卢芹
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：成都市第二人民医院更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于根因分析法的ICU护理缺陷原因分析与防范管理对策被引量：3
- 2016年
- 目的:探讨根因分析法在ICU护理缺陷中的应用及效果。方法:回顾性分析ICU护理缺陷案例,基于根因分析法分析护理缺陷原因,给予相应防范管理对策,持续质量改进。结果:护理质量明显提高,患者满意度显著提高,护理缺陷发生率大幅下降。结论:根因分析法在护理缺陷中的应用,能有效地提高护理安全。
- 沈鹏胡超娅卢芹雷昊周文玲
- 关键词：ICU护理缺陷质量管理医护耦合性
- 多中心^(18)F-FDG PET/CT影像组学及临床特征预测肺腺癌Ki-67表达水平
- 2025年
- 目的评估基于多中心^(18)F-FDG PET/CT影像组学和临床联合特征的机器学习模型对非小细胞肺腺癌Ki-67表达水平的预测价值。方法回顾性分析机构1经病理学确诊的259例肺腺癌病例,按8∶2的比例分为训练集(n=207)和测试集(n=52),另选机构2的44例肺腺癌患者作为外部验证集。对临床病理资料进行单因素分析和多变量二元Logistic回归分析筛选出与Ki-67表达相关的独立影响因素并建立临床模型。利用PyRadiomics提取PET/CT影像组学特征,采用t检验及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选特征并计算影像组学评分(Radscore),建立影像组学模型。结合临床特征和Radscore,建立临床和影像联合模型。用随机森林算法预测肺腺癌Ki-67表达水平,比较不同模型的受试者工作特征(ROC)曲线的诊断效能,并使用临床决策曲线(DCA)来评估各模型的临床价值。结果最大标准化摄取值(SUVmax)(P=0.046)、肿瘤最大径(P=0.014)和CYFRA21-1(P=0.031)是Ki-67表达的独立影响因素。临床预测模型ROC曲线下面积(AUC)为0.64(0.62~0.65)高于影像组学模型的AUC 0.60(0.53~0.66);基于临床和影像组学联合模型在测试集的AUC为0.87(0.84~0.90),明显优于单纯的临床或影像组学模型;外部验证集采用临床影像联合模型,其AUC为0.85(0.82~0.88)。DCA曲线显示,联合模型在较大阈值范围内(0~0.87)可为患者带来更大的临床获益。结论基于多中心临床和^(18)F-FDG PET/CT影像组学特征的机器学习模型在预测肺腺癌Ki-67表达方面有较大的应用价值。
- 雒瑾李娟陈健文波周鑫杨智睿毛录英卢芹李林
- 关键词：肺腺癌KI-67抗原PET/CT
