文献类型：期刊文章

作　　者：王艳[1] 王建荣[1] 柳伟伟[2] 张光亮[3]

机构地区：[1]解放军总医院护理部,北京100853 [2]军事医学科学院研究生院医疗统计学系,北京100853 [3]东华软件股份公司,北京100190

出　　处：《中华胃肠外科杂志》

基　　金：军队十一五计划科技攻关项目（08G134）

年　　份：2017

卷　　号：20

期　　号：1

起止页码：34-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的初步制定危重患者急性胃肠损伤分级数字化预测模型。方法采用双通路胃肠音监测系统对2015年4月至2015年11月期间北京解放军总医院重症医学科连续收治的60例危重患者（排除既往有慢性消化道疾病史或胃肠道手术者）的胃肠音进行采集和分析．同时采用急性胃肠损伤（AGI）分级标准进行评估，胃肠音与AGI分级之间的相关性采用Spearman秩相关分析，之后将显著相关的数据标准化处理后进行主成分分析，选取排在前3的主成分进行归一化后通过反向传播神经网络进行BP神经网络训练，构建神经网络模型，从而建立危重患者急性胃肠损伤分级的初步预测模型。结果共采集到60例患者1132次胃肠音和333次AGI分级的数据。其中胃部测得的胃肠音波数量（P=0．0005）、胃肠音波时间百分比（P=0．0004）、胃肠音波最大时间（P=0．0088）、胃肠音波平均频率（P=0．0101）及胃肠音波最大频率（P=0．0025）与AGI分级呈负相关；而肠部测得的胃肠音各指标均AGl分级无显著相关性（均P〉0．05）。将这5个与AGI分级相关性较强的胃肠音指标进行主成分分析后，筛选出3个主成分进入BP神经网络模型，建立了包含9个隐含中间层的AGI初步神经网络模型，模型拟合度为0．98164。应用该模型预测患者的AGl分级准确率为70．83％。结论根据胃肠音指标构建的AGI分级初步预测模型，可为医护人员进行危重患者AGI分级的初步预测判断提供参考。

关 键 词：胃肠音监测  急性胃肠损伤  预测模型  

分 类 号：R57]