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适宜我国社区和基层应用的慢性阻塞性肺疾病病情初步判别方法研究

崔江禹  
【摘要】:目的: 慢性阻塞性肺疾病(COPD)的诊断和严重程度分级依赖肺功能检查,但是,肺功能在很多医院尤其是基层医院没有普及,致使相当一部分COPD患者被漏诊或者误诊。本研究希望建立一种适合我国基层和社区应用的初步判别COPD病情的方法,以帮助基层医务人员对COPD患者进行初步的甄别,提高我国社区COPD的防治水平。 方法: 通过以问卷、肺功能检查的方法收集符合GOLD诊断标准的COPD患者,并且在相同地区选取年龄、性别等相当,肺功能检查正常者作为对照,建立资料库。利用贝叶斯准则下的逐步判别分析方法,以SAS软件建立COPD初步判别的模型。以数学模型为基础,利用JSP + Servlet语言和Tomcat 6.0服务器,编制应用软件。 结果: 一、实验总共收集到COPD病例243例,其中男性216例,女性29例,年龄在40-86岁,I级、II级118例,III级、IV级125例。对照112例,其中男性61例,女性52例,年龄在40-79岁。 二、通过逐步分析的逐步筛选,在14个判别因子中筛选出生活环境(x1)、性别(x2)、年龄(x3)、气促级(x5)、吸烟指数(x7)、职业暴露史(x8)、体重指数(x11)、咳嗽(x12)、喘息(x14)9个判别因子最具有判别效果。 三、根据筛选出的判别因子利用SAS软件建立判别函数,正常人的判别函数: Y0= -72.84619 + 10.42377 X1+ 9.69731 x2+ 0.58220 x3 -0.68222 x5+ 0.00540x7 -0.00684 x8+ 3.30434x11 -0.13336 x12+ 2.60295 x14,轻度COPD患者的判别函数:Y1= -72.00038 + 12.33394 x1+ 7.73661 x2+ 0.72004 x3 -0.52833 x5+ 0.00786x7 -0.00281 x8+ 2.83796x11+ 0.33442 x12+ 2.02699 x14,重度COPD患者的判别函数:Y2=-72.17307+12.44860x1+7.52607x2+0.74809x3-0.11923x5+ 0.00955x7+0.02361x8+ 2.64365x11+ 0.38577x12+3.38533x14。 四、对函数进行考核,回代正确率分别为89.29%、62.7%、71.20% ,整体正确率74.4%,判别效果良好。应用SPSS13.0进行前瞻性考核结果显示,训练样本中75.3%能够正确划分,考核样本中67.0%能够正确划分,与组内回代结果接近。对建立的模型进行验证,结果与肺功能结果相符。 五、利用判别函数对150例病例进行判别分析,结果正确率为70%。 六、根据判别函数开发出初步判别COPD病情的软件。 七、利用研发的软件系统对60例病历进行测试,结果正确率为78%。 结论: 应用贝叶斯准则下的逐步判别分析的方法筛选出用以甄别COPD的判别因子,建立出诊断COPD的数学模型,根据模型研发的软件系统能够较好的用于社区与基层医院对COPD病情的初步判别。


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