重症肾衰竭患者的生存分析研究

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准确地预测重症肾脏功能衰竭患者的死亡率是一个十分有意义的研究工作。它可以对患者的疾病做出早期评价并对临床结果进行初步预测,让临床医师按照预期结果对重症病人进行早期干预,并对病人进行合理的护理以避免他们疾病的恶化。此外对降低患者的死亡风险、合理分配医疗资源也有着重要的作用。生存分析是研究事件发生时间的一种统计方法,包括死亡、疾病复发、客户流失等问题,在生物医学、工程学和金融等众多领域都有广泛的应用。目前已经发展出众多方向的生存分析模型,但是对于这些生存分析模型在重症肾衰竭患者数据上的对比目前仍没有很好的应用。且目前对于生存分析结果评价的方法也较为单一,很少有研究进行全面评价。针对上述问题本文进行了深入研究。首先通过对重症肾功能衰竭患者数据的缺失值和异常值等问题综合考虑,针对不同类型、不同缺失率和不同重要性的变量均使用不同的处理方法,以此来减少数据质量对实验结果的影响。然后本文选择了Cox-Elastic Net、RSF、Deep Surv、Cox-CC、Cox-Time及Logisitc Hazard共6种生存分析统计模型应用到重症肾功能衰竭患者临床资料上,对患者的死亡率进行预测分析。通过C指数、((9)、BS、IBS和ROC-Time共5个模型评估指标来对不同生存分析统计模型进行全方面的对比评估。对于比例风险模型本文采用一致性指数评估模型的区分度,对于非比例风险模型本文采用((9)指数评估。采用ROC-Time来评价模型的预测精确度和稳定性,通过BS和IBS对模型的校准度进行评价,最后讨论了肾脏衰竭患者的主要风险因子和保护因子。本文研究结果表明,对于研究的6个模型而言,预测的区分度最好的模型是Cox-CC模型,其次为Cox-Time模型,在预测的精确度方面表现最好的是Cox-Elastic Net模型,在模型稳定性方面表现最好的是Cox-CC模型,对于模型的校准度而言,表现最好的是RSF模型,且对于长期的预测精度和稳定性而言,Cox-CC模型表现最佳,对于中短期的而言,RSF模型表现最佳。最后根据Cox-Elastic Net模型计算了重症肾功能衰竭患者的危险因素和保护因素,其中最重要的危险因素是:进入ICU后24小时内血尿素氮值的最小值;最重要的保护因素是:进入ICU后24小时内氧合指数的最小值。通过建立这样一个最佳的生存分析统计模型,希望可以给临床医护人员为制定更加科学合理的预后诊断方法提供必要的参照依据,从而对重症肾衰竭病人的康复发挥一种积极的影响。
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