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[發(fā)明專利]一種主動脈夾層病人術后死亡預測模型的建立方法和裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202210250016.2 申請日: 2022-03-14
公開(公告)號: CN114864097A 公開(公告)日: 2022-08-05
發(fā)明(設計)人: 林宏遠;暢怡 申請(專利權)人: 中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院
主分類號: G16H50/70 分類號: G16H50/70;G16H50/30
代理公司: 北京金智普華知識產(chǎn)權代理有限公司 11401 代理人: 巴曉艷
地址: 100037 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 主動脈 夾層 病人 術后 死亡 預測 模型 建立 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明公開了一種主動脈夾層病人術后死亡預測模型的建立方法和裝置,所述預測模型用于急性主動脈夾層病人外科手術術后30天內(nèi)死亡概率預測,所述方法采用通過信息資料收集、分組、組內(nèi)回歸分析、組間交叉回歸分析和多因素回歸分析得到獨立危險因素,并基于所述獨立危險因素的回歸系數(shù)進行賦值,建立列線圖預測模型,通過上述步驟篩選得到的獨立危險因素,不僅有效地精簡了獨立危險因素,更能充分篩選出潛在的獨立危險因素,能有效提高列線圖預測模型的準確性,其適用范圍也更廣,因而本發(fā)明公開的模型建立方法具有重要的統(tǒng)計分析和篩選意義,預測模型的相關裝置可以極大的方便預測模型的建立和使用。

技術領域

本發(fā)明屬于生物醫(yī)學領域,尤其涉及一種主動脈夾層病人術后死亡預測模型的建立方法和裝置。

背景技術

主動脈夾層外科風險評估是識別高?;颊?、降低手術死亡率,提高外科療效的關鍵環(huán)節(jié)。尤其是在急性StanfordA型夾層患者中,手術風險明顯提高,更需要精準的術前危險因素評估模型。目前國內(nèi)外主動脈夾層外科手術術后死亡風險評分模型很少,國際上有GERAADA評分,但該評分主要用于單純升主動脈置換手術以及半弓置換手術術后死亡的預測,而國內(nèi)常用的手術術式是全主動脈弓置換聯(lián)合支架象鼻術。研究發(fā)現(xiàn)GERAADA評分對于主動脈A型夾層患者行全主動脈弓聯(lián)合支架象鼻手術術后死亡不能準確預測,現(xiàn)有預測模型(GERAADA評分)的主要缺點:(1)建立該模型的人群所接受的手術方式與國內(nèi)常用的手術方式不同,不能精準預測全主動脈弓置換合并支架象鼻手術的術后死亡率。(2)該模型對于主動脈夾層手術術后死亡率不能準確預測。因而如何建立一種適用范圍更廣、預測更為準確的用于主動脈夾層病人外科手術死亡風險的預測模型具有重大的臨床意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種主動脈夾層病人術后死亡預測模型的建立方法和裝置,本預測模型用于急性主動脈夾層病人外科手術術后30天內(nèi)死亡預測,能夠更加準確地評估急性主動脈夾層病人外科手術術后30天內(nèi)死亡風險,是一種適用范圍更廣的預測模型。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用以下技術方案:

一種主動脈夾層病人術后死亡預測模型的建立方法,所述預測模型為列線圖預測模型,所述列線圖預測模型用于急性主動脈夾層病人外科手術術后30天內(nèi)死亡概率預測,所述方法采用通過信息資料收集、分組、組內(nèi)回歸分析、組間交叉回歸分析和多因素回歸分析得到獨立危險因素,并基于所述獨立危險因素的回歸系數(shù)進行賦值,建立所述列線圖預測模型。

進一步地,所述建立方法包括以下步驟:

S1、信息資料收集:收集急性主動脈夾層并行外科手術病例危險因素及術后30天內(nèi)的生存信息資料;

S2、分組:將所述病例隨機分為建模組和驗證組,將所述危險因素分為術前組危險因素和術中組危險因素;

S3、組內(nèi)回歸分析:利用S2所述建模組的信息資料,對所述術前組危險因素進行單因素logistic回歸分析,分析得到初始術前相關危險因素,余下的為術前組非直接相關危險因素,對所述術中組危險因素進行單因素logistic回歸分析,分析得到初始術中相關危險因素,余下的為術中組非直接相關危險因素;

S4、組間交叉回歸分析:將S3的各所述初始術前相關危險因素分別作為因變量,對S3所述術中非直接相關危險因素進行單因素logistic回歸分析,得到新增術中相關危險因素,將S3的各所述初始術中相關危險因素分別作為因變量,對S3所述術前非直接相關危險因素進行單因素logistic回歸分析,得到新增術前相關危險因素;

S5、多因素回歸分析:將S3所述初始術前相關危險因素、S3所述初始術中相關危險因素、S4所述新增術前相關危險因素和S4所述新增術中相關危險因素合并,一起納入多因素logistic回歸模型中,采用逐步回歸法篩選出獨立危險因素;

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