儿童原发性局灶节段肾小球硬化症临床病理及预后分析

目的 分析儿童原发性局灶节段肾小球硬化症（FSGS）的临床资料,进一步探讨原发性FSGS的临床特点、病理类型及与预后之间的关系。方法 回顾性分析2001年1月1日~2016年12月31日于重庆医科大学附属儿童医院确诊的65例原发性FSGS患儿的临床特点、病理类型及其预后。结果 临床分型以肾病综合征最多见49例（75.38%）;病理类型以非特殊型最多见（46.15%）。各病理类型之间的病初血甘油三酯水平比较,差异有统计学意义（P＜0.05）,其中顶端型最高,其后依次为塌陷型、细胞型、非特殊型,门部型最低。各病理类型的临床表现、临床分型、其余实验室检查比较,差异无统计学意义（P＞0.05）。随访60例,5例失访,按随访终点的尿蛋白及肾功情况进行预后判断,预后好19例（31.67%）,预后中等21例（35.00%）,预后差20例（33.33%）,其中进入终末期肾病或死亡16例（26.67%）。在随访5年、10年时,分别有40.00%、69.57%的病例进入终末期肾病或死亡。不同病理类型的预后比较,差异有统计学意义（P＜0.05）,塌陷型预后最差。病初有高血压、血肌酐及血甘油三酯水平与预后呈正相关（P＜0.05）。结论 33.33%的原发性FSGS患儿预后差,塌陷型较其他病理类型预后差,病初有高血压及血肌酐、甘油三酯水平越高,预后越差。     

基于Fisher逐步判别分析法对儿童紫癜性肾炎病理分级的预测模型研究北大核心CSCD

目的通过Fisher逐步判别分析法建立儿童紫癜性肾炎(HSPN)病理分级的预测模型。方法通过对重庆医科大学附属儿童医院收治的144例儿童HSPN的病理分级与实验室指标、临床表现中的28项指标进行研究,建立Fisher逐步判别分析模型,并检验其在预测HSPN病理分级的正确率。结果HSPN不同病理分级间有差异的实验室指标、临床表现的指标有5项。对于病理分级为Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级的HSPN患儿,筛选出5项指标建立了Fisher逐步判别分析模型(P<0.05),通过100次随机抽样诊断模拟,综合诊断正确率为(61.371±8.740)%。对于病理分级为Ⅲa级和Ⅲb级的HSPN患儿,筛选出5项指标建立了Fisher逐步判别分析模型(P<0.05),通过100次随机抽样诊断模拟,综合诊断正确率为(68.015±5.736)%。结论本研究建立的Fisher逐步判别分析模型对预测HSPN病理分级具有较高的诊断正确率,对临床上初诊的HSPN患儿的早期治疗和预后评估具有一定的指导价值。     

BP神经网络在以血尿为主要表现患儿肾脏病理预测中的应用

目的探讨不同病理类型以血尿为主要表现的患儿各临床指标的差异,并建立基于临床资料的BP神经网络预测模型。方法收集2003年6月至2018年12月重庆医科大学附属儿童医院以血尿为主要表现并行肾活检患儿的临床资料及肾脏病理结果,进行各临床指标的差异性比较,并建立以血尿为主要表现患儿肾脏病理的BP神经网络预测模型。结果共纳入438例患儿。其中男232例,女206例;起病年龄(7.00±3.15)岁。按照不同临床表现分为:镜下血尿组(179例)、肉眼血尿组(81例)、镜下血尿并蛋白尿组(44例)、肉眼血尿并蛋白尿组(134例)。差异性检验结果显示,各组性别、起病年龄、病程、诱因、尿爱迪(Addis)计数中红细胞数、24 h尿蛋白定量、血清素氮、血肌酐、血清蛋白、血IgA水平差异均有统计学意义(均P<0.05);不同病理类型性别、起病年龄、病程、家族史、尿Addis计数中红细胞数、24 h尿蛋白定量、血尿素氮、血肌酐、血清蛋白、血IgA、C3水平差异均有统计学意义(均P<0.05)。基于以上指标,构建BP神经网络预测模型,并通过留一法验证了该预测模型的准确率为61.19%。结论通过进行不同临床表现和病理分型下各指标的差异性比较,建立以血尿为主要表现患儿的肾脏病理的BP神经网络预测模型。通过相关指标能较为准确预测肾脏病理,为肾活检时机提供依据。     

轻度认知功能障碍患者预后情况的评估预测模型

目的 通过数学方法建立轻度认知功能障碍患者24个月预后的判别评估模型.方法 通过对152例轻度认知功能障碍患者的27项临床指标的分析,分别运用贝叶斯判别分析、决策树、BP神经网络、模糊C均值聚类及K均值聚类进行评估预测,选择准确率较高的判别模型.结果 通过差异性检验,根据P＜0.01共筛选出6项指标,建立5种评估预测模型,经过100次随机抽样诊断模拟,得到贝叶斯判别分析在轻度认知功能障碍患者预后评估的平均正确率达74.86％,最高正确率达到84.21％.结论 本研究建立的数学模型能提高轻度认知功能障碍患者24个月预后的评估准确率.