第一部分 艾滋病相關(guān)淋巴瘤患者營養(yǎng)狀況變化規(guī)律及預(yù)后價值的研究[目的]回顧性分析并探討艾滋病相關(guān)淋巴瘤患者營養(yǎng)狀態(tài)變化規(guī)律及其在預(yù)后中的價值。[方法]收集2017年1月至2019年1月云南省傳染病醫(yī)院/云南省艾滋病關(guān)愛中心收治的69例艾滋病相關(guān)淋巴瘤患者資料,按預(yù)后結(jié)局分為存活組和死亡組,探討其臨床特征及預(yù)后情況,并進行相關(guān)統(tǒng)計學(xué)方法分析。[結(jié)果]69例艾滋病相關(guān)淋巴瘤患者中男性57例（82.61%）,女性12例（17.39%）,性別比為4.75:1;中位年齡48歲（21～73歲）,HIV感染途徑以性傳播為主,35例患者同時發(fā)現(xiàn)HIV和淋巴瘤,34例患者經(jīng)HIV感染發(fā)展至ARL平均時間為 53.03 月,最長 168 個月;BMI<18.5Kg/m2共 20 例（28.99%）,IPI評分為中高、高危患者共38例（55.07%）,PA<170mg/L共31例（44.93%）;一年生存率為78.26%,單因素分析顯示IPI評分、BMI、ALB、PA、CD4T淋巴細胞計數(shù)與疾病臨床結(jié)局有關(guān),經(jīng)COX風(fēng)險比例回歸分析發(fā)現(xiàn)IPI評分、BMI、PA為影響生存率的危險因素,進一步通過繪... 

【文章來源】：昆明醫(yī)科大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２多因素ＣＯＸ回歸模型生存函數(shù)圖??

４預(yù)測價值??將ＩＰＩ、ＢＭＩ、ＰＡ納入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回歸方程中計算結(jié)局預(yù)測概率并繪制ＲＯＣ??曲線，結(jié)果均具有統(tǒng)計學(xué)意義；比較不同曲線及ＡＵＣ發(fā)現(xiàn)，復(fù)合因素??（ＰＡ＋ＩＰＩ＋ＢＭＩ）的?ＡＵＣ?大于單一ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ?的?ＡＵＣ，聯(lián)合?ＢＭＩ、ＰＡ?與?ＩＰＩ??的復(fù)合指標(biāo)更能預(yù)測ＡＲＬ患者的臨床結(jié)局（見表３、圖３）。進一步體現(xiàn)了?ＢＭＩ、??ＰＡ等營養(yǎng)指標(biāo)在ＡＲＬ患者臨床預(yù)后評估中的價值。??表３?ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ評估預(yù)后ＲＯＣ曲線下面積??因素?ＡＵＣ?（９５％ＣＩ）?Ｐ???ＰＡ?０．７９０?（０．６７５？０．９０５）?０．０００??ＩＰＩ?０．７３７?（０．５９９？０．８７５）?０．００２??ＢＭＩ?０．７０８?（０．５６９？０．８４７）?０．００７??復(fù)合因素（ＰＡ＋ＩＰ丨＋ＢＭＩ）?０．８７４?（０．７８６？０．９６２）?０．０００???注：預(yù)后因素納入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回歸分析中計算預(yù)測概率，并繪制ＲＯＣ曲線，結(jié)果表明，加入??ＢＭＩ與ＰＡ的曲線下面積大于單獨預(yù)后因素。??Ｒ０Ｃ曲線??１０１?７—??０．８－?Ｊ?￣?１?ＢＭＩ??＜?￣１?／?一復(fù)合因素??Ｚ?參考線??°６－?ｒ?ｙ??敏?／１＾—」??ｆ??〇〇？［?１?１?１?１???０．０?０．２?０．４?０．６?０．８?１．０??１＿特異性??圖３ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ及復(fù)合因素（ＰＡ＋ＩＰＩ＋ＢＭＩ）?Ｒ０Ｃ曲線圖??１８??

結(jié)果??１實驗組與對照組ＢＭＩ值比較??１．１整體綜合比較：??表１數(shù)據(jù)為兩因素資料，其中組別因素為獨立因素，依據(jù)是否予以營養(yǎng)支持??分為２組（水平），時間因素為重復(fù)測量因素，共３個時點，分別為Ｍ０：入院??時、Ｍｌ：治療１月后、Ｍ２：治療２月后（見圖４）；行兩因素重復(fù)測量方差分??析，結(jié)果列于表５下部。統(tǒng)計分析顯示：兩因素間存在交互作用（見圖５），因??此，對兩個研宄對象內(nèi)因素組別和時點進行精細比較分析，見下述。??．?＿｜Ｈｍ〇??□?Ｍ１??２１ＪＳ－?ＤＭ２??２５．０－??ｒ?｜｜?Ｉ?ＩＩ?Ｉ??２〇＇〇＿?Ｈ?］?１１Ｊ??１７．５－?ｊ?一＇???１?１???實驗組?對照組??分組??圖４各組ＢＭＩ值箱線圖??２４??


本文編號：3064661