目的心腦血管疾病已經(jīng)成為我國(guó)高患病率、高致殘率、高再住院率、高醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)及高醫(yī)療費(fèi)用的第一大慢性疾病。急性冠狀動(dòng)脈綜合征（acute coronary syndromes，ACS）是冠心病中較為嚴(yán)重的一種類(lèi)型，針對(duì)急冠綜合癥患者進(jìn)行心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)效果評(píng)價(jià)方法的研究具有重要的應(yīng)用前景。但由于心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防干預(yù)的縱向研究，其綜合干預(yù)時(shí)間長(zhǎng)，研究對(duì)象進(jìn)入研究的起點(diǎn)不一，隨訪間隔時(shí)間不等，收集到的資料常包含有一定比例的數(shù)據(jù)缺失。由于隨訪過(guò)程中，根據(jù)醫(yī)護(hù)要求及個(gè)體特征等檢查，資料記錄的缺失模式常呈非單調(diào)缺失。本課題主要收集CCU監(jiān)測(cè)的急冠綜合征患者，在術(shù)前、術(shù)中和術(shù)后心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)及訓(xùn)練階段，監(jiān)測(cè)個(gè)體的心梗標(biāo)志物（鈉尿肽前體物質(zhì)BNP）數(shù)據(jù)，針對(duì)出現(xiàn)的非單調(diào)缺失進(jìn)行多重填補(bǔ)與模型分析，為臨床康復(fù)個(gè)體預(yù)后評(píng)價(jià)的方法學(xué)研究提供新思路。內(nèi)容與方法本課題主要針對(duì)急冠患者血清鈉尿肽前體物質(zhì)BNP含量監(jiān)測(cè)中，任意時(shí)刻任意一次出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失，對(duì)沒(méi)有規(guī)律可循的非單調(diào)缺失展開(kāi)識(shí)別；就缺失時(shí)間為連續(xù)型分布的縱向監(jiān)測(cè)資料，通過(guò)多重估算，將缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)為單調(diào)缺失，探索縱向非單調(diào)數(shù)據(jù)缺失資料的模型構(gòu)建方... 

【文章來(lái)源】：山西醫(yī)科大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：37 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 前言
第二章 缺失數(shù)據(jù)多重估算原理與方法
    2.1 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建的基本原理
    2.2 分析數(shù)據(jù)集
    2.3 合并數(shù)據(jù)集
    2.4 軟件實(shí)現(xiàn)
第三章 變系數(shù)模型的基本原理與方法
    3.1 連續(xù)縱向缺失數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型
    3.2 變系數(shù)模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì)
第四章 缺失數(shù)據(jù)比例與樣本含量對(duì)多重估算影響的模擬研究
第五章 實(shí)例分析
    5.1 心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)模式簡(jiǎn)介
    5.2 心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)患者危險(xiǎn)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及主要觀測(cè)指標(biāo)
    5.3 急冠綜合征患者 CCU 監(jiān)測(cè)基線資料描述
    5.4 多重估算對(duì)急冠綜合征患者綜合干預(yù)效果的分析
    5.5 以鈉尿肽為應(yīng)變量構(gòu)建的縱向單調(diào)缺失數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型分析
第六章 討論
第七章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
發(fā)表學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]臨床路徑在急性心肌梗死患者心臟康復(fù)隨訪中的應(yīng)用[J]. 胡經(jīng)文,劉美麗,王文茹,阮慧琴,李娟利,劉盈盈.  中華護(hù)理雜志. 2013(07)
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[4]Mixtures of Semiparametric Varying Coefficient Models for Longitudinal Data with Nonignorable Dropout[J]. Zhi-qiang Li~(1,2),Liu-gen Xue~(2,*) 1 College of Sciences,Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029,China 2 College of Applied Sciences,Beijing University of Technology Beijing 100022,China.  Acta Mathematicae Applicatae Sinica（English Series）. 2010(01)
[5]運(yùn)用SAS對(duì)不完整數(shù)據(jù)集進(jìn)行多重填補(bǔ)——SAS 9中的多重填補(bǔ)及其統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程（一）[J]. 曹陽(yáng),張羅漫.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2004(01)
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碩士論文
[1]多元線性回歸模型中缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法的效果比較[D]. 袁中萸.中南大學(xué) 2008
[2]缺失數(shù)據(jù)的多重插補(bǔ)及其改進(jìn)[D]. 梁霞.中南大學(xué) 2007
[3]臨床醫(yī)學(xué)研究中帶有缺失數(shù)據(jù)和截?cái)鄶?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷方法[D]. 朱耀生.東北師范大學(xué) 2006
[4]缺失值處理統(tǒng)計(jì)方法的模擬比較研究及應(yīng)用[D]. 茅群霞.四川大學(xué) 2005
[5]缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)與應(yīng)用[D]. 馮志蘭.山西醫(yī)科大學(xué) 2003



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