 4 分，敏感度 80.4%，特異
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