基于因果图模型的非小细胞肺癌治疗质量影响因素分析

目的利用快速因果推断(Fast causal inference,FCI)算法构建因果图模型,分析影响非小细胞肺癌治疗质量的直接和间接因素,为改善患者治疗质量提供依据。方法收集10家三甲医院的非小细胞肺癌患者病例信息;确定影响因素为研究变量,不良事件发生率为患者治疗质量评价指标,即结局变量;利用FCI算法挖掘病例数据,构建研究变量与结局的因果图模型,分析研究变量与结局变量及不同研究变量之间的因果关系。结果本研究共纳入2846例患者,平均年龄56.00±7.70岁,不良事件发生率为9.63%。因果图模型共包含24个节点,71条边,其中有向边54条,双向边7条。影响不良事件发生的直接因素包括医院类型、组织学分级、是否淋巴结清扫及住院天数;间接因素包括职业、医保类型、现病史、病理分期、综合治疗、手术性质及肺切除类型;因素间相互作用分析结果显示,现病史、组织学分型、综合治疗、手术性质、肺切除类型决定患者是否接受淋巴结清扫;手术性质、肺切除方式、综合治疗影响住院天数;既往史影响肺癌组织学分型;职业、医保类型影响患者就诊医院类型。结论在非小细胞肺癌治疗质量影响因素分析中,因果图模型能够获得影响不良事件发生的直接和间接因素,发现可干预的目标变量,为改善非小细胞治疗质量提供依据;医院可通过提高淋巴结清扫、综合治疗接受率,降低不良事件发生率。

基于双重稳健估计方法的非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应研究

目的基于双重稳健估计(Doubly robust,DR)方法估计非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应大小,为降低非小细胞肺癌院内死亡率提供参考依据。方法依据非小细胞肺癌治疗质量评价体系,计算治疗过程指标的使用率,以治疗过程质量均值得分为界限将患者划分为高质量组与低质量组。以院内死亡为结局指标,采用倾向性评分逆概率加权(Inverse probability of treatment weighting,IPTW)法校正的Kaplan-Meier法及Cox回归,分析治疗过程质量对非小细胞肺癌院内死亡的影响;结合DR估计治疗过程对院内死亡的因果效应大小。结果治疗过程指标使用率的中位数为66.88%,患者治疗过程质量得分为0.270±0.124,其中高质量组为0.358±0.069,低质量组为0.158±0.081。经过IPTW法加权后,患者基线特征标准化平均差(Standardized mean difference,SMD)减小;IPTW前后两组患者生存曲线间差异具有统计学意义(P<0.05),高质量组患者的预后优于低质量组患者(IPTW前:HR=0.367,95%CI:0.275~0.491;IPTW后:HR=0.228,95%CI:0.167~0.312)。与低质量组相比,高质量组患者治疗过程对院内死亡的平均因果效应大小为-0.026。结论DR可弥补logistic或IPTW的不足,规避模型出错的风险,可以获得治疗过程质量对院内死亡的因果效应。医疗实践中应提高治疗过程指标的使用率,从而改善患者预后;因果效应研究提示,除治疗过程外,影响院内死亡的其他因素也是不可忽略的。

非小细胞肺癌患者首次住院天数对治疗质量的影响分析

目的基于多项式logistic回归模型,分析不同分期非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者获得最佳治疗质量的住院天数,为提高治疗质量及制定相关政策提供参考。方法收集非小细胞肺癌病例数据,选择16个诊疗过程指标;根据肺癌分期分层,构建多项式logistic回归模型,调整患者特征,分析首次住院天数对综合治疗质量的影响。结果本研究共收集10053例非小细胞肺癌患者,综合治疗质量得分中位数为0.60;根据肺癌分期,将患者分为早期组(Ⅰ~Ⅱ期)、局部晚期组(Ⅲ期)、晚期组(Ⅳ期),各亚组首次住院天数与治疗质量呈非线性关系;多项式模型结果显示,调整患者特征,各亚组患者住院天数及住院天数二次项对治疗质量影响均有统计学意义:早期患者首次住院天数18天、局部晚期和晚期患者首次住院天数22天,获得高治疗质量的概率最大。结论不同分期患者因病情差异大、诊疗方案不同,获得高治疗质量概率最大时所对应的首次住院天数亦不同。医院可通过落实标准化诊疗指南,强化诊疗过程管理,合理控制不同分期患者首次住院时间,以提高治疗质量及医疗效率。

乳腺癌多维治疗质量纵向评价的趋势分析

目的基于潜变量增长混合模型(Latent growth mixture model,LGMM)分析乳腺癌多维度治疗质量的纵向趋势,识别潜在的变化模式及影响因素,为提高治疗质量和改善患者预后提供科学依据。方法选取国家“特定(单)病种质量监测系统”中连续4年的乳腺癌质量监测数据;基于项目反应理论(Item response theory,IRT)计算乳腺癌在术前检查、治疗以及结局3个维度的治疗质量;构建LGMM分析乳腺癌各维度治疗质量的独立以及联合变化趋势,结合实际意义及统计指标确定最优模型。结果在独立变化趋势分析中,术前检查、治疗和结局维度均识别出2个潜在类别,其中,术前检查维度中呈快速上升趋势占9%、呈相对稳定趋势占91%;治疗维度中稳定增长占23%、缓慢下降占77%;结局维度中呈上升趋势占13%、呈下降趋势占87%。在联合变化趋势分析中,识别出2个潜在类别:第一类占比约8%,该类术前检查维度治疗质量较好,其截距和斜率均值分别为3.326和3.367,治疗和结局维度的治疗质量稳步提高;第二类占比约92%,该类治疗维度治疗质量较好,其截距和斜率均值分别为0.548和0.018,术前检查和结局维度的治疗质量仍有改善空间;患者特征中BMI和M分期是治疗质量联合变化趋势的重要影响因素。结论该研究期间乳腺癌治疗质量在术前检查、治疗和结局各维度均有不同程度的改善;在三个维度的联合变化趋势分析中,术前检查维度治疗质量的提高,可为后续治疗提供可行的参考,达到减少并发症的目的。

基于UPLC/Q-TOF MS/MS的花生油成分分析

采用超高效液相色谱-串联四级杆飞行时间质谱(UPLC/Q-TOF MS/MS)联用仪对花生油甲醇提取液分离检测,分析花生油成分,并通过二级质谱图和标准品确定物质。结果表明:正离子模式下检出86种化合物,鉴定30种物质,其中芥酸、棕榈酰胺、硬酯酰胺、油酸酰胺、11Z-二十二碳二烯酸为已知的花生油成分,亚油酰乙醇胺、亚油酰胺、鞘氨醇、N-油酰乙醇胺、十八碳四烯酸、顺-4-癸二酸等26种物质均为首次被检出;在负离子模式下,共检出27种化合物,鉴定15种物质,其中包括花生油中常见的7种脂肪酸,首次检出(Z)-13-氧-9-十八烯酸、蓖麻油酸、烯油酸、13-羟基十八酸和2(R)-羟基海藻酸5种脂肪酸和其他3种物质。