本文選題：數(shù)據(jù)清洗　切入點(diǎn)：臨床輸血數(shù)據(jù)庫(kù)　出處：《中國(guó)人民解放軍醫(yī)學(xué)院》2017年碩士論文

【摘要】：目的本研究旨在探索快速清洗臨床輸血數(shù)據(jù)庫(kù)的方法,并利用清洗后的有效數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘研究,對(duì)髖關(guān)節(jié)手術(shù)病人的輸血現(xiàn)狀進(jìn)行概述分析,建立髖關(guān)節(jié)置換術(shù)病人的異體紅細(xì)胞需求量智能模型,探索血液保護(hù)策略,促進(jìn)個(gè)體化、精細(xì)化的輸血治療方案的建立與發(fā)展。方法1、通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗理論,探索數(shù)據(jù)清洗的實(shí)現(xiàn)方式與科學(xué)方法,針對(duì)清洗過程的不同階段,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗流程,結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)及人工校正的手段,利用“篩選”、“診斷”、“編輯”的方法針對(duì)不同的“問題”數(shù)據(jù)進(jìn)行分別處理,并通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過程,清洗得到研究分析所需要的數(shù)據(jù)類型及格式,并獲得全部數(shù)據(jù)內(nèi)容,以便為數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析做基礎(chǔ)。2、利用清洗臨床輸血數(shù)據(jù)庫(kù)所得到的髖關(guān)節(jié)手術(shù)的病人病例,回顧性分析我院自1999年-2015年病例共4250例,包括病人完整的病歷信息數(shù)據(jù),利用SPSS軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,比較各年間異體紅細(xì)胞輸注概況的差異,對(duì)近年來臨床用血概況進(jìn)行描述。3、篩選2000年-2015年之間我院完整病人病例共1064例,將數(shù)據(jù)資料進(jìn)行清洗、匯總,獲取病人完整信息數(shù)據(jù)。通過查閱文獻(xiàn)得到與髖關(guān)節(jié)置換術(shù)異體紅細(xì)胞輸注相關(guān)因素,利用多元回歸模型及機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立髖關(guān)節(jié)置換術(shù)異體紅細(xì)胞需求量的預(yù)測(cè)模型。4、選取2013年1月-2015年6月我院由同一骨科團(tuán)隊(duì)實(shí)施手術(shù)的病人181例,分組為使用TXA組88例,對(duì)照組93例,比較手術(shù)前后Hb值、術(shù)中Hb下降值、異體血輸注量、失血量、引流量等指標(biāo)之間的差異。結(jié)果1、按照數(shù)據(jù)清洗流程圖對(duì)臨床輸血數(shù)據(jù)庫(kù)提取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行“篩選”、“診斷”、“編輯”,每例病例包括病人的基本信息、手術(shù)信息、生命體征、術(shù)前術(shù)后實(shí)驗(yàn)室檢查信息、輸血信息在內(nèi)的99項(xiàng)信息列表,所涵蓋的信息包括字符、數(shù)字等多種數(shù)據(jù)類型。取得全部有效數(shù)據(jù)之后,可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)挖掘的研究需求,調(diào)取所需病例及相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。2、4250例進(jìn)行髖關(guān)節(jié)手術(shù)的病例中,進(jìn)行過輸血治療的病人比例為55.72%,異體紅細(xì)胞平均輸注量為3.17±1.27單位;平均住院日逐年下降;各年的輸血比例約在40%-70%之間;手術(shù)中異體紅細(xì)胞臺(tái)均輸注量在2006年之后均維持在4單位左右,而臺(tái)均申請(qǐng)量在2009年之后,各年均低于3單位;單/雙髖關(guān)節(jié)手術(shù)圍術(shù)期異體紅細(xì)胞平均輸注量分別在2009/2010年達(dá)到最大,之后均逐年下降。3、自2000年-2015年在我院手術(shù)、經(jīng)清洗后具有完整記錄的1064例,選取異體紅細(xì)胞輸注的獨(dú)立影響因素納入模型,經(jīng)多元線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GBDT等人工智能方法建模,可知GBDT最適用于輸血量預(yù)測(cè)模型的建立。4、病人術(shù)前Hb(P=0.850)、失血量(P=0.072)、引流量(P=0.214)、異體紅細(xì)胞平均使用量(P=0.091)等指標(biāo)在兩組間的差異不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;術(shù)后Hb、術(shù)中Hb下降程度在兩組間的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)論利用計(jì)算機(jī)技術(shù)以及數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過程對(duì)臨床輸血數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行清洗的流程及方法是有效的;對(duì)于輸血量的預(yù)測(cè)模型,使用GBDT方法較為有效;低劑量使用TXA藥物可以降低手術(shù)中Hb的損失,但并不能改善輸血量,作為血液保護(hù)手段,可能需要更大劑量的TXA來降低病人對(duì)于異體紅細(xì)胞的依賴。
[Abstract]:The purpose of this study was to explore the method of rapid cleaning of clinical blood transfusion database, and the use of effective data cleaning after the study of data mining, summarizes the status quo analysis of blood transfusion on patients with hip surgery, allogeneic red blood cells demand Chi established hip replacement patients can model, explore the blood conservation strategy, promote the establishment of individual. With the development of blood transfusion treatment fine. Methods 1, through the study of the theory of data cleansing, data exploration and scientific methods for cleaning, according to different stages of the cleaning process, the design of data cleaning process, the combination of computer technology and artificial means of correction, the use of "screening", "diagnosis", "Edit" method according to the different "problem" data are processed, and through big data analysis on the learning process, cleaning the data needed to pass the type type, and all In order to analyze the content of the data,.2 based data mining and data cleaning, using hip surgery by clinical blood transfusion database of patients were analyzed retrospectively in our hospital from 1999 -2015 in 4250 cases, including patients with complete medical information data, statistical analysis was performed using SPSS software. The comparison between allogeneic red blood cells the difference of the lost note, in recent years of blood for clinical use are described in.3, screening between 2000 -2015 cases in our hospital patients complete a total of 1064 cases, data cleaning, summary, complete access to patient information data. Through the literature note factors associated with hip replacement allogeneic red blood cell transfusion, using multiple regression model and machine learning method of.4 model of hip replacement allogeneic red blood cell demand, by the same team Department of orthopedics from January 2013 -2015 year in June in our hospital implementation of hand 181 cases of patients, divided into TXA group of 88 cases, 93 cases in control group were compared before and after the operation of Hb, with the decrease of Hb, allogenic blood transfusion volume, blood loss, the difference between the drainage index. Results 1, to "screen" in accordance with the data flow chart of clinical transfusion database cleaning the extracted data, "diagnosis", "Edit", each of the cases including basic information, patient information, vital signs, preoperative and postoperative laboratory examination information, a list of 99 items of information, information of blood transfusion, which includes information on characters, digital and other data types. After all the valid data. Can the demand according to different data mining research, the transfer of required cases and related data of.24250 cases were hip surgery cases, the proportion of patients had blood transfusion was 55.72%, the average amount of infusion of allogeneic red blood cells was 3.17 + 1.27 units; The average hospitalization days decreased year by year; the annual rate of blood transfusion is about 40%-70%; allogeneic red blood cell transfusion in surgery after 2006 was maintained at about 4 units, and the units are applications in 2009, the average of less than 3 units; single / double hip surgery perioperative allogeneic red blood cell average the infusion amount in 2009/2010 reached the maximum after.3 were decreased year by year, from 2000 -2015 years in our hospital surgery, 1064 cases after cleaning with a complete record, select the independent influencing factors of allogeneic red blood cell transfusion into the model, the multivariate linear regression, neural network, GBDT modeling method of artificial intelligence the GBDT is most suitable for blood transfusion in the prediction model of.4 patients before Hb (P=0.850), blood volume (P=0.072), drainage (P=0.214), the average amount of allogeneic red blood cells (P=0.091) and other indicators in the difference between the two groups was not statistically significant; after Hb Hb, intraoperative decreased degree of difference between the two groups were statistically significant. Conclusion the use of computer technology and data learning process and methods of cleaning of clinical blood transfusion database is effective for blood transfusion; prediction model, using the GBDT method is effective; low dose can reduce the operating losses of Hb use of TXA drugs but can not improve the amount of blood transfusion, blood as a means of protection, may require higher doses of TXA to reduce patient dependence on allogeneic red blood cells.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)人民解放軍醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R687.4;R446.1

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本文編號(hào)：1680422