Bayes判别分析全血细胞减少的分类诊断

摘要：

背景:全血细胞减少的病因复杂,如能在骨髓穿刺检查前科学推断出患者病因的归类,显然有利于疾病的早期诊断并减少误诊的发生.目的:构建全血细胞减少分类诊断的判别函数.设计、时间及地点:判别分析,于2004-10/2008-02在解放军总医院第二附属医院血液科完成.对象:纳入107例初诊的全血细胞减少患者.方法:对全血细胞减少患者的临床资料进行回顾性分析,考察变量为伴随症状、体征和各项检验结果共15项指标,应用SAS软件构建定性资料的Bayes判别函数.主要观察指标:考察变量为血常规3项、血沉、乳酸脱氢酶、C反应蛋白、淋巴细胞比例、网织红细胞、平均红细胞体积、发热、出血、骨关节痛、肿大、水肿及皮疹等15项指标.结果:最后确诊造血系统疾病92例(86%),其中恶性血液病52例(48.3%),非恶性血液病40例(37.7%),非造血系统疾病共15例(14%).按构成比从高到低顺序排列前6位疾病为骨髓增生异常综合征(28.0%)、再生障碍性贫血(15.7%)、急性白血病(11.1%)、自身免疫病(11.1%)、巨幼细胞性贫血(8.3%)、淋巴瘤及多发性骨髓瘤(6.4%).利用判别得分将已确诊的20例患者资料回代入判别函数.结果总体判别正确率达85%.结论:Bayes判别分析在全血细胞减少类疾病的鉴别诊断中能用于初步筛查,协助早期确诊.

关键词：全血细胞减少、病因、Bayes判别分析

所属期刊栏目：13

分类号：R394.2

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1139-1142