基于伪F统计量的模糊聚类方法在医疗质量综合评价中的应用

目的探讨一种新的基于伪F统计量的最佳聚类分析方法,该方法不需要预先选择类的数目作为先验值.并有效地应用于医疗质量的综合评价.方法首先,应用FCM模糊聚类法(Fuzzy Clustering Method)进行聚类,然后应用PFS(Pseudo F-statistics)统计量作为一个判别函数来确定最佳类数目.结果将该方法应用于某院2002年度各科室医疗质量综合评价,得到了一种合理的综合评价结果.结论该方法基于没有聚类数据的任何先验知识和组成成分信息的前提下,考虑如何确定数据的分类结构.根据应用的情况,发现该方法是医疗质量综合评价的有力工具.     

城市1～2岁幼儿依恋问卷及其判别函数的建立

目的 编制儿童依恋行为问卷并建立其判别函数, 为评价1~2岁幼儿依恋行为测评提供工具。方法 查阅有关文献和专家访谈, 以儿童依恋行为分类卡(Attachment Q-set, AQS)为基础构建儿童依恋条目库, 经预测试形成“依恋初始问卷”。随机抽取8市城区612名1～2岁儿童进行初始问卷测试, 经6次探索性因素分析, 删除CR值达不到显著水平、与总分相关系数<0.30的条目以及项目负荷量<0.4的条目, 最后形成《1～2岁幼儿依恋问卷》, 然后进行信度检验和效度检验。通过对济南市城区128名幼儿SSP分析结果和依恋问卷数据进行判别分析, 形成依恋类型的判别函数。结果 《1~2岁幼儿依恋问卷》含有8个因子, 36个条目。同质信度克伦巴赫系数为0.77, 分半信度为0.74, 重测信度为0.56;内容效度和结构效度均达到良好水平。与SSP相比, 判别函数对A型、C型判定符合度为100%, 对B型判定符合度98%。SSP分型和依恋问卷判别分型之间差异无统计学意义(χ²=0.13, P=0.94)。结论 依恋问卷信度、效度以及判别函数区分度良好, 达到心理测量学的标准, 可以用作1～2岁幼儿依恋行为的测评工具。     

血清多肿瘤标志物判别方程建立及其对肺癌诊断及分类的意义

目的 探讨多肿瘤标志物联合检测系统在肺癌诊断及分类中的意义,并建立判别方程,以提高诊断正确率.方法 对601例肺癌患者、88例肺部良性疾病患者及1 203例正常体检者的12种常见肿瘤标志物检测结果及临床资料进行回顾性研究,通过Fisher二分类判别分析建立判别诊断及三种主要病理学类型分类方程.结果 单项指标中CEA、CA125和CA242阳性率分别为40.93%、29.78%和13.48%,与肺部良性疾病组和正常人群阳性率差异有统计学意义(P＜0.001),其中CEA对肺癌诊断差异有统计学意义(P＜0.001).建立肺癌诊断判别方程及分类诊断方程,其中肺癌诊断符合率为89.10%,同时分类诊断符合率为86.10%(鳞癌),92.10%(腺癌)和95.60%(小细胞肺癌)均显著高于其对应的多项指标累加的诊断正确率及CEA单项诊断正确率(P＜0.01).结论 肺癌诊断及分类方程有助于临床对多肿瘤标志物意义的理解,能够有效提高肺癌及分类诊断的正确率,有推广应用价值.     

慢性肺原性心脏病急性发作期瘀证微观辨证探讨

作者对109例肺心病瘀证患者和80例对照组九项血液流变学指标测值进行了多因素判别分析。经微机处理,筛选出三个瘀证的判别指标,并建立了在血液流变学意义下瘀证的判别模式。同时对判别模式的正确性进行了临床检验。结果,其诊断效率为83%。瘀证判别函数 f 值随瘀证临床表现减轻而下降的观察,还表明所建立的判别模式对于瘀证微观辨证不仅具有定性意义,而且在一定程度上尚具有定量意义。     

应用"数学模型"预测临床T1～2N0M0乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况的研究

目的:建立一个数学模型,预测临床T1～2N0M0乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况.方法:对256例行根治术乳腺癌患者进行回顾性研究,按腋窝淋巴结转移情况分为两组,行多因素Logistic回归分析及判别分析.结果:Logistic多元回归分析提示微淋巴管浸润、肿瘤大小、肿瘤部位、癌周浸润、间质浸润等5个指标为腋窝淋巴结转移的高危因素;据高危因素建立的判别函数,阴性预测值高达88.9%,阳性预测值71.8%,判别准确率83.2%.结论:本判别函数数学模型简单,在理论上可以较准确地判断腋窝淋巴结的转移情况,可能有一定的临床参考价值.     

基于双导联ECG和多变量回归模型的远程心电诊断算法研究

目的:研究适于远程心电诊断、高精度的心电信号(ECG)直接分类方法,以克服接收端因信号重建而延误时间的问题。方法:收集MIT—BIH database中正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、心室性心动过速(VT)、心室纤维性颤动(VF)和室上性心动过速(SVT)各300例进行分类研究。提出一种融合双导联ECG信号的多变量回归(MAR)模型对心电信号直接进行分类。包括：心电数据的MAR建模,利用MAR模型系数及其K—L变换系数实施非线性二次判别函数(QDF)法分类。结果文中方法快捷方便,分别获得了98．3％至100％的分类精度.结论:MAR建模法特别适合于远程心电诊断,同时利用双导联心电信号可获得比单导联情形更为满意的结果。     

基于CT形态学的逐步判别分析在甲状腺结节中的鉴别

目的 探讨基于CT形态学的逐步判别函数在甲状腺结节中的鉴别价值.方法 分析90名患者114例甲状腺结节,经组织学确认67例良性结节,47例恶性结节.对甲状腺结节CT特征通过单变量统计和逐步判别分析其与病理组织学结果符合度.结果 影像报告与病理无显著差异(P>0.05),灵敏度85.11％,特异度86.57％,正确度85...     

血清ACE、LDH、Lp-PLA2检测对进展性脑梗死的诊断价值

目的探讨血清血管紧张素转换酶(ACE)、乳酸脱氢酶(LDH)、脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)检测对进展性脑梗死的诊断价值。方法回顾性分析该院2019年1-12月神经内科收治的118例急性脑梗死患者纳入研究组,根据发病6 h至1周内病情是否进行性加重将研究对象分为非进展组(54例)及进展组(64例),对照组为神经内科同期收治的非急性脑血管疾病患者(60例)。检测并比较各组患者血清ACE、LDH、Lp-PLA2水平。采用Logistic回归对影响脑梗死病程进展的相关因素进行分析,筛选关键因素,从而建立Fisher判别函数模型,评价Fisher判别函数模型对进展性脑梗死的诊断价值。结果进展组血清ACE、LDH、Lp-PLA2水平均明显高于非进展组及对照组(P0.05),非进展组血清Lp-PLA2水平明显高于对照组(P0.05)。Logistic回归分析得出,血清ACE、LDH、Lp-PLA2及糖耐量异常是导致进展性脑梗死的关键因素(P0.05)。拟合关键因素建立的Fisher判别函数模型:F(非进展性脑梗死)=0.069X_1+0.045X_2+0.068X_3+6.837X_4-16.859;F(进展性脑梗死)=0.141X_1+0.058X_2+0.074X_3+8.989X_4-25.365(X_1代表血清ACE水平,X_2代表血清LDH水平,X_3代表血清Lp-PLA2水平,X_4代表糖耐量变量赋值)。该判别函数模型对进展性脑梗死的诊断灵敏度为77.4%,特异度为87.2%,总体准确率为82.2%。结论血清ACE、LDH、Lp-PLA2及糖耐量异常是影响脑梗死病程进展的关键因素,它们共同建立Fisher判别函数模型,有助于进展性脑梗死的早期诊断。     

下期要目

判别函数在腮腺肿瘤CT诊断中的价值 脑星形胶质细胞瘤周围区域的磁共振DTI研究 MSCT对主动脉夹层的诊断价值 胃肠道间质瘤的MSCT诊断 肾盂移行上皮细胞癌MRI诊断     

腹腔镜胆囊切除术判别函数的多中心临床验证

目的 分析腹腔镜胆囊切除术判别函数的判别符合率和错判率,从而验证判别函数. 方法 应用腹腔镜胆囊切除术判别函数软件,回顾性分析4所医院879例良性胆囊疾病行腹腔镜胆囊切除术的手术结果和经判别函数判别的手术方法概率,计算出判别函数对胆囊切除术方法选择的判别符合率和错判率. 结果 判别函数所显示的手术方法概率与腹腔镜胆囊切除手术结果相符合的825例,符合率93.86%.不符合54例,错判率6.14%. 结论 腹腔镜胆囊切除术判别函数对良性胆囊疾病的手术方法选择腹腔镜胆囊切除术或开腹胆囊切除术具有较高的临床应用价值,可以降低腹腔镜胆囊切除术的中转开腹率.但是判别函数对少部分病例的判别由于各种原因存在判别缺陷,以致发生错误的判别.采用个体化处理,是纠正判别缺陷的方法.