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基于中医证候学的糖尿病肾病患者肾小球滤过率评估方法的探索
被引量:
6
1
作者
贾冕
赵进喜
皇甫伟
《环球中医药》
CAS
2016年第3期275-282,共8页
目的探索糖尿病肾病患者基于中医证候学评估肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)的可能性及其方法。方法基于"十一五"国家科技支撑计划《中医全程干预糖尿病肾病进程综合方案研究》的1872例研究数据,采用散点图矩...
目的探索糖尿病肾病患者基于中医证候学评估肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)的可能性及其方法。方法基于"十一五"国家科技支撑计划《中医全程干预糖尿病肾病进程综合方案研究》的1872例研究数据,采用散点图矩阵、安德鲁斯曲线分析、平行坐标图等计算机可视化技术,探求GFR与性别、年龄、身高、体重,以及气虚、血虚、阴虚、阳虚、血瘀、湿浊、痰湿的中医证候积分等11个因素间的关系。将病例分为1400例的组1和472例的组2。基于组1的数据,使用两种方法进行GFR的估算:(1)对11个因素进行线性回归,并根据回归结果进行GFR估算。(2)以病例为单位,纳入11个因素,使用组1病例建立数据库,使用K最邻近结点算法(k-nearest neighbor,KNN),进行GFR估算。基于组2的数据,采用散点图、偏差分析、Bland-Altman作图法及ROC曲线进行验证一致性评价。结果 (1)GFR与性别、年龄、身高、体重以及7个中医证候等因素之间存在特定联系。(2)散点图显示,KNN法分布于±30%范围内的点较之回归方程明显增多。两种评估方法偏差的30%符合率均达到50%以上。回归方程和KNN法偏差的30%符合率分别达到58.1%和69.3%。Bland-Altman作图显示,KNN法估算结果的偏差分布较为均匀,数据相对集中,波动范围小于回归方程估算值。用于诊断肾功能不全时,KNN法的ROC曲线下面积达到0.847。结论基于中医证候学对糖尿病肾病患者的GFR进行评估是可行的。KNN法效果优于回归法,在数据量足够大时,更有利于中医证候学的研究。
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关键词
糖尿病肾病
肾小球滤过率
中医证候
评估
K最邻近结点
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题名
基于中医证候学的糖尿病肾病患者肾小球滤过率评估方法的探索
被引量:
6
1
作者
贾冕
赵进喜
皇甫伟
机构
北京
中医药
大学
第一临床医学院
北京体育大学博士流动站
北京
中医药
大学
东直门医院中医内科教研室
北京
科技
大学
计算机与通信工程学院
出处
《环球中医药》
CAS
2016年第3期275-282,共8页
基金
国家“十一五”科技支撑计划(2006BAI04A03-2)
文摘
目的探索糖尿病肾病患者基于中医证候学评估肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)的可能性及其方法。方法基于"十一五"国家科技支撑计划《中医全程干预糖尿病肾病进程综合方案研究》的1872例研究数据,采用散点图矩阵、安德鲁斯曲线分析、平行坐标图等计算机可视化技术,探求GFR与性别、年龄、身高、体重,以及气虚、血虚、阴虚、阳虚、血瘀、湿浊、痰湿的中医证候积分等11个因素间的关系。将病例分为1400例的组1和472例的组2。基于组1的数据,使用两种方法进行GFR的估算:(1)对11个因素进行线性回归,并根据回归结果进行GFR估算。(2)以病例为单位,纳入11个因素,使用组1病例建立数据库,使用K最邻近结点算法(k-nearest neighbor,KNN),进行GFR估算。基于组2的数据,采用散点图、偏差分析、Bland-Altman作图法及ROC曲线进行验证一致性评价。结果 (1)GFR与性别、年龄、身高、体重以及7个中医证候等因素之间存在特定联系。(2)散点图显示,KNN法分布于±30%范围内的点较之回归方程明显增多。两种评估方法偏差的30%符合率均达到50%以上。回归方程和KNN法偏差的30%符合率分别达到58.1%和69.3%。Bland-Altman作图显示,KNN法估算结果的偏差分布较为均匀,数据相对集中,波动范围小于回归方程估算值。用于诊断肾功能不全时,KNN法的ROC曲线下面积达到0.847。结论基于中医证候学对糖尿病肾病患者的GFR进行评估是可行的。KNN法效果优于回归法,在数据量足够大时,更有利于中医证候学的研究。
关键词
糖尿病肾病
肾小球滤过率
中医证候
评估
K最邻近结点
Keywords
Diabetic nephropathy
Glomerular filtration rate
TCM syndrome
Evaluation
K nearest neighbor node
分类号
R587.1 [医药卫生—内分泌]
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作者
出处
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被引量
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1
基于中医证候学的糖尿病肾病患者肾小球滤过率评估方法的探索
贾冕
赵进喜
皇甫伟
《环球中医药》
CAS
2016
6
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