基于数字化胃肠音监测的危重患者急性胃肠损伤分级预测模型的建立

• 作者: 张光亮 柳伟伟 王建荣 王艳
• 来源期刊: 中华胃肠外科杂志
• 关键词: 胃肠音监测 急性胃肠损伤 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 字数: 4166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.1671-0274.2017.01.008

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AGI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AGI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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建荣	解放军总医院护理部	155	2093	23.0	38.0
2	柳伟伟	军事医学科学院研究生院医疗统计学系	38	133	7.0	9.0
3	王艳	解放军总医院护理部	33	317	9.0	16.0
4	张光亮		2	14	2.0	2.0