【技术实现步骤摘要】
一种恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法
[0001]本申请涉及睡眠障碍防控
，特别是涉及一种恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法。
技术介绍
[0002]睡眠是维持人体机能的必要环节。睡眠不足会导致免疫系统、下丘脑、垂体和肾上腺功能下降。癌症的诊断和治疗中，手术是一种必不可少的有效途径。受测者在围术期的睡眠障碍更加明显。保持良好的睡眠是恢复和促进健康的重要途径，在维持人体生理和心理平衡方面起着重要作用。因此，准确评估癌症受测者的睡眠质量情况对于促进癌症受测者术后康复、改善癌症受测者的生存、对疾病治疗的反应、提高生活质量，减少并发症是必要的，及时识别高危受测者并进行干预至关重要。
[0003]目前，评估围术期受测者的睡眠质量，多利用脑电图信号并用构建卷积网络的方法预判受测者睡眠质量。然而这些手段对于处在恶性肿瘤围术期的受测者，缺乏可靠的预测因子，特别是无法针对单因素的因子对不同恶性肿瘤受测者的睡眠障碍影响因素的判断。为此，本申请提出一种恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法。
技术实现思路
[0004]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种术后睡眠障碍预测模型构建方法，其特征在于，包括：建立受测者样本库；接收多个受测者的人口统计基础信息，将每一个受测者的人口统计基础信息纳入受测者样本库，人口统计基础信息包括多个人口统计自变量；提取睡眠质量评估表中的至少一个睡眠质量自变量，提取焦虑状态评估表中至少一个焦虑状态自变量，提取疼痛程度评估表中的至少一个疼痛程度自变量；接收上述每一个受测者的睡眠质量评估表的测试结果，焦虑状态评估表的测试结果，以及提取疼痛程度评估表的测试结果；将所有人口统计自变量，所有睡眠质量自变量，所有焦虑状态自变量和所有疼痛程度自变量作为待筛选自变量纳入待筛选自变量集合；定义睡眠结局变量；分析每一个待筛选自变量和睡眠结局变量之间的相关性，从待筛选自变量集合中筛选出与睡眠结局变量相关的待筛选自变量，并将与睡眠结局变量相关的待筛选自变量作为预测因子；依据预测因子建立术后睡眠障碍预测模型。2.根据权利要求1所述的恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法，其特征在于，分析每一个待筛选自变量和睡眠结局变量之间的相关性，从待筛选自变量集合中筛选出与睡眠结局变量相关的待筛选自变量，并将与睡眠结局变量相关的待筛选自变量作为预测因子，包括：利用单因素logistic回归分析方法，基于每一个受测者的人口统计基础信息，以及每一个受测者的睡眠质量评估表、焦虑状态评估表和疼痛程度评估表，从待筛选自变量集合中筛选出与睡眠结局变量相关的待筛选自变量，并将与睡眠结局变量相关的待筛选自变量作为预测因子。3.根据权利要求2所述的恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法，其特征在于，利用单因素logistic回归分析方法，基于每一个受测者的人口统计基础信息，以及每一个受测者的睡眠质量评估表、焦虑状态评估表和疼痛程度评估表，从待筛选自变量集合中筛选出与睡眠结局变量相关的待筛选自变量，并将与睡眠结局变量相关的待筛选自变量作为预测因子，还包括：选定待筛选自变量集合中的一个待筛选自变量；利用单因素logistic回归分析方法，判断该待筛选自变量与睡眠结局变量是否相关；若该待筛选自变量与睡眠结局变量相关，则确定该因子为预测因子；如该待筛选自变量与睡眠结局变量不相关，则返回选定待筛选自变量集合中的一个待筛选自变量。4.根据权利要求3所述的恶性肿瘤受测者术后睡眠障碍监测方法，其特征在于，接收多个受测者的人口统计基础信息，将每一个受测者的人口统计基础信息纳入受测者样本库，包括：接收多个受测者的人口统计基础信息；对多个受测者的人口统计基础信息进行初筛，筛选出年龄大于等于18周岁、选择行择期根治性手术且ASA分级为I
‑
II级的受测者的人口统计基础信息；
对通过初筛的受测者的人口统计基础信息进行进一步筛选，删除患有神经和精神疾病、有酗酒、吸毒、阿片类药物依赖史、孕妇、哺乳期妇女、有显著心脑血管疾病、呼吸系统疾病或肝肾疾病的受测者的人口统计基础信息。5.根据权利要求4所述的恶性肿瘤受测...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜文文，王子涵，张玉，李鹏，涂盈盈，戴勤学，
申请(专利权)人：温州医科大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：
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