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公开(公告)号：CN109785973B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910074450.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 中国医学科学院阜外医院
Abstract: 本发明公开了一种手术患者在围手术期发生并发症的定量预测方法，包括：从已有数据库中提取满足条件的样本数据，并划分为训练样本、测试样本和验证样本；利用训练样本，通过多因素Logistic回归分析和Bootstrap重抽样方法进行筛选，得到危险因素；利用训练样本和危险因素，建立基于Logistics回归的危险评估模型，确定患者的危险评分计算方法及危险分级标准；在新患者手术前，根据危险评分计算方法，计算此患者的危险评分及对应的危险分级，医生进行干预。本发明的有益效果：变量选取充分考虑了估计的不确定性，采用Logistic回归模型和Bootstrap重抽样方法确立危险因素，使建立的模型更加稳定可靠。
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公开(公告)号：CN108682457A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810345624.5
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国医学科学院阜外医院
Inventor： 蒋立新 , 李静 , 胡爽 , 郑昕 , 蒋子涵 , 李希 , 路甲鹏 , 苏萌 , 白雪珂 , 吴超群 , 王茜颖 , 李冶铜 , 邢超 , 王云 , 哈伦·克鲁姆霍兹 , 莎朗丽萨·诺曼德
Abstract: 本发明公开了一种患者长期预后定量预测和干预方法，包括：录入新增患者信息以更新数据库；利用训练数据库选择危险因素；将COX危险分级和LCA危险分级结合得到患者的综合危险分级，并确定患者的危险评分计算方法；计算患者的综合危险分级和危险评分，在患者出院时，医生根据综合分级和危险评分进行干预。本发明还提供了一种患者长期预后定量预测和干预系统。本发明的有益效果：变量选取充分考虑了估计的随机性，模型更可靠，采用LCA危险分级对COX危险分级作校正和补充，使分级更侧重患者本身特征，分级方法更可靠，有效克服在长期内患者发生不良事件的可靠性较差的影响，并有针对性地对患者进行出院教育和医生干预，有效降低患者出院后面临的危险。
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公开(公告)号：CN108682457B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201810345624.5
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国医学科学院阜外医院
Inventor： 蒋立新 , 李静 , 胡爽 , 郑昕 , 蒋子涵 , 李希 , 路甲鹏 , 苏萌 , 白雪珂 , 吴超群 , 王茜颖 , 李冶铜 , 邢超 , 王云 , 哈伦·克鲁姆霍兹 , 莎朗丽萨·诺曼德
Abstract: 本发明公开了一种患者长期预后定量预测和干预方法，包括：录入新增患者信息以更新数据库；利用训练数据库选择危险因素；将COX危险分级和LCA危险分级结合得到患者的综合危险分级，并确定患者的危险评分计算方法；计算患者的综合危险分级和危险评分，在患者出院时，医生根据综合分级和危险评分进行干预。本发明还提供了一种患者长期预后定量预测和干预系统。本发明的有益效果：变量选取充分考虑了估计的随机性，模型更可靠，采用LCA危险分级对COX危险分级作校正和补充，使分级更侧重患者本身特征，分级方法更可靠，有效克服在长期内患者发生不良事件的可靠性较差的影响，并有针对性地对患者进行出院教育和医生干预，有效降低患者出院后面临的危险。
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公开(公告)号：CN109785973A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910074450.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 中国医学科学院阜外医院
Abstract: 本发明公开了一种手术患者在围手术期发生并发症的定量预测方法，包括：从已有数据库中提取满足条件的样本数据，并划分为训练样本、测试样本和验证样本；利用训练样本，通过多因素Logistic回归分析和Bootstrap重抽样方法进行筛选，得到危险因素；利用训练样本和危险因素，建立基于Logistics回归的危险评估模型，确定患者的危险评分计算方法及危险分级标准；在新患者手术前，根据危险评分计算方法，计算此患者的危险评分及对应的危险分级，医生进行干预。本发明的有益效果：变量选取充分考虑了估计的不确定性，采用Logistic回归模型和Bootstrap重抽样方法确立危险因素，使建立的模型更加稳定可靠。
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