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精准医疗背景下试管婴儿方案选择

发布时间:2024-02-15 21:51
  近年来,许多国家都在积极推进医疗信息化发展,力求将大数据技术与医疗行业相结合实现精准医疗。精准医疗是在大样本研究获得疾病分子机制的知识体系基础上,根据患者个体在基因型、表型、环境和生活方式等各方面的特异性,应用现代遗传学、分子影像学、生物信息学和临床医学等方法与手段,制定个性化精准预防、精准诊断和精准治疗方案。基于大数据背景下的精准医疗可以结合患者的健康数据和既往病史,便于医生做出正确的疾病诊断;同时,数据的共享可以节约患者的医疗成本和社会医疗资源。随着辅助生殖技术的发展,越来越多不能自然怀孕的人选择IVF技术来解决他们的问题,临床上的许多指标因素都被用来评估妊娠结局的影响。本文探讨了接受长方案刺激的IVF/ICSI治疗的患者基础窦卵泡数与临床妊娠结局之间的关系,并运用logistic回归模型预测了基础窦卵泡数在女性不孕病因、女性年龄和卵巢反应等参数下的妊娠成功率。同时,创建了患者身体指标评分表,依据评分表预估患者妊娠成功率的大致范围,并比较了长方案和超长方案刺激对妊娠结局的影响,探讨了在年龄、不孕病因、雌二醇、黄体酮、基础窦卵泡数和获卵数等因素下进行超长方案和长方案的比选问题。研究结...

【文章页数】:66 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.1?Logistic回归建模步驟??模型建立之前要进行变量筛选,这里采用逐步回归

图2.1?Logistic回归建模步驟??模型建立之前要进行变量筛选,这里采用逐步回归

?图2.1?Logistic回归建模步驟??模型建立之前要进行变量筛选,这里采用逐步回归。R中进行逐步回归数是step〇,以AIC信息准则作为添加或删除变量的判别方。AIC准则由日本学家赤池弘次创立,建立在熵的概念基础上,一般情况AIC表示为??AI=P?+?\-LnL2.3


图2.2?ROC曲线的基本形式??ROC曲线下方的面积(Area?Under?the?ROC?Curve,?AUC)是衡量模预测型??

图2.2?ROC曲线的基本形式??ROC曲线下方的面积(Area?Under?the?ROC?Curve,?AUC)是衡量模预测型??

系列的TPR和FPR值,然后以TPR为纵坐标,FPR为横坐标,绘制出两者相互??变化的曲线。在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为TPR和FPR均较高??的临界值,其基本形式如下图2.2:??u?J^equal?error?/??2?0.8?rate?/??|?\?/??55?....


图3.1狂摊率酸AFC水平的史化情况

图3.1狂摊率酸AFC水平的史化情况

图3.1任娠率AFC平的化况??许多研宄对AFC水平进行了分组(Holte?et?al,2011;Wiser?et??,2013?;Jayaprakasan?et?al,2012?),但没有一个统一的分类标准,Jayaprakasan?et??(2012)在研宄中将AFC水平按四....


图3.2各预测模型的ROC曲线???

图3.2各预测模型的ROC曲线???

了模型的预测性能。AUC的值越大,模型的预测性能就越好。通过将各预测因??子纳入模型中进行预测分析,绘制得到的模型的ROC曲线,并对各曲线的AUC??进行了比较,结果见图3.2。??25??



本文编号:3900302

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