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BP神经网络在以血尿为主要表现患儿肾脏病理预测中的应用

Application of BP neural network in renal pathological prediction in children with hematuria as main clinical manifestation

摘要:

目的 探讨不同病理类型以血尿为主要表现的患儿各临床指标的差异,并建立基于临床资料的BP神经网络预测模型.方法 收集2003年6月至2018年12月重庆医科大学附属儿童医院以血尿为主要表现并行肾活检患儿的临床资料及肾脏病理结果,进行各临床指标的差异性比较,并建立以血尿为主要表现患儿肾脏病理的BP神经网络预测模型.结果 共纳入438例患儿.其中男232例,女206例;起病年龄(7.00±3.15)岁.按照不同临床表现分为:镜下血尿组(179例)、肉眼血尿组(81例)、镜下血尿并蛋白尿组(44例)、肉眼血尿并蛋白尿组(134例).差异性检验结果显示,各组性别、起病年龄、病程、诱因、尿爱迪(Addis)计数中红细胞数、24h尿蛋白定量、血清素氮、血肌酐、血清蛋白、血IgA水平差异均有统计学意义(均P<0.05);不同病理类型性别、起病年龄、病程、家族史、尿Addis计数中红细胞数、24 h尿蛋白定量、血尿素氮、血肌酐、血清蛋白、血IgA、C3水平差异均有统计学意义(均P<0.05).基于以上指标,构建BP神经网络预测模型,并通过留一法验证了该预测模型的准确率为61.19%.结论 通过进行不同临床表现和病理分型下各指标的差异性比较,建立以血尿为主要表现患儿的肾脏病理的BP神经网络预测模型.通过相关指标能较为准确预测肾脏病理,为肾活检时机提供依据.

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作者: 万俊丽 [1] 李佳承 [1] 张高福 [1] 王墨 [1]
作者单位: 重庆医科大学附属儿童医院肾脏内科,儿童发育疾病研究教育部重点实验室,儿童发育重大疾病国家国际科技合作基地,儿童感染免疫重庆市重点实验室 400014 [1]
栏目名称: 泌尿系统疾病
DOI: 10.3760/cma.j.cn101070-20190510-00395
发布时间: 2020-05-11
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