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门静脉高压侧支循环与食管胃静脉曲张的关系
被引量:
3
1
作者
周丽丽
张春清
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2023年第9期2210-2216,共7页
侧支循环是门静脉高压的主要症状之一,是食管胃静脉曲张形成的解剖基础。本文总结了侧支循环产生的解剖基础、类型,侧支循环与食管胃静脉曲张产生关系相关研究进展,阐述了门静脉高压的病理生理机制及食管胃静脉曲张的治疗策略,为门静脉...
侧支循环是门静脉高压的主要症状之一,是食管胃静脉曲张形成的解剖基础。本文总结了侧支循环产生的解剖基础、类型,侧支循环与食管胃静脉曲张产生关系相关研究进展,阐述了门静脉高压的病理生理机制及食管胃静脉曲张的治疗策略,为门静脉高压的临床治疗提供理论参考。
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关键词
肝硬化
高血压
门静脉
侧支循环
食管和胃静脉曲张
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职称材料
基于机器学习算法的肝硬化患者经颈静脉肝内门体分流术后临床结局预测
被引量:
1
2
作者
黄婷萍
王广川
+1 位作者
黄广军
张春清
《中华消化病与影像杂志(电子版)》
2022年第1期4-10,共7页
目的探讨机器学习对于经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)的肝硬化患者预后的临床预测价值。方法本研究共纳入山东大学附属山东省立医院2016年1月至2019年12月收治的53例肝硬化患者,分别收集术前及术后临床变量68项,以术后出血、肝性脑病、...
目的探讨机器学习对于经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)的肝硬化患者预后的临床预测价值。方法本研究共纳入山东大学附属山东省立医院2016年1月至2019年12月收治的53例肝硬化患者,分别收集术前及术后临床变量68项,以术后出血、肝性脑病、肝病相关死亡、分流道失功能分别作为独立结局。使用逻辑回归筛选对结局有显著影响的临床变量,分别构建相应的支持向量机(SVM)模型,同时构建沙普利可加性特征解释方法(SHAP)模型进行解释分析。结果术后出血SVM模型,准确率0.75,召回率1.00,曲线下面积(AUC)=0.81;肝性脑病SVM模型,准确率0.75,召回率0.67,AUC=0.77;肝病相关死亡SVM模型,准确率0.88,召回率1.00,AUC=0.87;分流道失功能SVM模型,准确率0.94,召回率0.67,AUC=0.87。构建的四个模型中纳入变量SHAP值最高的依次为服用利尿剂、服用益生菌、术前门静脉压力值和终末期肝病模型(MELD)评分。结论机器学习在肝硬化TIPS术后不同临床结局的预测中有较好的实用价值,可辅助临床医生预测此类患者术后状况,早期进行有效干预。
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关键词
肝硬化
经颈静脉肝内门体分流术
机器学习
临床结局
原文传递
题名
门静脉高压侧支循环与食管胃静脉曲张的关系
被引量:
3
1
作者
周丽丽
张春清
机构
山东大学齐鲁医学院附属山东省立医院消化内科
济宁市第一人民
医院
消化
内科
出处
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2023年第9期2210-2216,共7页
基金
国家自然科学基金(81970533)。
文摘
侧支循环是门静脉高压的主要症状之一,是食管胃静脉曲张形成的解剖基础。本文总结了侧支循环产生的解剖基础、类型,侧支循环与食管胃静脉曲张产生关系相关研究进展,阐述了门静脉高压的病理生理机制及食管胃静脉曲张的治疗策略,为门静脉高压的临床治疗提供理论参考。
关键词
肝硬化
高血压
门静脉
侧支循环
食管和胃静脉曲张
Keywords
Liver Cirrhosis
Hypertension,Portal
Collateral Circulation
Esophageal and Gastric Varices
分类号
R575.2 [医药卫生—消化系统]
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职称材料
题名
基于机器学习算法的肝硬化患者经颈静脉肝内门体分流术后临床结局预测
被引量:
1
2
作者
黄婷萍
王广川
黄广军
张春清
机构
山东大学齐鲁医学院附属山东省立医院消化内科
山东
第一医科
大学
附属
山东
省立医院
消化
内科
出处
《中华消化病与影像杂志(电子版)》
2022年第1期4-10,共7页
基金
国家自然科学基金委员会(课题编号:81970533)。
文摘
目的探讨机器学习对于经颈静脉肝内门体分流术(TIPS)的肝硬化患者预后的临床预测价值。方法本研究共纳入山东大学附属山东省立医院2016年1月至2019年12月收治的53例肝硬化患者,分别收集术前及术后临床变量68项,以术后出血、肝性脑病、肝病相关死亡、分流道失功能分别作为独立结局。使用逻辑回归筛选对结局有显著影响的临床变量,分别构建相应的支持向量机(SVM)模型,同时构建沙普利可加性特征解释方法(SHAP)模型进行解释分析。结果术后出血SVM模型,准确率0.75,召回率1.00,曲线下面积(AUC)=0.81;肝性脑病SVM模型,准确率0.75,召回率0.67,AUC=0.77;肝病相关死亡SVM模型,准确率0.88,召回率1.00,AUC=0.87;分流道失功能SVM模型,准确率0.94,召回率0.67,AUC=0.87。构建的四个模型中纳入变量SHAP值最高的依次为服用利尿剂、服用益生菌、术前门静脉压力值和终末期肝病模型(MELD)评分。结论机器学习在肝硬化TIPS术后不同临床结局的预测中有较好的实用价值,可辅助临床医生预测此类患者术后状况,早期进行有效干预。
关键词
肝硬化
经颈静脉肝内门体分流术
机器学习
临床结局
Keywords
Liver cirrhosis
Transjugular intrahepatic portal shunt
Machine learning
Clinical outcome
分类号
R657.31 [医药卫生—外科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
门静脉高压侧支循环与食管胃静脉曲张的关系
周丽丽
张春清
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习算法的肝硬化患者经颈静脉肝内门体分流术后临床结局预测
黄婷萍
王广川
黄广军
张春清
《中华消化病与影像杂志(电子版)》
2022
1
原文传递
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