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        類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎血清學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用

        2015-04-20 18:38:42朱躍進(jìn)王開正
        醫(yī)學(xué)信息 2015年12期
        關(guān)鍵詞:循證醫(yī)學(xué)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        朱躍進(jìn) 王開正

        摘要:目的 提煉血清學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的臨床診斷信息,實(shí)現(xiàn)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎早期干預(yù)治療。方法 采用臨床流行病學(xué)方法回顧分析類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎血清學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù),優(yōu)選試驗(yàn)指標(biāo)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行ROC分析并將ROC數(shù)據(jù)集擴(kuò)展計(jì)算其漏診率、誤診率和驗(yàn)后概率,驗(yàn)證其診斷價(jià)值。結(jié)果 在24694例樣本中18項(xiàng)自身抗體檢測(cè)指標(biāo)優(yōu)選出抗環(huán)瓜氨酸肽抗體(CCP-AB)、類風(fēng)濕因子(RF)、抗核抗體(ANA),受試者工作特征曲線(ROC)曲線下面積(AUC)依次為0.910、0.765和0.676。建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的AUC為0.984。靈敏度、特異性和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值分別為96%、98%和61%。結(jié)論 優(yōu)選出血清學(xué)檢驗(yàn)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的診斷具有較高的準(zhǔn)確性、統(tǒng)一性和可循證性。

        關(guān)鍵詞:類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎;自身抗體;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);ROC;循證醫(yī)學(xué)

        美國(guó)風(fēng)濕病學(xué)學(xué)會(huì)(ACR)和歐洲抗風(fēng)濕病聯(lián)盟(EULAR)2009年關(guān)于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎(RA)分類標(biāo)準(zhǔn)將類風(fēng)濕因子(RF)和抗環(huán)瓜氨酸肽抗體(CCP-AB)作為重要的血清學(xué)指標(biāo)。近年的研究表明,CCP-AB等抗體具有早期診斷的意義,在類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎典型癥狀出現(xiàn)之前干預(yù)治療至關(guān)重要。然而對(duì)于這些血清學(xué)指標(biāo)的認(rèn)識(shí)僅僅從串聯(lián)或并聯(lián)分析是不夠的, 不同的醫(yī)師給出的診斷意見差異很大。有些自身抗體滴度的高低與疾病具有很強(qiáng)的相關(guān)性,因此弄清楚血清學(xué)指標(biāo)與RA的數(shù)量關(guān)系非常必要。

        1 資料與方法

        1.1一般資料 回顧分析瀘州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院和瀘州市第二人民醫(yī)院2012年9月~2014年9月所有CCP-AB、RF、ANA和ENA自身抗體譜檢驗(yàn)數(shù)據(jù),共計(jì)24694例,其中住院病例13241例,門診 11453 例。CCP-AB檢測(cè)573 例,ENA抗體譜9575例,RF檢測(cè)14536例。通過電子病歷查閱個(gè)病例的最后診斷。

        1.2類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷標(biāo)準(zhǔn) ACR/EULAR2009年的類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷標(biāo)準(zhǔn)。

        1.3方法 檢測(cè)方法 CCP-AB為酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)(ELISA),RF為免疫比濁法,ANA為免疫熒光法,ENA為免疫印跡法。

        1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 輸入節(jié)點(diǎn):CCP-AB(S/co值)、RF(IU/ML)、ANA(0/陰性,0.5/±,1/+,2/++,3/+++)。輸出節(jié)點(diǎn):1/類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、0/非類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎。仿真預(yù)測(cè)值:-1~2。

        1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件,ROC分析,輸出ROC數(shù)據(jù)集,并擴(kuò)展計(jì)算出陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、漏診率和誤診率。

        2 結(jié)果

        2.1血清學(xué)實(shí)驗(yàn)的ROC分析 各項(xiàng)指標(biāo)的ROC曲線和AUC見圖1,表1。

        2.2診斷閾值 對(duì)診斷類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的CCP-ab、RF和ANA三項(xiàng)血清學(xué)指標(biāo)確定了漏診率和誤診率最小的診斷閾值(CUT OFF)、靈敏度、特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值見表2。

        2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 CCP-AB 、RF 和ANA三項(xiàng)指標(biāo)聯(lián)合建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎模型的ROC曲線見圖2,AUC=0.993,標(biāo)準(zhǔn)誤=0.007,漸進(jìn) Sig.b=0。漸近 95% 置信區(qū)間為0.98~1.00。ROC擴(kuò)展數(shù)據(jù)集見表3。

        2.4ANN模型驗(yàn)證 應(yīng)用雙盲法驗(yàn)證:將120個(gè)驗(yàn)證病例的CCP-AB、RF和ANA檢測(cè)結(jié)果輸入ANN模型運(yùn)算輸出ANN預(yù)測(cè)值,將預(yù)測(cè)值CUT OFF設(shè)置為0.35(≥0.35為陽(yáng)性),與臨床診斷的符合率為99.60%。診斷靈敏度99.10%,診斷特異性98.7%。

        3 討論

        類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎是一種自身免疫性疾病,自身抗體檢測(cè)是最重要的診斷依據(jù)?;仡櫡治稣f明,其中CCP-AB、RF和ANA三項(xiàng)檢測(cè)是很好的診斷指標(biāo),其AUC在0.75以上。所以對(duì)于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的實(shí)驗(yàn)診斷這三項(xiàng)已經(jīng)具有很好的診斷意義。CCP-AB的AUC達(dá)到0.9以上,而且出現(xiàn)在早期病例中。

        關(guān)于多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的聯(lián)合分析報(bào)道很多[1],然而都采用了簡(jiǎn)單的串聯(lián)分析或并聯(lián)分析,只關(guān)注其單項(xiàng)指標(biāo)的定性結(jié)果,忽略了檢測(cè)物質(zhì)量與疾病的關(guān)系。將CCP-AB、RF和ANA三項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)結(jié)果聯(lián)合建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,不僅提高了診斷的準(zhǔn)確度,從AUC比任意單項(xiàng)指標(biāo)高很多??刂普`診和漏診有據(jù)可循。對(duì)于同一個(gè)醫(yī)療組的統(tǒng)一判斷檢驗(yàn)結(jié)果提供了參考。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用OFFICE插件,容易調(diào)用,計(jì)算方便,容易保存。

        參考文獻(xiàn):

        [1]藺昕,宗揚(yáng)勇,呂連崢.3種指標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)在類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷中的應(yīng)用[J].檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)與臨床,2010,17.

        編輯/成森

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