2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目的:
   通過收集患者臨床表現(xiàn)、實驗室檢查及影像學(xué)資料,建立經(jīng)濟(jì)、簡單、實用的診斷評分模型,用于早期鑒別診斷中樞神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)核感染,改善其預(yù)后。
   方法:
   回顧性收集2004年1月-2010年12月在湘雅醫(yī)院、湘雅二醫(yī)院、湖南省人民醫(yī)院、長沙市中心醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科四種常見顱內(nèi)感染患者的人口學(xué)特征、臨床癥狀及體征、實驗室檢查指標(biāo)、影像學(xué)五大類資料。研究共納入910例病例,分別為349例結(jié)核性腦膜腦炎、481

2、例病毒性腦膜腦炎、49例細(xì)菌性腦膜腦炎、31例隱球菌性腦膜腦炎。數(shù)據(jù)處理采用Epidata軟件錄入,SPSS軟件進(jìn)行分析。在單因素分析中,Kruskal-Wallis檢驗用于比較連續(xù)變量(計量資料),X2(Fisher's)檢驗用于比較計數(shù)資料。選擇單因素分析中P值小于檢驗水平0.05的變量進(jìn)入多因素分析,采用Forward Stepwise Logistic回歸法(P入<0.05,P出>0.10)逐步篩選出預(yù)測結(jié)核性腦膜腦炎診斷的獨立

3、變量。利用ROC(Receive operating characteristic curve)曲線找到連續(xù)變量的診斷切點,并將其轉(zhuǎn)變成二分類變量,對模型中的所有變量根據(jù)logistic方程中的β值賦予診斷評分系數(shù),建立診斷評分系統(tǒng)。再利用ROC曲線得出敏感性與特異性達(dá)到最佳優(yōu)化時的診斷評分模型的診斷點,并評價其診斷效能。
   結(jié)果:
   分別得出四個鑒別診斷結(jié)核性腦膜腦炎與病毒性腦膜腦炎、細(xì)菌性腦膜腦炎、隱球菌性腦

4、膜腦炎、非結(jié)核性腦膜腦炎的診斷評分模型。各模型的診斷效能較高,其敏感性和特異性分別為92%和96%,86%和90%,85%和90%,93%和90%。其中,病程長,結(jié)核中毒癥狀(厭食、體重下降),低鈉血癥,腦脊液低糖、低氯化物、高蛋白,胸部影像學(xué)發(fā)現(xiàn)肺結(jié)核征象及頭顱影像學(xué)提示顱底基底池增強(qiáng)、腦積水、肉芽腫病變?yōu)榻Y(jié)核性腦膜腦炎的特異性表現(xiàn)。
   結(jié)論:
   本研究所建立的鑒別診斷中樞神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)核感染的評分系統(tǒng)有較高的診斷

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