BP神经网络用于评估肾小球滤过率的研究

目的探讨使用BP神经网络技术用于评估肾小球滤过率的意义。方法根据神经网络原理,进行BP网络建模,并进行训练,直到均方误差(MSE)<10-8。选择我科慢性肾病患者1 330例,分别使用MDRD简化方程和训练好的BP网络对肾小球滤过率进行计算,结果使用方差分析和线性回归分析,比较两种方法的优缺点。结果两种方法方差分析P=0.590,均值比较差异无统计学意义。线性相关系数0.999(P<0.001),两种方法计算结果高度相关。结论BP神经网络可以用于评估肾小球滤过率,为探索更优的评估方程提供了一种不同于回归方程的方法。

成人维持性血液透析患者早期病死率及相关风险分析

目的:通过分析成人维持性血液透析(MHD)患者早期(120 d内)病死率,探究影响透析早期死亡危险因素并建立风险预测模型,为提高MHD患者生存率提供研究依据。方法:选2008年1月1日—12月31日年浙江大学医学院附属第一医院肾脏病中心成人MHD患者4885例,分为预测模型组(3603例)和验证模型组(1282例)。对预测模型组采用多因素logistic回归分析120 d内死亡危险因素并建立预测模型,绘制受试者操作特征(ROC)曲线,评价模型预测能力。结果:4885例MHD患者120 d内累积病死率为20.97/100人年,365 d为12.25/100人年。预测模型组多因素logistic回归分析显示,首次透析年龄>60岁(OR=1.792)、非慢性肾小球肾炎(OR=2.214)、合并心脑血管疾病(OR=2.695)、血白蛋白<35 g/L(OR=1.358)、血小板计数<120×10^(9)/L(OR=2.194)、血肌酐<600μmol/L(OR=1.652)、尿素氮>30 mmol/L(OR=1.887)、血磷<1.13 mmol/L(OR=1.783)、脉压差>55 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)(OR=1.656)、低密度脂蛋白<1.5 mmol/L(OR=1.873)、血钙>2.5 mmol/L(OR=1.876)为MHD患者早期死亡的危险因素(P值均<0.05),据此建立风险预测模型。验证模型组ROC曲线下面积为0.810,敏感度为85.7%,特异度为62.5%。结论:成人MHD患者透析后120 d内病死率较高,根据危险因素建立的预测模型可有效预测透析早期死亡风险。