目的采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對急性缺血性腦卒中患者應(yīng)用重組組織型纖溶酶原激活劑(recombinant tissue plasminogen activator,rt-PA)靜脈溶栓預(yù)后進行預(yù)測。構(gòu)建急性缺血性腦卒中患者靜脈溶栓預(yù)后的Logistic回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機的預(yù)測模型,通過真實性、收益、可靠性及臨床應(yīng)用價值等指標對模型進行評價,獲得最優(yōu)預(yù)測模型。方法1以2017年4月到2018年9月于山東省臨沂市人民醫(yī)院臨床診斷為急性缺血性腦卒中,接受rt-PA靜脈溶栓治療且符合納入標準,資料完整的患者為研究對象。收集研究對象的基本信息、既往病史、發(fā)病至治療時間、溶栓前血壓水平、溶栓前血糖水平、血常規(guī)、血生化、影像學(xué)檢查資料、治療情況、美國國立衛(wèi)生研究院卒中量表(NIHSS)等病例資料,通過隨訪溶栓后90天患者Rankin量表(mRS)評分,將mRS評分0~2分的患者定義為預(yù)后良好,mRS評分3~6分的患者定義為預(yù)后不良。2使用2017年4月至2018年6月的患者資料建立預(yù)測模型,根據(jù)單因素分析及多因素分析結(jié)果,結(jié)合文獻綜述、專家意見確定預(yù)測模型的輸入變量;使用SPSS Modeler 14.1軟件構(gòu)建Logistic回歸模型、決策樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機模型,比較四種預(yù)測模型訓(xùn)練集與測試集的靈敏度、特異度、約登指數(shù)、陽性似然比、陰性似然比、ROC曲線下面積(AUC)、準確率、Kappa值、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值等指標,以獲得最優(yōu)預(yù)測模型。3使用2018年7月至2018年9月納入的患者進行模型驗證,通過篩選出的最優(yōu)模型預(yù)測患者溶栓3個月后的預(yù)后情況,將預(yù)測結(jié)果與隨訪所得患者90天后的預(yù)后情況對比,計算模型預(yù)測準確性等指標,用于模型實際應(yīng)用效果的驗證。結(jié)果1本次研究共納入630例患者作為研究對象,其中2017年4月至2018年6月住院治療患者522例,預(yù)后良好341例,預(yù)后不良181例;2018年7月至2018年9月住院治療患者108例,預(yù)后良好73例,預(yù)后不良35例。2017年4月至2018年6月的522例患者進行單因素分析結(jié)果顯示,預(yù)后良好組年齡低于預(yù)后不良組;預(yù)后良好組中有高血壓史、冠心病史、房顫史、高同型半胱氨酸、頸部大血管狹窄≥50%、出血并發(fā)癥的比例、平均收縮壓水平、OTT、溶栓前后NIHSS評分、血小板體積、尿素、乳酸脫氫酶和血糖均低于預(yù)后不良組;預(yù)后良好組意識清醒的患者比例高于預(yù)后不良組;預(yù)后良好組患者出院時基本治愈和好轉(zhuǎn)的比例、紅細胞、血漿總蛋白、甘油三酯和血鉀的平均水平均高于預(yù)后不良組;OCSP分型為POCI型和LACI型的患者預(yù)后良好組比例高于預(yù)后不良組,以上差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)。2非條件Logistic回歸分析結(jié)果顯示,頸部大動脈狹窄≥50%、OCSP分型PACI型和TACI型、出院結(jié)局差、OTT長、溶栓后高NIHSS評分及高齡是溶栓預(yù)后的危險因素。3根據(jù)多因素分析結(jié)果,結(jié)合文獻檢索并與臨床醫(yī)生溝通結(jié)合臨床經(jīng)驗和中國急性缺血性腦卒中診治指南,增加血糖、收縮壓,共選擇8個因素為預(yù)測模型輸入變量。4針對訓(xùn)練集數(shù)據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型、Logistic回歸模型和決策樹模型的準確率分別為91.01%、85.11%、87.64%、86.52%;約登指數(shù)分別為0.79,0.64,0.70,0.66;Kappa指數(shù)分別為0.799,0.661,0.719,0.690;AUC(95%CI)分別為0.874(0.835,0.907),0.820(0.776,0.859),0.849(0.807,0.884),0.831(0.788,0.868)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的AUC高于其它模型,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)。針對測試集數(shù)據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型、Logistic回歸模型和決策樹模型的準確率分別為90.96%,81.93%,86.75%,83.73%;約登指數(shù)分別為0.77,0.57,0.66,0.59;Kappa指數(shù)分別為0.694,0.589,0.691,0.622;AUC(95%CI)分別為0.835(0.769,0.888),0.787(0.717,0.847),0.828(0.762,0.882),0.797(0.727,0.855)。四種模型的AUC差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)。5使用所建立的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的急性缺血性腦卒中靜脈溶栓預(yù)后預(yù)測模型,對2018年7月-2018年9月納入的108例患者預(yù)后進行預(yù)測,并于患者靜脈溶栓90天的實際預(yù)后結(jié)果進行比較,結(jié)果顯示模型預(yù)測準確性為87.04%,靈敏度為87.67%,特異度為85.71%,約登指數(shù)為0.73,Kappa指數(shù)為0.713,AUC(95%CI)為0.895(0.829,0.961)。結(jié)論頸部大動脈狹窄≥50%、OCSP分型PACI型和TACI型、出院結(jié)局差、OTT長、溶栓后高NIHSS評分、高齡、高血糖、高收縮壓水平是急性缺血性腦卒中靜脈溶栓預(yù)后的危險因素;Logistic回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機四種急性缺血性腦卒中靜脈溶栓預(yù)后預(yù)測模型中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果最優(yōu),實際應(yīng)用的預(yù)測效果也較好。圖4幅;表34個;參168篇。
【學(xué)位單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R743.3
【部分圖文】：

患者預(yù)后不良的發(fā)生概率為 18.98%。溶栓后 NIHSS 評分小于等于 6 分且小于等于 3 分，患者預(yù)后良好的發(fā)生概率為 90.36%，預(yù)后不良的發(fā)生概率為9.65%。決策路徑 3：溶栓后 NIHSS 評分小于等于 6 分且大于 3 分，出院結(jié)局為治愈或好轉(zhuǎn)，患者預(yù)后良好的發(fā)生概率為 68.00%，預(yù)后不良的發(fā)生概率為 32.00%。決策途徑 4：溶栓后 NIHSS 評分小于等于 6 分且大于 3 分，出院結(jié)局為惡化，患者預(yù)后良好的發(fā)生概率為 8.33%，預(yù)后不良的發(fā)生概率為 91.67%。決策途徑 5：溶栓后 NIHSS 評分小于等于 6 分且大于 3 分，出院結(jié)局為無效，收縮壓小于等于 152 mmHg，患者預(yù)后良好的發(fā)生概率為 25.00%，預(yù)后不良的發(fā)生概率為 75.00%。決策途徑 6：溶栓后 NIHSS 評分小于等于 6 分且大于 3 分，出院結(jié)局為無效，收縮壓大于 152 mmHg，預(yù)后良好的發(fā)生概率為 100.00%，預(yù)后不良的患者 0 人，預(yù)后不良的發(fā)生概率為 0.00%。

lower upperic 回歸模型 VS模型0.029 0.015 0.000 0.058 1.968 0.0ic 回歸模型 VS策樹模型0.018 0.018 -0.017 0.053 1.011 0.3ic 回歸模型 VS絡(luò)模型0.025 0.018 -0.010 0.060 1.415 0.1模型 VS策樹模型0.011 0.021 -0.030 0.051 0.520 0.6模型 VS絡(luò)模型0.054 0.019 0.017 0.091 2.844 0.0策樹模型 VS絡(luò)模型0.043 0.021 0.003 0.084 2.097 0.0

lower upperic 回歸模 VS0.041 0.025 0.008 0.090 1.649 0.ic 回歸模型.0 決策樹模0.031 0.028 0.023 0.086 1.130 0.ic 回歸模型網(wǎng)絡(luò)模型0.007 0.028 0.048 0.061 0.244 0. VS C5.0模型0.010 0.035 0.059 0.078 0.274 0. VS絡(luò)模型0.048 0.030 0.010 0.105 1.616 0.策樹模型 VS絡(luò)模型0.038 0.030 0.020 0.096 1.285 0.
【參考文獻】

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本文編號：2871355