克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型及构建方法技术

本发明专利技术针对克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤在临床上鉴别困难的问题，发明专利技术了一种鉴别模型，通过临床表现，内镜下特征及影像学特征几个方面中的多个指标进行统计分析后进行设计，得到根据临床表现的指标包括肠出血、肠外表现；内镜下特征的指标为节段性病变、铺路石征；影像学特征的指标为分层强化、中重度强化及肠系膜周围血管增多等7个指标的划分，最后求和，总分数≧3分时，为克罗恩病，总分﹤3分时为肠道溃疡型淋巴瘤；通过上述模型可以快速准确的区分克罗恩病与肠道溃疡型淋巴瘤，且发明专利技术了对应的鉴别器械，使鉴别更加简单直观。

Differential model and construction method of Crohn's disease and intestinal ulcerative lymphoma

【技术实现步骤摘要】
克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型及构建方法
本专利技术属于疾病区分鉴别模型
，尤其针对克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别方便，具体涉及为一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型及模型构建方法。
技术介绍
克罗恩病是一种原因不明的肠道炎症性疾病，在胃肠道的任何部位均可发生，但好发于末端回肠和右半结肠。本病和溃疡性结肠炎两者统称为炎症性肠病。本病临床表现为腹痛、腹泻、肠梗阻，伴有发热、营养障碍等肠外表现。肠道溃疡型淋巴瘤是一种消化系统的恶性肿瘤，临床常见的临床表现亦为发热、腹痛、腹泻，也可出现体重下降。克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别诊断是临床的难题，二者有很多相似之处，但二者治疗方案有所不同，且预后也不相同，因此准确的诊断有助于治疗药物的选择，亦有助于改善患者预后。二者均可以病理作为诊断的金标准，但在临床上典型的病理表现的阳性率均比较低，故仍有很多患者不能明确诊断为克罗恩病或肠道溃疡型淋巴瘤。因此如何更加准备的区分鉴定克罗恩病与肠道溃疡型淋巴瘤对患者的治疗会提供很大的借鉴意义。目前针对克罗恩病与肠道溃疡型淋巴瘤的检查主要包括临床特点、实验室检查、内镜及影像学特点等几个方面，而针对各个方面的检查存在很多指标，纳入何种指标进行区分鉴定成为一个需要解决的最关键技术问题，以及选择特定指标后如何赋值确定模型也是一个需要解决的技术问题。本专利技术针对现有技术中不能选择有效合适的指标进行克罗恩病与肠道溃疡型淋巴瘤鉴定及各个指标如何有效赋值的问题，提供一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型及模型构建方法。
技术实现思路
为了克服不能选择有效合适的指标进行克罗恩病与肠道溃疡型淋巴瘤鉴定及各个指标如何有效赋值的问题，本专利技术提供一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型及模型构建方法。一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其包括临床表现，内镜下特征及影像学特征至少2个方面的对应指标的得分及对应指标的得分之和；其特征在于，总得分大于等于设定分数时诊断为克罗恩病，总得分小于设定分数时诊断为肠道溃疡型淋巴瘤。进一步，临床表现的指标包括肠出血、肠外表现；内镜下特征的指标为节段性病变、铺路石征；影像学特征的指标为分层强化、中重度强化及肠系膜周围血管增多。进一步，有肠出血得分-2分，无肠出血得分0分；有肠外表现得分2分，无肠外表现得分0分；有节段性病变得分1分，无节段性病变得分0分；铺路石征得分2分，无铺路石征得分0分、有分层强化得分1分、无分层强化得分0分；有中重度强化得分1分、无中重度强化得分0分；有肠系膜周围血管增多得分1分，无肠系膜周围血管增多得分0分。进一步，总分数≧3分时，为克罗恩病，总分﹤3分时为肠道溃疡型淋巴瘤。一种克罗恩病及肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型构建方法，1)收集足够的确诊的克罗恩病及肠道溃疡型淋巴瘤的患者；2)针对患者的临床表现，内镜下特征及影像学特征进行收集，统计数据；3)针对临床表现，内镜下特征及影像学特征的每个指标进行单因素分析，通过单因素分析选择潜在预测评分指标；选择P<0.05的指标作为潜在预测评分指标；4)多因素分析确定独立预测指标；将以上P＜0.05的指标纳入二元logistic回归行多因素分析；评分模型建立及评价，建立的logistic回归方程为：Logit(P)＝-4.9437-2.3876X1+2.0993X2+1.7663X3+2.5769X4+1.6304X5+1.8204X6+1.2979X7(X1代表肠出血，X2代表肠外表现，X3代表节段性病变，X4代表铺路石征，X5代表分层强化，X6代表中重度强化；X7代表肠系膜周围血管增多)评分的确立依赖于回归系数。根据多因素分析的结果，以最小的回归系数的指标作为1分，其他变量的回归系数除以最小回归系数，结果四舍五入即得到各变量的分值。本专利技术还公开了一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别器械，其包括一矩形结构，矩形结构上部分为表格分区结构，其特征在于，表格分区上部包括一“指标”格，“是得分”格；“否得分”格；下方最前方格为具体的指标名称格，同行后面的得分格；分别为对应各指标是与否的得分格；最下方一行为总计行，统计总得分；具体指标格分别是：“肠出血”格、“肠外表现”格、“节段性病变”格、“铺路石征”格、“分层强化”格、“中重度强化”格、“肠系膜周围血管增多”格。进一步，在具体指标格前方设置归类列；“肠出血”格、“肠外表现”格前方归类为“临床表现”格；“节段性病变”格、“铺路石征”格前方归类为“内镜下特征”格；“分层强化”格、“中重度强化”格、“肠系膜周围血管增多”格前方归类为“影像学特征”格。进一步，1)“肠出血”格后方为“-2”格与“0”格；分别是存在肠出血的得分与无肠出血的得分。2).“肠外表现”格后方为“2”格与“0”格；分别是存在肠外表现的得分与无肠外表现的得分。3).“节段性病变”格后方为“-2”格与“0”格；分别是存在节段性病变的得分与无节段性病变的得分。4).“铺路石征”格后方为“3”格与“0”格；分别是存在铺路石征的得分与无铺路石征的得分。5).“分层强化”格后方为“2”格与“0”格；分别是存在分层强化的得分与无分层强化的得分。6).“中重度强化”格后方为“2”格与“0”格；分别是存在中重度强化的得分与无中重度强化的得分。7).“肠系膜周围血管增多”格后方为“1”格与“0”格；分别是存在肠系膜周围血管增多的得分与无肠系膜周围血管增多的得分。进一步，矩形结构为一矩形板，矩形板为滑面矩形板，其旁设置可擦笔及擦拭结构；矩形板上设置对应的可擦笔及擦拭结构放置结构；使用时通过可擦笔对特征进行标记后汇总计算得分，可以很快区分鉴别克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤。进一步，放置结构为设置在矩形板上表面边缘的放置槽。进一步，放置槽设置为可转动的放置槽，放置槽通过转轴转动。进一步，放置槽设置在右侧，转轴设置在右侧上方；此种设置可以保证器械使用时放置槽转动到最上方，不影响医生的标记。进一步，放置槽前方下侧设置一磁性结构，在矩形结构的对应位置设置与放置槽上磁性结构对应且实现相互吸引固定的磁性结构，在放置槽旋转前与旋转后的矩形结构位置上都设置磁性结构，此种设置可以有效维持放置槽在各种状态下的位置固定。或者，矩形结构内设置空腔；得分格下方设置带灯开关；带灯开关与矩形结构空腔内的直流电源连接。通过按下或触碰对应得分格的带灯开关时灯亮起，起到标示作用，使用者通过开启的灯统计得分情况，此种方式是得分标记方式更加方便。进一步，矩形结构上设置一个总开关，对器械整体进行控制。进一步，设置一控制结构，每个开关都连接到控制结构上，控制结构控制单行内的两个得分开关不能同时打开。进一步，控制结构还连接一计算单元，计算单元还连接一显示结构。通过将控制结构与计算单元连接，计算单元收集得分格下带灯开关的对应分值，进行计算，将计算后的结果传输到显示结构上显示；通过显示结构显示分数，可以很快得出结论。与现有技术的模型及评分方法相比，本专利技术的模型构建后的预测准确率更高，可操作性更强。附图说明图1为不同模型多变量分析ROC曲线图，model_1为仅包含临床表现指标的模型ROC曲线；model_2为包含临床表现指标及内镜学指标的模型ROC曲线；model_3为包含临床表现指标、内镜学指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其包括临床表现，内镜下特征及影像学特征至少2个方面的对应指标的得分及对应指标的得分之和；其特征在于，总得分大于等于设定分数时诊断为克罗恩病，总得分小于设定分数时诊断为肠道溃疡型淋巴瘤。

【技术特征摘要】
1.一种克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其包括临床表现，内镜下特征及影像学特征至少2个方面的对应指标的得分及对应指标的得分之和；其特征在于，总得分大于等于设定分数时诊断为克罗恩病，总得分小于设定分数时诊断为肠道溃疡型淋巴瘤。2.根据权利要求1所述的克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其特征在于，临床表现的指标包括肠出血、肠外表现；内镜下特征的指标为节段性病变、铺路石征；影像学特征的指标为分层强化、中重度强化及系膜周围血管增多。3.根据权利要求2所述的克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其特征在于，有肠出血得分-2分，无肠出血得分0分；有肠外表现得分2分，无肠外表现得分0分；有节段性病变得分1分，无节段性病变得分0分；铺路石征得分2分，无铺路石征得分0分、有分层强化得分1分、无分层强化得分0分；有中重度强化得分1分、无中重度强化得分0分；有肠系膜周围血管增多得分1分，无肠系膜周围血管增多得分0分。4.根据权利要求2所述的克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型，其特征在于，总分数≧3分时，为克罗恩病，总分﹤3分时为肠道溃疡型淋巴瘤。5.一种克罗恩病及肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别模型构建方法，1)收集足够的确诊的克罗恩病及肠道溃疡型淋巴瘤的患者；2)针对患者的临床表现，内镜下特征及影像学特征进行收集，统计数据；3)针对临床表现，内镜下特征及影像学特征的每个指标进行单因素分析，通过单因素分析选择潜在预测评分指标；4)多因素分析确定独立预测指标；将以上P＜0.05的指标纳入二元logistic回归行多因素分析，5)评分模型建立及评价，建立的logistic回归方程为：本发明对应的公式logistic回归方程为：Logit(P)＝-4.9437-2.3876X1+2.0993X2+1.7663X3+2.5769X4+1.6304X5+1.8204X6+1.2979X7(X1代表肠出血，X2代表肠外表现，X3代表节段性病变，X4代表铺路石征，X5代表分层强化，X6中重度强化；X7肠系膜周围血管增多)评分的确立依赖于回归系数。6.根据权利要求6所述的克罗恩病和肠道溃疡型淋巴瘤的鉴别...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨红，钱家鸣，韩伟，张慧敏，王聪灵，谭蓓，郭涛，赖雅敏，刘炜，周炜洵，柏小寅，高翔，陈旻湖，吴开春，曹倩，冉志华，刘占举，胡乃中，朱良如，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：北京,11