發(fā)布時間：2019-06-06 11:21

【摘要】：[目的] 營養(yǎng)支持是重癥患者綜合救治措施中不可或缺的組成部分,重癥患者應(yīng)優(yōu)先選擇腸內(nèi)營養(yǎng)(Enteral Nutrition, EN)作為營養(yǎng)支持途徑。重癥患者進行EN時,管飼是主要手段。重癥患者的胃動力受損,使用鼻胃管進行管飼喂養(yǎng)時容易出現(xiàn)高胃殘留量,導(dǎo)致胃返流、誤吸以及吸入性肺炎等EN相關(guān)并發(fā)癥的發(fā)生率明顯增高。使用鼻腸管進行EN時,因重癥患者小腸動力受損少見,則可明顯減少EN時的返流與誤吸等與管飼相關(guān)的并發(fā)癥。在眾多的鼻腸管放置技術(shù)中,床旁經(jīng)鼻放置鼻腸管因為無創(chuàng)、安全、經(jīng)濟的優(yōu)點使得醫(yī)護人員、患者及其家屬樂于接受,但此類置管方法技術(shù)要求高和成功率低的缺點限制了它的應(yīng)用。近年出現(xiàn)了一種新型的鼻腸管——螺旋型鼻腸管,研究證實這種鼻腸管可以提高床旁放置鼻腸管的置管成功率。然而,在重癥患者中螺旋型鼻腸管置管于幽門后的總體成功率仍低。為此,本研究擬將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到對螺旋型鼻腸管優(yōu)化置管的研究中。本研究將應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建重癥患者螺旋型鼻腸管成功置管決策樹預(yù)測模型及Logistic回歸模型,并對這兩種模型的預(yù)測性能進行測試,以達(dá)到(1)探討應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于構(gòu)建螺旋型鼻腸管成功置管預(yù)測模型的可行性；(2)探討決策樹模型、Logistic回歸模型用于預(yù)測重癥患者螺旋型鼻腸管成功置管的可行性；(3)比較與評價決策樹模型與Logistic回歸模型用于預(yù)測重癥患者螺旋型鼻腸管成功置管的性能等目的。通過對預(yù)測模型的研究,預(yù)期為臨床提供螺旋型鼻腸管成功置管預(yù)測模型,以主動選擇適合置入螺旋型鼻腸管的重癥患者,從而提高螺旋型鼻腸管的總體置入成功率。 [方法] 本研究應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建螺旋型鼻腸管成功置管預(yù)測模型。數(shù)據(jù)挖掘過程均在CRISP-DM流程模型框架內(nèi)完成。在流程模型各階段的工作內(nèi)容如下： 事務(wù)理解：目前已知重癥患者行螺旋型鼻腸管置管成功率低,在前期研究發(fā)現(xiàn)有多種因素可影響置管結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是對危重人群進行分類預(yù)測,預(yù)測該重癥患者行螺旋型鼻腸管置管成功的可能性。確定數(shù)據(jù)挖掘使用的工具軟件為SPSS21.0及Rapidminer6.0.001。 數(shù)據(jù)理解：本研究收集了廣東省人民醫(yī)院(廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院)重癥醫(yī)學(xué)科2005年8月至2013年11月間進行床旁被動等待法放置螺旋型鼻腸管的病例,共609例。原始數(shù)據(jù)分為兩部分,第一部分來源于廣東省人民醫(yī)院(廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院)醫(yī)院信息系統(tǒng)(Hospital Information System, HIS),由專人從HIS檢索并將數(shù)據(jù)錄入Microsoft Excel2010電子表格。第二部分來源于促胃動力藥提高螺旋型鼻腸管幽門后置管成功率的多中心、前瞻性、隨機對照臨床試驗研究(PROMOTE研究)的病例報告表。在本階段確定病例的入選及排除標(biāo)準(zhǔn),確定數(shù)據(jù)中用于分析的變量及變量名。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：此階段涉及數(shù)據(jù)的選擇、淘汰、構(gòu)建、整合等方面的工作。從醫(yī)學(xué)專業(yè)角度分析原始數(shù)據(jù),對可能影響置管結(jié)果的變量進行篩選,完成數(shù)據(jù)選擇。對篩選后的數(shù)據(jù)進行檢查,將變量存在不一致、缺失或重復(fù)的進行清除以完成數(shù)據(jù)淘汰。依據(jù)臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或常識對變量進行轉(zhuǎn)換,對可以合并處理的變量進行整合；并將定量變量進行離散化轉(zhuǎn)換為分類變量,完成數(shù)據(jù)的構(gòu)建與整合。最后在此階段將2005年8月至2011年12月的回顧性資料,共491例定義為訓(xùn)練隊列,作為訓(xùn)練集；2012年4月至2013年11月廣東省人民醫(yī)院(廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院)在促胃動力藥提高螺旋型鼻腸管幽門后置管成功率的多中心、前瞻性、隨機對照臨床試驗研究(PROMOTE研究)的部分前瞻性資料,共118例定義為測試隊列,作為測試集。 建立模型：在SPSS21.0工具軟件中應(yīng)用訓(xùn)練隊列,以CHAID算法為樹增長方法,以最大樹深度：3；拆分節(jié)點顯著性水平：0.01；合并類別的顯著性水平：0.05；使用Pearson卡方計算統(tǒng)計量；最大迭代次數(shù)：100；期望單元格頻率的最小更改：0.05為參數(shù)構(gòu)建CHAID決策樹模型；應(yīng)用訓(xùn)練隊列在RapidMiner6.0.001數(shù)據(jù)挖掘軟件的Decision Tree模塊中以Gini Index作為生成決策樹條件,以用于拆分的最小尺寸：4；最小葉子尺寸：2；最小增益：0.1；最大樹深度：5；用于剪枝的置信水平：0.25為參數(shù)構(gòu)建RapidMiner決策樹模型；Logistic回歸模型應(yīng)用訓(xùn)練隊列在SPSS21.0工具軟件里實現(xiàn)。以置管結(jié)果進行分組,將訓(xùn)練隊列的分類變量進行,檢驗并對定量變量進行,檢驗,以P0.10認(rèn)為差別有統(tǒng)計學(xué)意義；將差別有統(tǒng)計學(xué)意義的變量作為單因素影響因子采用向前步進(Wald)方法在0.05進入和0.10排除的標(biāo)準(zhǔn)下進入二分類Logistic回歸模型的建模。 模型評價：選擇測試隊列對構(gòu)建的三個模型進行性能測試。將測試隊列各樣本在三個模型中預(yù)測置管成功的概率在MedCalc12.7.8工具軟件里生成ROC(Receiver Operating Characteristic,受試者工作特征)曲線,以Youden指數(shù)最大法確定ROC曲線最佳工作點以及相應(yīng)的敏感性、特異性。通過分析AUC(Area Under the Curve,曲線下面積)評價模型的預(yù)測性能,對各模型AUC的差別進行z檢驗,以P0.05認(rèn)為差別有統(tǒng)計學(xué)意義。 部署實施：擬在臨床上應(yīng)用決策樹模型,即產(chǎn)生一個重癥患者放置鼻腸管方法的選擇流程,評價流程的可操作性、醫(yī)護工作人員的依從性等。 [結(jié)果] 1.CHAID決策樹模型預(yù)測重癥患者螺旋型鼻腸管置管成功的規(guī)則有2條：①如果使用促胃動力藥且APACHE Ⅱ評分20分的則置管成功；②如果使用促胃動力藥、APACHE Ⅱ評分≥20分但置入螺旋型鼻腸管前已通過鼻胃管管飼的患者則置管成功。 2.Rapidminer決策樹模型預(yù)測置管成功的規(guī)則有3條：①如果使用促胃動力藥且APACHE II評分≤10分的則置管成功；②如果使用促胃動力藥,APACHEⅡ評分為11～19分但不是以多潘立酮為促胃動力藥的則置管成功；③如果使用促胃動力藥,APACHE Ⅱ評分≥20分,置入螺旋型鼻腸管前已通過鼻胃管管飼并且不是消化系統(tǒng)疾病患者時則置管成功。 3.Logistic回歸模型提示：置管時未使用促胃動力藥、置管時應(yīng)用鎮(zhèn)靜藥、高APACHE Ⅱ評分、消化系統(tǒng)疾病是影響置管成功的危險因素。從兩個決策樹模型及Logistic回歸模型可以看出促胃動力藥的使用與APACHE Ⅱ評分是影響螺旋型鼻腸管成功置管比較重要的兩個影響因素。 4.三個模型的AUC：CHAID決策樹模型為0.687(95%CI:0.595-0.769), RapidMiner決策樹模型為0.723(95%CI:0.633-0.802)、Logistic回歸模型為0.762(95%CI：0.674～0.835)。各模型以Youden指數(shù)最大法確定的ROC曲線最佳工作點相應(yīng)的敏感性、特異性為：CHAID決策樹模型：敏感性：80.0%(95%CI：65.4%-90.4%),特異性：60.3%(95%CI:48.1%～71.5%)、RapidMiner決策樹模型：敏感性：64.4%(95%CI:48.8%～78.1%),特異性：76.7%(95%CI：65.4%～85.8%)、Logistic回歸模型：敏感性：71.1%(95%CI:55.7%-83.6%),特異性：74.0%(95%CI：62.4%～83.5%)。對三個模型的AUC的差別進行假設(shè)檢驗(z檢驗)的結(jié)果如下：CHAID決策樹模型與Logistic回歸模型AUC的差別有統(tǒng)計學(xué)意義(z=2.089, p=0.037), RapidMiner決策樹模型與Logistic回歸模型AUC的差別無統(tǒng)計學(xué)意義(z=0.929,P=0.353)。結(jié)果提示：Logistic回歸模型的預(yù)測性能優(yōu)于CHAID決策樹模型；RapidMiner決策樹模型與Logistic回歸模型的預(yù)測性能相同。RapidMiner決策樹模型及Logistic回歸模型的AUC均大于0.700,提示模型的預(yù)測性能有一定準(zhǔn)確性,CHAID決策樹模型的AUC為0.687小于0.700,預(yù)測的性能較差。 [結(jié)論] 本研究將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到重癥患者螺旋型鼻腸管優(yōu)化置管的研究中。在CRISP-DM流程模型框架內(nèi)利用廣東省人民醫(yī)院(廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院)重癥醫(yī)學(xué)科2005年8月至2013年11月間進行床旁被動等待法放置螺旋型鼻腸管的609個病例的數(shù)據(jù),采用決策樹模型與Logistic回歸模型這兩種數(shù)據(jù)挖掘方法成功構(gòu)建了螺旋型鼻腸管成功置管預(yù)測模型。經(jīng)測試,CHAID決策樹模型、RapidMiner決策樹模型及Logistic回歸模型這三個預(yù)測模型對預(yù)測螺旋型鼻腸管成功置管的性能均達(dá)到一定水平。這個研究結(jié)果可以明確,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)適用于螺旋型鼻腸管成功置管預(yù)測模型的構(gòu)建。分析研究的結(jié)果,從兩個決策樹模型提取的預(yù)測重癥患者螺旋型鼻腸管置管成功的規(guī)則易于理解與應(yīng)用。相對于Logistic回歸模型使用回歸系數(shù)及回歸方程這種不易被理解與應(yīng)用的結(jié)果表達(dá)方式,決策樹模型在實際應(yīng)用方面的優(yōu)點明顯。結(jié)合決策樹模型的預(yù)測性能及其分類預(yù)測規(guī)則易于理解與應(yīng)用的優(yōu)點,說明決策樹模型在臨床指導(dǎo)主動選擇適合床旁置入螺旋型鼻腸管的重癥患者有一定參考價值。最后,在對CHAID決策樹模型、RapidMiner決策樹模型及Logistic回歸模型的分析中也可以進一步明確促胃動力藥的使用與APACHE Ⅱ評分是影響螺旋型鼻腸管成功置管比較重要的兩個影響因素。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R459.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2494324