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基于急性胰腺炎数据库研究急性胰腺炎病情严重程度及感染性胰腺坏死的早期预测方法

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基于急性胰腺炎数据库研究急性胰腺炎病情严重程度及感染性胰腺坏死的早期预测方法
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-18页
第1章 引言第18-23页
  1.1 早期评估病情严重程度是急性胰腺炎诊治的关键环节第18页
  1.2 急性胰腺炎病情严重程度的分类标准第18-19页
  1.3 早期预测急性胰腺炎病情严重程度及死亡风险的方法第19-20页
  1.4 早期预测感染性胰腺坏死的重要性及存在的问题第20-21页
  1.5 建立急性胰腺炎数据库是开展大样本临床研究的基础第21-23页
第2章 利用Epi Info 7软件建立急性胰腺炎数据库第23-50页
  2.1 研究对象与方法第23-26页
    2.1.1 研究对象第23页
    2.1.2 急性胰腺炎诊断标准第23页
    2.1.3 急性胰腺炎数据库收集的临床数据内容第23-26页
  2.2 急性胰腺炎数据库的页面设计第26-37页
    2.2.1 硬件与软件设备第26页
    2.2.2 数据库页面的设计窗口第26-27页
    2.2.3 设计数据库的患者基本信息页面第27-29页
    2.2.4 设计数据库的病史资料页面第29页
    2.2.5 设计数据库的体格检查页面第29-30页
    2.2.6 设计数据库的检验结果及细菌学检查页面第30-32页
    2.2.7 设计数据库的影像学检查页面第32页
    2.2.8 设计数据库的内科治疗页面第32-33页
    2.2.9 设计数据库的干预治疗页面第33-34页
    2.2.10 设计数据库的并发症页面第34-35页
    2.2.11 设计数据库的病情评估与预后页面第35-36页
    2.2.12 设计数据库的出院随访页面第36-37页
  2.3 急性胰腺炎数据库自动计算的编码设计第37-38页
  2.4 结果第38-47页
    2.4.1 设计的数据库概况第38-39页
    2.4.2 数据输入功能第39-40页
    2.4.3 自检重名功能第40页
    2.4.4 自检错误数据功能第40-41页
    2.4.5 自检缺失数据功能第41页
    2.4.6 数据查询功能第41-42页
    2.4.7 自动计算数据功能第42-43页
    2.4.8 自动评分功能第43页
    2.4.9 自动诊断器官功能衰竭、MAP、MSAP和SAP的功能第43-44页
    2.4.10 数据导入与交换功能第44页
    2.4.11 数据统计分析功能第44-47页
  2.5 讨论第47-50页
    2.5.1 建立急性胰腺炎数据库的必要性第47页
    2.5.2 国外急性胰腺炎数据库的应用情况第47-48页
    2.5.3 本研究建立的急性胰腺炎数据库的特点第48页
    2.5.4 本研究建立的急性胰腺炎数据库的应用价值第48-50页
第3章 比较多因素评分系统及生物学指标在早期预测急性胰腺炎病情严重程度的价值第50-77页
  3.1 研究对象与方法第50-52页
    3.1.1 研究对象第50页
    3.1.2 临床资料第50-51页
    3.1.3 急性胰腺炎病情严重程度的分类标准及死亡风险的界定第51页
    3.1.4 多因素评分系统的评分与分析第51-52页
    3.1.5 生物学指标的检测与分析第52页
    3.1.6 统计学方法第52页
  3.2 结果第52-70页
    3.2.1 急性胰腺炎病情严重程度分类及预后分析第52-53页
    3.2.2 多因素评分系统及CTSI的评分结果第53-54页
    3.2.3 生物学指标在MAP、MSAP和SAP患者间的比较分析第54-55页
    3.2.4 APACHE Ⅱ评分预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第55-57页
    3.2.5 Ranson标准预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第57-58页
    3.2.6 BISAP评分预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第58-60页
    3.2.7 CTSI预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第60-61页
    3.2.8 HCT预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第61-62页
    3.2.9 BUN预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第62-64页
    3.2.10 Cr预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第64-66页
    3.2.11 CRP预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第66-67页
    3.2.12 PCT预测MSAP、SAP和死亡风险的准确性分析第67-68页
    3.2.13 比较多因素评分系统与生物学指标预测SAP和死亡风险的准确性第68-70页
  3.3 讨论第70-77页
    3.3.1 新亚特兰大标准对急性胰腺炎病情严重程度分级的特点第70-71页
    3.3.2 早期预测病情严重程度的重要性第71页
    3.3.3 Ranson标准在早期预测病情严重程度中的价值第71-72页
    3.3.4 APACHE Ⅱ评分在早期预测病情严重程度中的价值第72页
    3.3.5 BISAP评分在早期预测病情严重程度中的价值第72-73页
    3.3.6 CTSI在早期预测病情严重程度中的价值第73-74页
    3.3.7 HCT在早期预测病情严重程度中的价值第74页
    3.3.8 BUN和Cr在早期预测病情严重程度中的价值第74-75页
    3.3.9 C-反应蛋白在早期预测病情严重程度中的价值第75页
    3.3.10 PCT在早期预测病情严重程度中的价值第75-76页
    3.3.11 在新亚特兰大标准下早期预测病情严重程度的方法选择第76-77页
第4章 多分类Logistic回归和决策树建立预测感染性胰腺坏死的多因素评分系统第77-104页
  4.1 研究对象与方法第77-80页
    4.1.1 研究对象第77-78页
    4.1.2 感染性胰腺坏死的诊断标准与分组第78页
    4.1.3 临床变量的选取方法第78-79页
    4.1.4 多分类Logistic回归分析建立Logistic预测模型第79页
    4.1.5 决策树分析预测变量建立CHAID模型第79页
    4.1.6 构建早期预测IPN的多因素评分系统第79-80页
    4.1.7 统计学方法第80页
  4.2 结果第80-98页
    4.2.1 感染性胰腺坏死的发生率及临床预后第80-81页
    4.2.2 临床变量的组间分析、定义变量属性及编码第81-88页
    4.2.3 多分类Logistic回归分析建立的IPN多因素评分系统第88-91页
    4.2.4 决策树建立的IPN多因素评分系统第91-97页
    4.2.5 比较Logistic多因素评分系统、决策树多因素评分系统、APACHEⅡ评分、CTSI和PCT在早期预测IPN的价值第97-98页
  4.3 讨论第98-104页
    4.3.1 感染性胰腺坏死的发生及对预后的影响第98-99页
    4.3.2 早期预测感染性胰腺坏死对临床治疗的指导作用第99页
    4.3.3 多分类Logistic回归分析与疾病危险因素的筛选第99-100页
    4.3.4 决策树与多分类Logistic回归相结合筛选危险因素的必要性第100-101页
    4.3.5 本研究筛选出的单因素指标与感染性胰腺坏死的相关性分析第101-103页
    4.3.6 建立多因素评分系统预测IPN的临床应用价值第103-104页
第5章 结论与展望第104-106页
  5.1 结论第104页
  5.2 进一步工作的方向第104-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-114页
附录第114-139页
攻读学位期间的研究成果第139-141页
综述第141-156页
参考文献第150-156页

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