文献类型：期刊文章

作　　者：贾立静[1] 张恒[1] 赵宇卓[1] 李梅[2] 李静[2] 张政波[1] 黎檀实[1]

Jia Lijing;Zhang Heng;Zhao Yuzhuo;Li Mei;Li Jing;Zhang Zhenbo;Li Tanshi(Department of Emergency,Chinese PLA General Hospital,Beijing 100853,China;Department of Information Management,School of Economies and Management,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,China)

机构地区：[1]解放军总医院急诊科,北京100853 [2]北京交通大学经济管理学院信息管理系,100044

出　　处：《中华危重病急救医学》

基　　金：国家自然科学基金(81701961);军事医学创新专项(14CXZ005);军队后勤科研计划项目(AWS15J004);北京市科技新星计划项目(XX2018019);解放军总医院医疗大数据科研项目(2017MBD-30);医疗大数据应用技术国家工程实验室建设项目(2017-148).

年　　份：2018

卷　　号：30

期　　号：12

起止页码：1190-1195

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的探索一种应用大数据算法筛选急救数据库中能够用于评估急诊致命性消化道院内再出血的核心指标。方法基于解放军总医院急救数据库,应用数据检索技术,以库中明确诊断消化道出血的647例次成人患者为研究对象[除外入院首次血红蛋白(Hb)<90g/L或未进行Hb化验者]。根据入科12h内是否输血将患者分为再出血组(存在院内致命性再出血,313例次)和未再出血组(不存在院内致命性再出血,334例次)。收集患者的一般资料,包括性别、年龄、体征、血气、化验指标集合数据以及消化道再出血发病标识,综合使用粗糙集算法、遗传算法以及元胞自动机算法的融合算法,计算出影响消化道再出血的关键指标。根据筛选结果将关键指标分为生命体征关键指标、血气关键指标、血常规关键指标、凝血关键指标和生化关键指标。结果对499项指标进行了机器融合算法计算,反复筛选5次后,共筛选出24项关键指标,其中生命体征关键指标3项,包括收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、体温(T);血常规关键指标7项,包括白细胞计数(WBC)、嗜酸粒细胞(EOS)、单核细胞(MONO)、Hb、血细胞比容(HCT)、红细胞体积分布宽度(RDW)、平均红细胞血红蛋白量(MCH);凝血关键指标3项,包括凝血酶原时间(PT)、血浆纤维蛋白原(FIB)、血浆活化部分凝血活酶时间(APTT);生化关键指标5项,包括肌红蛋白(MYO)、氯化物(chloride)、葡萄糖(GLU)、血清白蛋白(ALB)、总胆红素(TBil);血气关键指标6项,包括pH值、乳酸(Lac)、氧饱和度(SO2)、剩余碱(BE)、碳酸氢盐(HCO3-)、动脉血二氧化碳分压(PaCO2)。结论运用大数据技术可从急救数据库中筛选出24项用于评估急诊致命性消化道院内再出血的核心指标,为临床诊断该病提供了新的思路和方法。

关 键 词：急救 消化道出血 数据库  数据挖掘

分 类 号：R57]