本文關(guān)鍵詞： 重癥燒傷 膿毒癥休克 臨床結(jié)局 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘　出處：《第三軍醫(yī)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：研究背景重癥燒傷是一種嚴(yán)重的創(chuàng)傷,其病情兇險,并發(fā)癥多,治療難度大。其中膿毒癥(sepsis)和多器官功能不全綜合癥(multiple organ dysfunction syndrome,MODS)是重癥燒傷患者治療中最常出現(xiàn)的并發(fā)癥,也是導(dǎo)致重癥燒傷患者死亡的重要原因。近年研究發(fā)現(xiàn),MODS的本質(zhì)就是嚴(yán)重膿毒癥或膿毒性休克。早期診斷并預(yù)警膿毒癥休克或MODS是重癥燒傷患者臨床救治中的關(guān)鍵問題之一。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始逐漸進入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,特別是在臨床醫(yī)學(xué)研究中。大數(shù)據(jù)技術(shù)對繁雜臨床數(shù)據(jù)的分析及處理能力十分出色,有助于深入了解重癥燒傷患者的病程變化規(guī)律,輔助臨床決策。研究目的采用大數(shù)據(jù)處理的基本思想及技術(shù)對重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)進行挖掘和分析,探索重癥燒傷患者臨床數(shù)據(jù)的模式特征,尋找膿毒癥休克的預(yù)測模型。研究方法通過電子病歷系統(tǒng)及紙質(zhì)病歷收集納入107例重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后,首先采用無監(jiān)督的算法(如分層聚類、基于主成分分析的分層聚類等)和機器學(xué)習(xí)等方法對數(shù)據(jù)進行分析,探索患者聚類亞組分類和臨床結(jié)局之間的關(guān)系。而后使用質(zhì)心算法對數(shù)據(jù)進行降維處理,提取患者發(fā)生膿毒癥休克前的特征性數(shù)據(jù)變化趨勢,建立膿毒癥休克的預(yù)測模型并進行驗證。采用R i386 3.1.2、Matlab 7.0和SPSS18.0等軟件對數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)計算和統(tǒng)計分析。通過比較F值篩選主要變量,使用線性隨機效應(yīng)模型分析、提取數(shù)據(jù)變化趨勢。最后使用C語言開發(fā)能夠預(yù)測膿毒癥休克發(fā)生的通用軟件。結(jié)果:1、本課題采集的重癥燒傷患者臨床數(shù)據(jù)時相點共2257個,每個時相點有58個觀察指標(biāo),共130906個數(shù)據(jù)值。2、重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)可使用HCPC方法分為10個亞類。3、通過比較不同亞類的組間均值差異,得出:體溫(t)、呼吸頻率(r)、舒張壓(dp)、收縮壓(sp)、尿量(urine)、血肌酐(cr)、血尿素氮(bun)、總膽紅素(tbil)、血小板(plt)、肌酸激酶(ck)、氧分壓(po2)、二氧化碳分壓(pco2)、乳酸(lactate)、碳酸氫根(hco3-)、氧合指數(shù)(oxygenation)為差異性最明顯的指標(biāo)。使用上述15個指標(biāo)替代原來的58項指標(biāo),可對聚類分類的標(biāo)準(zhǔn)進行簡化。4、重癥患者聚類分組與其臨床結(jié)局關(guān)系密切。其中cluster1、cluster2、cluster4、cluster8、cluster9和cluster10分類中患者好轉(zhuǎn)的幾率分別為91.00%、89.70%、60.50%、66.40%、71.70%和80.70%。cluster3和cluster5分類中患者死亡的幾率分別為70.50%和82.10%。cluster6和cluster7分類中患者發(fā)生膿毒癥休克的幾率分別為77.90%和70.40%。5、通過對患者質(zhì)心值隨時間變化的趨勢圖分析可知,死亡患者的質(zhì)心變化大體呈下降趨勢,而存活患者相反,呈總體上升趨勢。6、通過提取重癥燒傷患者發(fā)生膿毒癥休克前的質(zhì)心值變化特征,建立了膿毒癥休克的預(yù)測模型:?ijy(0.2527280+n(0,6.450e-05))+(-0.0251963+n(0,1.273e-05))x+ij?其中ij?為隨機因素,ijy為第i個患者第j個時相點的質(zhì)心值,x為住院時間。(0.2527280+n(0,6.450e-05))為模型的截距部分,(-0.0251963+n(0,1.273e-05))為模型的斜率,二者為一組服從正態(tài)性分布的數(shù)組。7、對預(yù)測模型進行驗證得到其:靈敏度為75.8%,特異度為67.3%,總體診斷準(zhǔn)確率為78.5%。8、在上述研究的基礎(chǔ)上,采用計算機c語言開發(fā)出相應(yīng)的重癥燒傷患者膿毒癥休克預(yù)測分析軟件,分為網(wǎng)頁版及單機版兩種。可在線使用或與醫(yī)療系統(tǒng)耦合后直接提取臨床數(shù)據(jù)進行分析,以方便臨床應(yīng)用。結(jié)論1、重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)可使用聚類分析方法進行分類,不同的分類與不同的臨床結(jié)局之間關(guān)系密切。通過確定患者臨床數(shù)據(jù)的實時分類,可對患者預(yù)后進行預(yù)測。2、使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以將重癥患者的58項臨床數(shù)據(jù)近似地使用其中的15項數(shù)據(jù)進行簡化替代。3、重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)可以使用質(zhì)心算法進行降維,并且發(fā)生膿毒癥休克前重癥燒傷患者的質(zhì)心值會出現(xiàn)特征性變化,利用該趨勢并結(jié)合計算機軟件可以預(yù)測患者是否具有發(fā)生膿毒癥休克的風(fēng)險。此外,利用患者質(zhì)心值的變化趨勢可對患者的臨床結(jié)局進行預(yù)測。
[Abstract]:In recent years , the clinical data of severe burn patients were analyzed by means of the basic idea and technique of large data processing . The results showed that the clinical data of severe burn patients were divided into 10 subgroups . The prognosis of patients with severe burn patients was 70.50 % , 89.70 % , 60.50 % , 66.40 % , 71.70 % and 80.70 % .

【學(xué)位授予單位】：第三軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R644

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本文編號：1541297