研究生开题汇报学习教案.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,11/7/2009,#,#,单击此处编辑母版标题样式,会计学,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,会计学,1,研究生开题(ki t)汇报,第一页，共28页。,导师(dosh)：王羽丰教授,恶性肿瘤(xng zhng li)患者导管相关血栓形成预测模型建立,汇报(hubo)人：王雪星,第1页/共28页,第二页，共28页。,目录(ml),Contents,研究(ynji)背景,1,研究(ynji)目的及意义,2,研究路线图,3,主要研究方法,4,创新性及可行性,5,进度及具体安排,6,参考文献,7,第2页/共28页,第三页，共28页。,4,研究(ynji)背景,PART01,第一(dy)部分,第3页/共28页,第四页，共28页。,5,1.1研究(ynji)背景,全国(qun u)2011年新发恶性肿瘤病例约3372175例,死亡病例2113048例.全国(qun u)恶性肿瘤发病率为250.28/10万1。,2011年中国恶性肿瘤(xng zhng li)发病和死亡分析：,第4页/共28页,第五页，共28页。,6,1.2研究(ynji)背景：,CVC,及,PICC,：,中心(zhngxn)静脉导管置管（CVC）及经外周静脉穿刺中心(zhngxn)静脉置管（PICC）广泛用于癌症患者的化学治疗2。,第5页/共28页,第六页，共28页。,7,1.5研究(ynji)背景：,01,PICC置管及CVC置管是一种有创的侵入性操作，穿刺时及留置期间存在较多的并发症，其中导管相关血栓（CRT）形成是较常见且较难处理的并发症。研究显示，肿瘤(zhngli)患者血栓形成发生率较高，为 5.6%5.8%。70%发生在置管后第 1周5。,前期(qinq)研究,第6页/共28页,第七页，共28页。,8,1.6研究(ynji)背景：,02,现有(xin yu)研究认为导管因素、患者相关因素及药物因素与CRT形成具有非常密切的联系2、6-9，检索相关文献，国内外对于导管相关血栓形成因素报道较多，但是对于CRT形成模型的建立相对比较少见，若是能建立起较准确的CRT预测模型，就能够对已发生血栓的患者提前干预、行抗凝治疗。,国内外研究(ynji)现状,第7页/共28页,第八页，共28页。,9,研究(ynji)目的及意义,第二(d r)部分,PART02,第8页/共28页,第九页，共28页。,10,分析恶性肿瘤患者CRT相关血栓形成的概率(gil)和危险因素；,为临床行CVC/PICC置管恶性肿瘤患者CRT形成(xngchng)、防治提供参考。,建立恶性肿瘤患者(hunzh)CRT预测模型；,01,02,03,2.1,研究目的及意义,第9页/共28页,第十页，共28页。,11,研究(ynji)路线图,第三(d sn)部分,PART03,第10页/共28页,第十一页，共28页。,3.1研究(ynji)路线图,所有(suyu)行PICC/CVC恶性肿瘤患者,统计患者相关(xinggun)资料，建立数据库,病例组（,CRT,患者,),单因素分析,多因素分析,建立预测模型,校正预测模型,研究对象,对照组,（,未发生,CRT),第11页/共28页,第十二页，共28页。,13,主要(zhyo)研究方法,第四部分(b fen),PART04,第12页/共28页,第十三页，共28页。,4.1研究(ynji)对象,4.2入组标准(biozhn)：,1.均经病理(bngl)组织学、细胞学、影像学检查证实为恶性肿瘤,2.均行CVC/PICC置管。,3.病历资料完整。,4.采集CVC/PICC置管后且行US发生血栓患者的资料。,2008,年,1,月至,2018,年,1,1,月,云南省肿瘤医院行,CVC/PICC,的,恶性肿瘤患者,。,第13页/共28页,第十四页，共28页。,4.3排除(pich)标准,病例(bngl)资料不完整者,第14页/共28页,第十五页，共28页。,4.4研究(ynji)方法,01,统计每位患者的病历(bngl)信息,1）患者的人口统计数据：（姓名，年龄）;,2）临床资料：（临床诊断，分期，合并症，血栓形成史，手术史，创伤史，家族病史，吸烟史，CVC病史，PICC手臂活动量）;,3）导管插入记录：（插入日期，操作员，插入指示，插入次数，静脉和手臂插入，PICC/CVC的类型（流明，仪表，品牌）和导管尖端的位置）;,4）实验室结果：（血常规、血脂、凝血功能）;,5）治疗前评估(pn)：,一般状况：KFS 评分、身高、体重、BSA（体表面积）。,营养状况：BMI（体重指数）、前白蛋白、白蛋白、肌酐。,第15页/共28页,第十六页，共28页。,4.5研究(ynji)方法,02,建立(jinl)数据库。,1）对各项可能的影响(yngxing)因素进行单因素分析。,2,）,进行多因素分析,。,3,）,用,Logistic,回归分析，对每位病人的各项临床资料作变量赋值如下：设定因变量为,y,，,自变量,表示是否,发生,CRT,。设定自变,量,影响因子,为,x,，,x=(x1,、,x2,、,x3,、,x4,、,x5,、,x6,、,x7,、,x8,、,x9,、,x10 xn),分别代表不同的相关因素。依据每位病人人院时的基本情况，对因变量和自变量进行赋值。,第16页/共28页,第十七页，共28页。,4.6研究(ynji)方法,03,建立模型(mxng)预测,建立统计(tngj)预测模型：,1.发病概率P=ex/(1+ex)x=0+1X1+2X2+.+j Xj+kXk。,2.是方程系数，X是各种满足进入方程的预测因素，e是自然数。,3.进入模型的各项影响因子P0.05。,4.为避免Logistic回归预测模型的过度预测误差，模型中每个需要考察的因子必须有大于等于10个不良事件发生。,第17页/共28页,第十八页，共28页。,4.7研究(ynji)方法,04,1.校正(jiozhng)预测模型：,Logistic预测模型的bootstrap验证,(1)用所有的病例（原始数据库）导出Logistic回归模型，计算(j sun)该模型ROC的AUC，称为“表观c-统计值”，这里用Dapp表示；,(2)用bootstrap法从原始数据库抽样产生新的数据库；,(3)用新数据库使用相同的预测因素导出新的Logistic回归模型；,(4)计算(j sun)新模型的AUC，用Dboot表示；,(5)用这新的Logistic回归模型计算(j sun)原始数据库的AUC，用Dorig表示,Logistic预测模型的bootstrap验证,第18页/共28页,第十九页，共28页。,4.7研究(ynji)方法,04,2.校正预测(yc)模型：,(6)optimism=Dboot-Dorig,(7)重复第2到第6步100-200次；,(8)计算这100-200个optimism的均数，用O表示；,(9)模型(mxng)“实际的c-统计值”=Dapp-O。,(10)模型(mxng)的过度预测百分率=（表观c-统计值实际c-统计值）/实际c-统计值*100%。,(11)用过度预测百分比校正原始模型(mxng)的方程系数。,第19页/共28页,第二十页，共28页。,21,创新性及可行性分析(fnx),第五(d w)部分,PART05,第20页/共28页,第二十一页，共28页。,6.1,创新性,创新性,CRT预测模型(mxng)，罕见相关报道；,指导临床进行(jnxng)有效的干预措施,01,02,第21页/共28页,第二十二页，共28页。,5.2可行性分析(fnx),02,可行性分析(fnx),省级肿瘤(zhngli)专科医院，大量病历；,经验丰富、统计学扎实的指导老师；,充足的准备，大量的前期工作基础。,01,03,第22页/共28页,第二十三页，共28页。,24,工作进度及安排(npi),第六部分(b fen),PART06,第23页/共28页,第二十四页，共28页。,5.1工作进度安排(npi),2018.12-2019.12,6,随师学习，根据病案收集的纳入排除标准，到本院病案室收集病历。,2019.12-2020.01,0,对病例组与对照组各观察指标进行统计学分析。,2020.01-2020.04,整理资料统计数据及撰写论文,第24页/共28页,第二十五页，共28页。,26,参考文献,PART07,第7部分(b fen),第25页/共28页,第二十六页，共28页。,27,参考文献,1陈万青,郑荣寿,曾红梅,邹小农,张思维,赫捷.2011年中国恶性肿瘤发病和死亡分析J.中国肿瘤,2015,24(1):1-10.,2Xiao-lei,Yi,Jie,Chen,Jia,Li,Liang,Feng,Yan,Wang,Jia-An,Zhu,E,Shen,Bing,Hu.Risk factors associated with PICC-related upper extremity venous thrombosis in cancer patients.J.Journal of clinical nursing,2014,23(5-6):837-43.,3Floquet A,Vergote I,Colombo N,et al.Progression-free survival by local investigator versus independent central review:comparative analysis of the AGO-OVAR16 TrialJ.Gynecologic Oncology,2015,136(1):37-42.,4 Mcguire W P,Hoskins W J,Brady M F,et al.Cyclophosphamide and cisplatin compared with paclitaxel and cisplatin in patients with stage III and stage IV ovarian cancer.J.New England Journal of 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