【摘要】：背景與目的：急性胰腺炎(AP)是一個世界范圍內高發(fā)病率和死亡率的常見疾病,其中重癥急性胰腺炎(SAP)死亡率達36%-50%。研究顯示器官功能衰竭和感染性胰腺壞死(IPN)是決定死亡的主要因素,早期評估患者的病情嚴重度及IPN的發(fā)生,以指導積極地早期治療是改善患者預后、降低病死率的關鍵。2012年新修訂的亞特蘭大分類標準(簡稱新亞特蘭大標準)將AP的嚴重程度分為三級：輕度AP(MAP)、中度AP (MSAP)和重度AP (SAP),但未推薦APACHE Ⅱ等多因素評分系統(tǒng)或生物學指標用于MSAP或SAP的早期預測。本研究目的通過建立大樣本的AP數(shù)據(jù)庫,找出預測MSAP、SAP和死亡風險的最佳評分系統(tǒng)或生物學指標,并基于數(shù)據(jù)庫篩選出與IPN發(fā)生的相關因素,建立早期預測IPN的多因素評分系統(tǒng)。方法：(一)急性胰腺炎數(shù)據(jù)庫的建立1.AP數(shù)據(jù)庫的收集內容及標準參照國內外最新的AP診治共識和指南,經(jīng)我院消化內科專家討論后制定；2.采用Epi Info 7軟件設計AP數(shù)據(jù)庫,包括設計住院和門診隨訪的資料的輸入頁面,設計自動計算功能,然后連續(xù)性地收集AP住院患者數(shù)據(jù)。(二)比較多因素評分系統(tǒng)及生物學指標在早期預測急性胰腺炎病情嚴重程度的價值1.從建立的AP數(shù)據(jù)庫中選取年齡在18歲至85歲,發(fā)病3天以內入院AP患者作為研究對象,分別按1992年亞特蘭大分類標準(簡稱舊亞特蘭大標準)和新亞特蘭大分類標準對病情嚴重程度進行分級；將住院期間死亡或病重自動出院的患者界定為有死亡風險患者。2.將多因素評分系統(tǒng)和生物學指標在MAP、MSAP和SAP三組間進行顯著性檢驗,再以受試者操作特征(ROC)曲線比較它們預測病情嚴重度和死亡風險的準確性。(三)多分類Logistic回歸和決策樹建立預測感染性胰腺壞死的多因素評分系統(tǒng)1.從建立的AP數(shù)據(jù)庫選取年齡在18～85歲、發(fā)病3天內入院患者作為研究對象,按新亞特蘭大分類標準分為3組：無胰腺壞死(NPN)組、無菌性胰腺壞死(SPN)組和感染性胰腺壞死(IPN)組。2.從臨床資料中選取可能與IPN相關的變量,進行NPN、SPN和IPN組間臨床變量的顯著性檢驗,從中挑選有統(tǒng)計學差異的變量作為多分類Logistic回歸和決策樹分析的自變量,定義屬性、編碼并設置啞變量。3.將入選的研究對象隨機分為建模庫(占60%)和驗證庫(占40%),以NPN、SPN和IPN作為因變量,通過平行線檢驗選擇有序或無序多分類Logistic回歸分析,以逐步回歸法篩選與IPN密切相關的自變量建立多分類Logistic回歸模型；以CHAID為生長法進行決策樹分析篩選自變量并建立CHAID模型。4.根據(jù)多分類Logistic回歸篩選的變量的權重系數(shù)和變量類型建立預測IPN的多因素評分系統(tǒng),基于決策樹模型篩選的變量建立預測IPN的多因素評分系統(tǒng),通過計算ROC曲線下面積(AUC)來比較兩種多因素評分系統(tǒng)預測IPN的準確性。結果：(一)急性胰腺炎數(shù)據(jù)庫的建立1.建立的AP數(shù)據(jù)庫收集了269項指標,包括基本信息、病史資料、體格檢查、實驗室檢查、影像學檢查、內科治療、干預措施、并發(fā)癥、病情評估與預后和出院隨訪資料。已連續(xù)性收集了2011年1月1日到2012年12月31日入住南昌大學第一附屬醫(yī)院的1087例AP患者數(shù)據(jù)。2.AP數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了多項創(chuàng)新性功能,包括自動檢查錯誤數(shù)據(jù)、自動計算數(shù)據(jù)、自動評分、自動診斷短暫性和持續(xù)性器官功能衰竭,自動診斷MAP、MSAP和SAP。此外,它還具有數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)導入與交換、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等功能。(二)比較多因素評分系統(tǒng)及單因素生物學指標在早期預測急性胰腺炎病情嚴重程度的價值1.從AP數(shù)據(jù)庫中選取的708例患者,按舊亞特蘭大AP分類標準診斷MAP278例(39.26%),SAP430例(60.74%)；按照新亞特蘭大分類標準診斷MAP 215例(30.23%),MSAP324例(45.90%)和SAP 169例(23.87%)；死亡或病重自動出院的患者41例(5.79%), 新亞特蘭大分類標準診斷的SAP患者其死亡風險顯著高于MSAP患者(17.16%比3.7%,P0.001)。2.ROC曲線分析顯示,各種多因素評分系統(tǒng)(APACHE II評分、Ranson標準、BISAP評分),CTSI和生物學指標(HCT、BUN、Cr、CRP和PCT)對于MSAP無預測價值,AUC在0.448～0.615之間。3.ROC曲線分析顯示,多因素評分系統(tǒng)、CTSI對于新亞特蘭大標準診斷的SAP均有早期預測價值。在入院第1天和第2天,APACHE Ⅱ評分預測SAP的AUC分別為0.752和0.772;BISAP評分預測SAP的AUC分別為0.715和0.736;Ranson標準、CTSI和CRP在入院第2天預測SAP的AUC分別為0.718、0.654和0.707；其它生物學指標預測SAP的AUC均低于0.7。4.ROC曲線分析顯示,入院第1天APACHE Ⅱ評分、BISAP評分、HCT、BUN和Cr預測死亡風險的AUC分別為0.893、0.818、0.559、0.875和0.844,入院第2天APACHE Ⅱ評分、Ranson標準、BISAP評分、BUN、Cr、CRP和PCT預測死亡風險的AUC分別為0.864、0.723、0.755、0.904、0.853、0.628和0.726,入院第3天內CTSI預測死亡風險的AUC為0.478。(三)多分類Logistic回歸和決策樹建立預測感染性胰腺壞死的多因素評分系統(tǒng)1.從AP數(shù)據(jù)庫中選取的708例患者中,NPN患者521例(73.6%),SPN患者127例(17.9%),IPN患者60例(8.5%)。其中合并SPN的死亡風險為9.45%,合并IPN患者的死亡風險達20.00%,經(jīng)行×列卡方檢驗差異有統(tǒng)計學意義(P0.001)。2.多分類Logistic回歸分析篩選出呼吸次數(shù)、體溫、吸煙史、CTSI、NEU、Cr和PCT共7個預測IPN的變量,OR值分別為5.898、2.563、4.464、3.243、3.116、2.83和5.456�；诙喾诸怢ogistic回歸模型建立了多因素評分系統(tǒng),ROC曲線分析其預測IPN的AUC為0.947,截斷值取9分的敏感性為95.09%,特異性為79.8%。3.決策樹選出CTSI、PCT和NEU三個預測變量,其中CTSI分節(jié)點的界值為3分(卡方值=145.78,P0.001),PCT分節(jié)點的界值為0.5ng/ml(卡方值=29.325,P0.001),NEU分節(jié)點的界值為85%(卡方值=12.229,P=0.001)�；跊Q策樹CHAID模型建立了多因素評分系統(tǒng),ROC曲線分析其預測IPN的AUC為0.869,截斷值取3分的敏感性為85.71%,特異性為69.14%。4.ROC曲線分析顯示,Logistic多因素評分系統(tǒng)預測IPN的準確性最高(AUC=0.945),決策樹多因素評分系統(tǒng)和PCT均有很高的準確性(AUC分別為0.869和0.864),但低于Logistic多因素評分系統(tǒng)；CTSI和APACHE Ⅱ評分預測IPN的AUC分別為0.756和0.690。結論：1.利用Epi info 7軟件成功建立了AP數(shù)據(jù)庫,創(chuàng)新性地設計了自動檢查錯誤數(shù)據(jù)、自動計算、自動評分、自動診斷等功能,使用簡單、界面友好、成本低廉,在臨床和科研中有很高的應用價值。2.基于AP數(shù)據(jù)庫的患者數(shù)據(jù)分析顯示,各種多因素評分系統(tǒng)(如APACHEⅡ、BISAP等)和生物學指標(如CRP、BUN)對MSAP都無預測價值,只對SAP和死亡風險有預測價值；其中APACHE Ⅱ評分的預測SAP和死亡風險的準確性最高,BUN和Cr對于死亡風險的預測準確性也很高。3.基于AP數(shù)據(jù)庫進行多分類Logistic回歸和決策樹分析,分別建立了早期預測IPN的Logistic多因素評分系統(tǒng)和決策樹多因素評分系統(tǒng),其中Logistic多因素評分系統(tǒng)預測IPN的準確性最高,它對于指導SAP患者的抗生素使用和干預治療具有臨床應用價值。
【圖文】：

按照２N３臨床數(shù)據(jù)資料收集內容確定的影像學檢查項目，ＬＡ病程為順序，逡逑分別設計字段類型并設置相應的屬性，共設計了第１天、第３天、第１周、第逡逑２周、第３周、第４周、第５周、第６周和第８周的ＣＴ影像學分級、壞死分級逡逑和ＣＴＳＩ評分、ＭＣＴＳＩ評分，，另外設計了圖片導入和儲存窗日，Ｗ保存ＣＴ等逡逑影像圖片（見圖２．９）。逡逑

實驗室指標和評分系統(tǒng)按入院１、２、３、５、７、１４天進斤了連續(xù)收集，為此數(shù)逡逑據(jù)庫共設置了邋１０４３個字段。為提高升算效率和準確性，數(shù)據(jù)庫設計了邋１巧７０字逡逑數(shù)的執(zhí)行編碼。ＡＰ數(shù)據(jù)庫的登錄界面見圖２．１６，打開數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，點擊逡逑＂ＥｎｔｅｒＤａｔａ＂，即可進入數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)輸入。逡逑２１逡逑
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R576;TP311.13

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相關博士學位論文 前1條

1 何文華;基于急性胰腺炎數(shù)據(jù)庫研究急性胰腺炎病情嚴重程度及感染性胰腺壞死的早期預測方法[D];南昌大學;2013年

本文編號：2672689