目的探究对老年慢性心力衰竭合并2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)及高尿酸血症患者采用达格列净和标准抗心衰及降糖方案结合治疗后效果。方法随机选取2021年6月—2022年6月广州市花都区人民医院收治的心力衰竭合并T2DM及高尿...目的探究对老年慢性心力衰竭合并2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)及高尿酸血症患者采用达格列净和标准抗心衰及降糖方案结合治疗后效果。方法随机选取2021年6月—2022年6月广州市花都区人民医院收治的心力衰竭合并T2DM及高尿酸血症患者120例为研究对象,采用随机数表法分成对照组(60例)、观察组(60例)。对照组采取标准抗心衰及降糖方案,观察组在对照组基础上采取达格列净,对比临床效果。结果观察组氨基末端脑钠肽前体(N Terminal Pro B Type Natriuretic Peptide,NT-proBNP)为(519.36±107.52)ng/L、血尿酸为(346.17±42.15)μmol/L低于对照组,差异有统计学意义(t=2.020、4.245,P<0.05)。观察组血脂改善更好,左室舒张末容积、左室收缩末容积、舒张早期二尖瓣血流速度/二尖瓣环运动速度(the Ratio of Early Diastolic Transmitral Flow Velocity to Mitral Annular Velocity,E/e’)低于对照组,左室射血分数高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组主要终点事件、次要终点事件、痛风发作率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组药物不良反应率对比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论针对老年慢性心力衰竭合并T2DM及高尿酸血症患者,采用达格列净联合标准抗心衰及降糖方案,能改善血脂、心功能等指标水平,预后效果以及安全性较高。展开更多
目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RT...目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果 本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。展开更多
文摘目的探究对老年慢性心力衰竭合并2型糖尿病(Diabetes Mellitus Type 2,T2DM)及高尿酸血症患者采用达格列净和标准抗心衰及降糖方案结合治疗后效果。方法随机选取2021年6月—2022年6月广州市花都区人民医院收治的心力衰竭合并T2DM及高尿酸血症患者120例为研究对象,采用随机数表法分成对照组(60例)、观察组(60例)。对照组采取标准抗心衰及降糖方案,观察组在对照组基础上采取达格列净,对比临床效果。结果观察组氨基末端脑钠肽前体(N Terminal Pro B Type Natriuretic Peptide,NT-proBNP)为(519.36±107.52)ng/L、血尿酸为(346.17±42.15)μmol/L低于对照组,差异有统计学意义(t=2.020、4.245,P<0.05)。观察组血脂改善更好,左室舒张末容积、左室收缩末容积、舒张早期二尖瓣血流速度/二尖瓣环运动速度(the Ratio of Early Diastolic Transmitral Flow Velocity to Mitral Annular Velocity,E/e’)低于对照组,左室射血分数高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组主要终点事件、次要终点事件、痛风发作率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组药物不良反应率对比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论针对老年慢性心力衰竭合并T2DM及高尿酸血症患者,采用达格列净联合标准抗心衰及降糖方案,能改善血脂、心功能等指标水平,预后效果以及安全性较高。
文摘目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果 本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。
