基于单样本基因富集分析分型构建肺腺癌的风险预测模型

目的研究基于单样本基因富集分析（ssGSEA）分型构建肺腺癌的风险预测模型的价值。方法从癌症基因组图谱（TCGA）数据库及基因表达数据库（GEO）中分别获取515例及116例肺腺癌患者的数据。基于TCGA数据库进行ssGSEA分析及聚类分析,将样本分为高免疫评分组和低免疫评分组,并进行免疫相关分析、富集分析及差异分析,进一步获得免疫相关的差异表达基因。将TCGA数据集患者以7∶3随机分为训练集和内部验证集。基于TCGA训练集的免疫相关差异表达基因数据,通过单因素Cox风险回归、套索算法（Lasso）回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,构建肺腺癌患者预后的预测模型,获得相应的风险分数（Riskscore）,并用TCGA内部验证集及GEO外部验证集进行验证。将Riskscore与临床特征进行独立预后因素分析,建立列线图。ROC曲线与校正曲线分析分别用来评估模型的效能及拟合度。结果根据患者样本的ssGSEA免疫评分、聚类分析及差异分析的结果,患者被分为高免疫评分组和低免疫评分组以及获得1447个差异表达基因。再通过单因素Cox风险回归、Lasso回归以及多元逐步Cox风险回归分析降维,获得剩余8个预后相关免疫差异表达基因的最优集合和每例患者的Risks-core。该风险预测模型在训练集、内部验证集及外部验证集的AUC分别为0.703、0.713、0.750。根据独立预后分析结果,肺腺癌的分期及预测模型的Riskscore是肺腺癌患者的两个独立预后因子并联合绘制列线图。列线图1、3、5年总生存期的AUC分别为0.789、0.763、0.746。校正曲线分析也显示该模型的拟合度较好。结论基于ssGSEA分型构建并验证的肺腺癌患者预后风险预测模型,具有较高的预后风险预测效能,可为临床医师判断肺腺癌患者总生存期提供辅助工具。     

优质护理在病房护理中的应用体会

目的观察优质护理在病房护理中的作用效果。方法选取我院在病房接受护理的患者160例,随机分为实验组和对照组。其中试验组应用优质护理,对照组应用常规护理办法,护理期结束后,观察并对比两组患者的生活质量。结果应用优质护理的实验组的生活质量比对照组的生活质量更为优良。结论应用人性化、个性化的优质护理,体现了护理的专业价值,有效改善了护患关系,并且对患者生活质量的提高有显著的提高。