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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。