一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统技术方案

本发明专利技术提供一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统及其在共病评估中的应用，基于老年慢性心力衰竭患者院内死亡的独立危险因素，建立老年慢性心力衰竭患者共病负担评估和院内死亡预测模型，所述预测模型具有简便、易于操作、精准等优点，能够高效评估老年慢性心力衰竭患者的共病负担、病情严重程度，预测院内死亡风险，对老年慢性心力衰竭患者的共病综合评估、加强临床干预及个体化治疗具有重要的指导意义。导意义。导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统


[0001]本专利技术涉及医疗
，特别涉及一种共病负担评估模型及方法，用于评估共病患者的身体状态。

技术介绍

[0002]共病是指一个患者同时患有2种及以上慢性疾病，该情形在老年人群属于常见的公共卫生问题。慢性心力衰竭(chronic heart failure，CHF)作为心血管疾病的终末阶段，同样也是老年人最常见的致死、致残、反复住院的重要疾病之一，而且老年慢性心力衰竭患者共病现象非常普遍。据报道，86％以上心衰患者存在共病现象，65岁以上心衰患者中同时患有5种以上非心血管疾病的比例高达占40％。多病共存不仅增加了慢性心力衰竭诊治难度，而且严重影响患者生存质量、增加再住院及死亡等不良预后。共病不仅是老年慢性心力衰竭诊疗的“瓶颈”，更是临床研究及指南的“短板”。因此，加强共病负担的评估与综合管理，对提高老年慢性心力衰竭患者的个体化诊疗水平成为重要。
[0003]目前，共病负担的评估缺乏有效的方法和统一的标准。国内外关于共病负担评估方法有两类，一类是共病数目，即个体共患慢性疾病的累积数目。此方法应用最多，使用也最为简单，然而，受研究人群、疾病诊断获取来源，共病种类及数量等影响，共病数目的研究结果差异较大，且对不良预后的预测价值尚存在争议，该方法最大的缺陷是忽略了疾病的严重程度评估，而这也是影响预后的最重要因素。另外一类是基于不同临床情境、不同研究目的建立的共病负担评估体系，如Charlson共病指数(aCCI)，老年共病指数等。这些共病评估体系涵盖了疾病种类和严重程度的评估，然而，这些共病评估体系评估方法较为复杂，且并非是在老年慢性心力衰竭患者人群中建立的，所涵盖的疾病种类也缺乏针对性，对慢性心力衰竭患者共病负担的评估及预后预测的效能仍不理想。因此，基于死亡终点事件，建立适于老年慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，为老年慢性心力衰竭患者共病的管理提供一种实用工具，具有一定的临床应用价值。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了克服上述
技术介绍
的不足，建立了一种客观、简便、实用、预测价值更高的、老年慢性心力衰竭患者共病负担评估系统及其应用，易于操作使用。
[0005]为达到以上目的，本专利技术提供一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，包括：数据收集模块、共病负担评估模块、评估验证模块、评估预测效能检验模块；
[0006]所述数据收集模块，用于收集共病患者患病信息；
[0007]所述共病负担评估模块，用Logistic回归分析筛选与死亡相关的共病指标，并以此指标建立共病负担模型；
[0008]所述评估验证模块，采用所述共病负担模型对受试者进行预测，并根据实际死亡情况验证所述共病负担模型的预测价值；
[0009]所述评估预测效能检验模块，通过采用所述受试者工作特征曲线分析所述共病负
担模型的效能，计算所述工作特征曲线下面积值，所述线下面积值越接近1，诊断效果越好。
[0010]进一步，所述患病信息包括：病患疾病信息、疾病诊断信息、实验室检查信息。
[0011]进一步，所述共病负担模型为危险因素评分模型或者列线图模型。
[0012]进一步，所述评估验证模块是采用Bootstrap计算机模拟方式，根据实际死亡情况验证所述危险因素评分模型或列线图模型的预测价值。
[0013]进一步，所述共病负担评估模块是以所述实际死亡情况为因变量，共病患者的常见慢性病为自变量，进行单因素或多因素Logistic回归分析，得出慢性肾脏病、贫血、恶性肿瘤和慢性阻塞性肺疾病是造成死亡的独立危险因素，结合年龄分层、NYHA分级以及N末端B型钠尿肽前体指标构建所述共病负担模型。
[0014]进一步，所述危险因素评分模型是将年龄分层、NYHA分级以及N末端B型钠尿肽前体指标按照各自比值比OR值进行加权。
[0015]进一步，所述列线图模型是通过构建年龄分层、NYHA分级以及N末端B型钠尿肽前体指标多因素Logistic回归模型，根据模型中各因素对结局变量的贡献程度，给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测值。
[0016]一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统在共病负担评估中的应用，其特征在于，步骤如下：
[0017]步骤1：收集病患疾病信息、疾病诊断信息、实验室检查信息、心脏超声信息、院内治疗结局信息；
[0018]步骤2：以所述实际死亡情况为因变量，共病患者的常见慢性病为自变量，进行单因素或多因素Logistic回归分析，得出慢性肾脏病、贫血、恶性肿瘤和慢性阻塞性肺疾病是造成死亡的独立危险因素，结合年龄分层、NYHA分级以及N末端B型钠尿肽前体指标构建所述共病负担模型；
[0019]步骤3：采用Bootstrap计算机模拟方式，采用所述共病负担模型对受试者进行预测，并根据实际死亡情况验证所述共病负担模型的预测价值；
[0020]步骤4：通过采用所述受试者工作特征曲线分析所述共病负担模型的效能，计算所述工作特征曲线下面积值，所述线下面积值越接近1，诊断效果越好。
[0021]本专利技术的有益效果在于，本系统是基于老年慢性心力衰竭患者院内死亡的危险因素，建立老年慢性心力衰竭患者共病负担评估和死亡预测模型，该系统的预测模型具有简便、易于操作、精准等优点，能够高效评估老年慢性心力衰竭患者的共病负担、病情严重程度，预测院内死亡风险，对老年慢性心力衰竭患者的临床治疗策略、加强临床干预及个体化治疗具有重要的指导意义。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术实施例的老年CHF患者共病负担评估系统示意图；
[0024]图2为本专利技术为本专利技术构建基于院内死亡的老年CHF患者共病负担评估模型的技术路线；
[0025]图3为老年CHF住院患者院内死亡的独立危险因素OR值的森林图；
[0026]图4为新建共病负担评分模型的ROC曲线分析及95％CI；
[0027]图5为老年CHF住院患者院内死亡风险预测列线图模型；
[0028]图6为列线图模型的ROC曲线分析及95％CI；
[0029]图7为四种共病负担评估模型对院内死亡及心源性死亡的预测效能比较；
[0030]图8为列线图模型不同指标评分、总评分及风险率。
具体实施方式
[0031]下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步的详细描述。
[0032]参见图1所示，慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统1包括数据收集模块2、共病负担评估模块3、评估验证模块4、评估预测效能检验本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，包括：数据收集模块、共病负担评估模块、评估验证模块、评估预测效能检验模块；所述数据收集模块，用于收集共病患者患病信息；所述共病负担评估模块，用Logistic回归分析筛选与死亡相关的共病指标，并以此指标建立共病负担模型；所述评估验证模块，采用所述共病负担模型对受试者进行预测，并根据实际死亡情况验证所述共病负担模型的预测价值；所述评估预测效能检验模块，通过采用所述受试者工作特征曲线分析所述共病负担模型的效能，计算所述工作特征曲线下面积值，所述线下面积值越接近1，诊断效果越好。2.根据权利要求1所述的慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，所述患病信息包括：病患疾病信息、疾病诊断及病情严重程度信息、实验室检验信息、心脏超声信息、院内治疗结局信息。3.根据权利要求1所述的慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，所述共病负担模型为危险因素评分模型或者列线图模型。4.根据权利要求3所述的慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，所述评估验证模块是采用Bootstrap计算机模拟方式，根据实际死亡情况验证所述危险因素评分模型或列线图模型的诊断效能及预测价值。5.根据权利要求3所述的慢性心力衰竭患者的共病负担评估系统，其特征在于，所述共病负担评估模块是以所述实际死亡情况为因变量，共病患者的常见慢性病为自变量，进行单因素或多因素Logistic回归分析，得出慢性肾脏病、贫血、恶性肿瘤和慢性阻塞性肺疾病是造成死亡的独立危险因素，结合年龄分层、NYHA分级以及N末端B型钠尿肽前体指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：边素艳，朱剑，何昆仑，王彬华，徐洪丽，刘姗姗，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第二医学中心，
类型：发明
国别省市：