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        廣義規(guī)則歸納算法在肺炎患兒病原分析中的應(yīng)用研究

        2013-02-27 11:29:30毛曉健王和勇
        中國全科醫(yī)學(xué) 2013年9期
        關(guān)鍵詞:分析研究

        毛曉健,王和勇

        肺炎是5歲以下兒童第1位的死亡原因[1]。通過對(duì)肺炎患兒臨床特征的分析幫助了解其分布特征與規(guī)律,對(duì)兒童肺炎的臨床防治工作有著重要意義。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一種重要的研究方法,其優(yōu)點(diǎn)是能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱含知識(shí)。關(guān)聯(lián)規(guī)則已經(jīng)被應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)研究中,且大多運(yùn)用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析研究[2-6]。廣義規(guī)則歸納 (GRI)是關(guān)聯(lián)規(guī)則中算法的一種[7],該算法的基本思路是依據(jù)深度優(yōu)先搜索策略進(jìn)行分析,可更有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱含信息,以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。將GRI算法用于臨床數(shù)據(jù)分析中的文獻(xiàn)不多[8-11],且目前使用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征與病原的關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)較少。本研究采用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián),為兒童肺炎不同病原的臨床特征研究提供新的思路。

        1 資料與方法

        1.1 資料來源 選取2005—2009年廣州市兒童醫(yī)院住院的肺炎患兒6 290例為研究對(duì)象;年齡1 d~14歲;住院時(shí)間2~44 d。

        1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn) 肺炎診斷標(biāo)準(zhǔn)參考第7版《兒科學(xué)》[12],患兒均有咳嗽等臨床癥狀,肺部檢查有實(shí)變體征和 (或)濕啰音,胸部X線檢查顯示片狀、斑片狀浸潤性陰影或間質(zhì)性改變,并排除肺結(jié)核、肺部腫瘤、肺膿腫、肺血管栓塞、肺出血等。

        1.3 方法

        1.3.1 建立病例數(shù)據(jù)庫 用Excel建立6 290份原始病例資料數(shù)據(jù)庫,保留性別、年齡、年度等臨床特征資料和肺炎病原數(shù)據(jù)。

        1.3.2 GRI算法 根據(jù)建立的病例數(shù)據(jù)庫文件,利用GRI算法進(jìn)行臨床特征資料和病原數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析。GRI算法的基本思路[7]是依據(jù)深度優(yōu)先搜索策略進(jìn)行分析。它從后項(xiàng)入手,逐個(gè)分析后項(xiàng),分析完一個(gè)后項(xiàng)再分析一個(gè)后項(xiàng);在分析每個(gè)后項(xiàng)的過程中,逐個(gè)分析后項(xiàng)所包含的具體類別,分析完一個(gè)類別后再分析一個(gè)類別;在分析每個(gè)類別的過程中,逐個(gè)分析前項(xiàng),分析完一個(gè)前項(xiàng)后再分析一個(gè)前項(xiàng);在分析每個(gè)前項(xiàng)的過程中,逐個(gè)分析前項(xiàng)所包含的具體類別,分析完一個(gè)類別后再分析一個(gè)類別。支持度 (support,%)代表給定數(shù)據(jù)集在所有的數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率;置信度 (confidence,%)代表一個(gè)數(shù)據(jù)集在包含另一個(gè)數(shù)據(jù)集的事務(wù)中出現(xiàn)的頻繁程度。

        1.3.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖 采用Clementine 12.0統(tǒng)計(jì)軟件運(yùn)行得到網(wǎng)絡(luò)圖,直線連接兩個(gè)單元?jiǎng)t說明兩種單元有共同出現(xiàn)的概率,共同出現(xiàn)的概率越高則連接線越粗。

        2 結(jié)果

        2.1 病原分類 住院肺炎患兒中喘息性支氣管肺炎2 095例,占33.31%;呼吸道合胞病毒肺炎1 377例,占21.89%;支原體肺炎1 221例,占19.41%;衣原體肺炎503例,占8.00%;腺病毒性肺炎461例,占7.33%;流行性感冒病毒肺炎437例,占6.95;克雷伯桿菌性肺炎137例,占2.18%;銅綠假單胞菌性肺炎32例,占0.51%;重癥肺炎27例,占0.43%。

        2.2 性別與病原相關(guān)性 男性和女性患兒關(guān)聯(lián)度最高的均是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎 (見圖1、2)。

        圖1 性別與病原相關(guān)性Figure 1 Association relationships between gender and pathogen

        2.3 年齡與病原相關(guān)性 將患兒劃分為以下幾個(gè)年齡段:嬰兒期:0歲<年齡≤1歲;幼兒期:1歲<年齡≤3歲;學(xué)齡前期:3歲<年齡≤6歲;學(xué)齡期:6歲<年齡≤14歲。嬰兒期和幼兒期患兒關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎;學(xué)齡前期和學(xué)齡期患兒關(guān)聯(lián)度最高的均是支原體肺炎 (見圖3、4)。2.4 年份與病原相關(guān)性 2005年關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和支原體肺炎;2006年關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎;2007年關(guān)聯(lián)度最高的是呼吸道合胞病毒肺炎;2008年關(guān)聯(lián)度最高的是呼吸道合胞病毒肺炎;2009年關(guān)聯(lián)度最高的是流行感冒病毒肺炎 (見圖5、6)。

        圖2 性別與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 2 Association relationship networks between gender and pathogen

        圖3 年齡與病原相關(guān)性Figure 3 Association relationships between age and pathogen

        圖4 年齡與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 4 Association relationship networks between age and pathogen

        圖5 年份與病原相關(guān)性Figure 5 Association relationships between year and pathogen

        圖6 年份與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 6 Association relationship networks between year and pathogen

        3 討論

        GRI是關(guān)聯(lián)規(guī)則中算法的一種。和 Apriori算法不同[2-6],GRI算法是基于某項(xiàng)指數(shù)抽取了最大信息量的規(guī)則,可以處理數(shù)字輸入和符號(hào)輸入字段,并考慮了規(guī)則的普遍性 (支持度)和準(zhǔn)確性 (置信度),幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。目前使用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征和病原的關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)較少。本研究采用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征和不同病原之間的關(guān)聯(lián),為肺炎患兒臨床特征和病原相關(guān)性研究提供了新的思路,研究成果對(duì)肺炎患兒臨床防治工作提供了一定的科學(xué)依據(jù)。

        本研究結(jié)果顯示,住院肺炎患兒病原中喘息性支氣管肺炎、呼吸道合胞病毒肺炎、支原體肺炎占據(jù)前3位,細(xì)菌性肺炎所占的比例較少。嚴(yán)永東等[13]研究表示,呼吸道合胞病毒是誘發(fā)兒童喘息的第一位因素,其次是肺炎支原體、肺炎衣原體等。提示在肺炎患兒病原中呼吸道合胞病毒占據(jù)最重要的作用,此外應(yīng)注意支原體在肺炎患兒病原學(xué)中的作用[14-16],對(duì)肺炎患兒應(yīng)盡量明確病原,根據(jù)病因進(jìn)行相應(yīng)治療,防止抗生素濫用。

        本研究結(jié)果顯示,不同年齡段肺炎患兒病原不相同。對(duì)3歲之下的肺炎患兒,最重要的病原是呼吸道合胞病毒;對(duì)3歲之上的肺炎患兒,最常見的病原是支原體。這些與楊曉麗等[17]、姚歡銀等[18]的研究結(jié)果一致,和楊建環(huán)等[19]的研究結(jié)果既有一致性又有差異,可能與地域差異有關(guān)。

        此外,本研究還表明,不同年度住院肺炎患兒的病原組成有所不同,這與既往用Apriori算法及其他研究方法研究的結(jié)果一致[6],進(jìn)一步說明GRI算法可以用于分析肺炎患兒臨床特征與病原的相關(guān)性;也和孫漢慶[20]研究具有一定的相同之處,進(jìn)一步提示在進(jìn)行不同年度肺炎患兒防治工作時(shí),應(yīng)根據(jù)本年度肺炎患兒的病原學(xué)特點(diǎn)進(jìn)行。

        本文研究了GRI算法挖掘肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián),利用了Clementine軟件進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果與相關(guān)文獻(xiàn)基本吻合,說明了GRI算法可以探索肺炎患兒臨床特征與不同病原之間的多重相關(guān)性。但是,本研究僅采集了2005—2009年的數(shù)據(jù),今后還要繼續(xù)采集其他年份數(shù)據(jù),以便進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián)。

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