Vizsgálatunk célja a sürgősségi osztály adatainak felhasználása a RIF fájdalom differenciáldiagnózisának kidolgozásához osztályozási fa módszertan alapján. Összehasonlítjuk ezt a modellt a klasszikus pontszámokkal és a mesterséges neurális hálózat (ANN) által generált pontszámmal, hogy segítsük az AA és más hasi folyamatok diagnosztizálását.
módszer
prospektív megfigyelési tanulmány egy 18 hónapos időszak (július között 1, 2015 és December 31, 2016) végzett a mentőszoba (ER) egy második szintű Kórház 450 kórházi ágyak és 93,000 éves ER látogatások.
a betegek aláírták a tájékozott beleegyezésüket, és a vizsgálatot a klinikai kutatási Etikai Bizottság (ceic) jóváhagyta a kórházban.
14 évesnél idősebb betegeket vontunk be, akiknek több mint 6 órája volt a fájdalom evolúciója a RIF-ben. Kizárták azokat a betegeket, akiknél korábban vakbélműtét volt, valamint azokat, akik a követés miatt elvesztek.
miután megállapítottuk a fájdalom diagnózisát a RIF-ben, a következő változókat gyűjtöttük össze: életkor, nem, korábbi hasi műtét, testtömeg-index (BMI), a tünetek kialakulásának ideje órákban, korábbi fájdalomcsillapítás és testhőmérséklet.
a klasszikus modellekben szereplő klinikai változókat összegyűjtöttük: hasonló korábbi fájdalom, Blumberg jel (pozitív vagy nem), fájdalom migrációja, fokozott fájdalom köhögéssel, fokozott fájdalom mobilizációval, hányinger/hányás, anorexia, hasmenés és székrekedés. Analitikai adatok: leukociták száma (sejtek száma), a neutrofilek százalékos aránya ( % ) és a szérum CRP-szint (mg/dL). Az alkalmazott analitikai módszer a kórházi laboratóriumi standard módszer volt. A nyomon követés során a regisztrált adatok magukban foglalták, hogy a beteg kórházba került-e, elvégezték-e a műtétet, valamint a diagnózist az epizód végén. Négy diagnosztikai csoportot hoztak létre: nem specifikus RIF fájdalom (NsP), amikor a tünetek enyhültek, és a beteget hazaengedték; AA, amikor a beteget megműtötték, és a kóros anatómia megegyezett; hasi fájdalom a gyulladás nélküli RIF – ben (NIRIF) és hasi fájdalom a gyulladásos RIF-ben (IRIF). A gyulladást a következők 2 vagy több klinikai tünetének fennállásaként határozták meg, a RIF fájdalmán kívül: hőmérséklet >38 CBC vagy
c, pulzusszám >90bpm, légzési sebesség nagyobb, mint 20 légzés percenként vagy pCO2 Hgmm,vér leukociták >12000/ml vagy
kiszámítottuk az Alvarado, 4 air6 és feny ++ -lindberg5 algoritmusok értékeit.
statisztikai elemzés
A változókat átlagban és szórásban vagy százalékban fejezzük ki. A csoportok (4 kategória) összehasonlításához a chi-négyzet tesztet A kvalitatív változók, a nonparametrikus Kruskal–Wallis tesztet pedig a folytonos változók esetében alkalmaztuk. A p érték
az osztályozási fa modell az SPSS ++ Program AnswerTree moduljával jött létre (20.0 verzió). A Chi-négyzet automatikus Interakciódetektálás (CHAID) opciót egy megállási kritériummal alkalmazták, amely terminális csomópontonként legalább 15 betegre korlátozódott.8
az ANN modellt az Alyuda (Neurointelligence) program segítségével valósítottuk meg, amely magában foglalja a többrétegű Perceptron módszertant a backpropagációval.9
a változók modellekbe történő beépítésének stratégiája a ‘teljes modell’ típus volt (az összes jelölt változó felvétele); mindkét modell automatikus változókiválasztási képességgel rendelkezik a jelentőség vagy a hierarchia szerint. A két modell belső validálását keresztellenőrzéssel (10 partíció) végeztük. A modellek diszkriminatív kapacitását a ROC görbe alatti terület és a helyes osztályozás százalékos arányának (PCC) kiszámításával határozták meg.10
eredmények
295 betegnél jelentkezett fájdalom a RIF-ben, és 43-at kizárták: 15-nél korábbi vakbélműtét, 5-nél kevesebb, mint 6 óra progresszív tünettel, 23-nál pedig a nyomon követés hiánya miatt. A végső vizsgálati csoport 252 betegből állt (ábra. 1).
ebből az összegből 121 beteget vettek fel a kórházba, közülük 107-et műtéti úton kezeltek. Az eseteket diagnosztikai csoportok határozták meg: 114 NsP, 93 AA, 30 NIRIF és 15 IRIF eset. A nirif osztályozásban szereplő diagnózisok a következők voltak: 11 húgyúti fertőzés, 7 vesegörcs, 5 akut gastroenteritis, 2 részleges bélelzáródás, egy petefészek-ciszta és 4 egyéb diagnózis. Az IRIF csoportba tartozó diagnózisok a következők voltak: 5 kismedencei gyulladásos betegség, 4 akut pyelonephritis, 2 tubo-ovárium tályog, 2 akut diverticulitis, egy akut cholecystitis, egy gyulladásos bélbetegség.
az 1. táblázat a 4 diagnosztikai csoportba tartozó betegek klinikai jellemzőit mutatja. Általában a betegek fiatalok, és nincs különbség a nemek szerint.
a 2.táblázat a vizsgált klasszikus modellek analitikai változóit és pontszámait mutatja. Ha kiszámítjuk az AA egyetlen diagnózisának ROC görbéit (AUC) a fennmaradó 3 diagnózishoz képest, akkor 0,82 (0,76–0,87) értéket kapunk az Alvarado–pontszámhoz, 0,83 (0,77–0,88) az AIR-hez és 0,88 (0,84-0,92) a feny ++ – Lindberg-hez.
analitikai jellemzők, valamint Alvarado, AIR és feny ++ -Lindberg pontszámok diagnosztikai csoportok szerint (n=252).
| All(n=252) | NsP(n=114) | AA(n=93) | NIRIF(n=30) | IRIF(n=15) | P Valuea | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Leucocytes (109/l) | 12±5 | 10±4 | 16±4 | 10±4 | 14±4 | |
| Percentage of neutrophils | 75±12 | 69±13 | 82±7 | 72±13 | 78±7 | |
| CRP (mg/L) | 60±54 | 25±15 | 98±78 | 38±23 | 129±81 | |
| Alvarado | 5±2 | 4±2 | 6±1 | 4±2 | 6±1 | |
| AIR | 6±2 | 5±2 | 7±1 | 5±2 | 7±1 | |
| Fenyö-Lindberg | 7±30 | −9±25 | 31±18 | −14±27 | 19±17 |
AA: akut vakbélgyulladás; levegő: vakbélgyulladás gyulladásos válasz; IRIF: RIF fájdalom gyulladással; NIRIF: RIF fájdalom gyulladás nélkül; NsP: nem specifikus RIF fájdalom; CRP: C-reaktív fehérje.
értékek, mint átlagok, az SD.
csoportok összehasonlítása a Kruskal–Wallis teszttel.
CHAID osztályozási fa modell
A CHAID modell kiválasztott 6 változó: leukociták száma, CRP, fájdalmas köhögés, Blumberg jel, nem és evolúciós idő.
az automatikusan kiválasztott változók hierarchiája az ábrán látható. 2. Az első a leukociták száma, és a cut-off pont szerint (szintén automatikusan meghatározva) a következő változókat építjük be. A modell 10 döntési szabályt határoz meg, amelyek a végső csomópontok.
CHAID döntési fa 10 reglas de decisiazin-nodos döntővel.
a végső csomópontok (ábra. 2) 3 kategóriába sorolható. A 10., 11. és 13. csomópontok egyértelmű osztályozást mutatnak az NSP diagnosztikai csoport számára, a 7., 14. és 17. csomópontok az AA diagnózishoz, valamint az 5., 12., 15. és 16. csomópontok kevésbé egyértelmű osztályozással (beleértve a NIRIF és IRIF diagnózisokat is), amelyek különlegesnek tekinthetők. Például ezek a speciális csoportok több ultrahangot igényeltek az egyértelműbb osztályozású csoportokhoz képest (41,6 vs.21,1; P.01).Mesterséges neurális hálózati modell
A generált ANN modell automatikusan 10 változót választ ki: Blumberg jel, fájdalom migráció, fokozott fájdalom, fokozott fájdalom mozgással, fájdalom köhögéskor, anorexia, hőmérséklet, leukociták száma, evolúciós órák és CRP szintek. Az automatikusan létrehozott architektúra egy bemeneti rétegből áll (a 10 kiválasztott változóval), egy rejtett rétegből 12 csomóponttal és egy kimeneti rétegből, amely a 4 diagnosztikai csoport lehetőségét tartalmazza. A modell minden beteghez (nyilvántartáshoz) hozzárendel egy diagnosztikai csoportot a 4 lehetséges diagnosztikai valószínűség közül. Az ANN modell azt is meghatározza, hogy a legnagyobb súlyú változó a leukociták száma.
a 3. táblázat összehasonlítja az ANN modellt és a CHAID osztályozási fát. Nem figyelhető meg szignifikáns különbség a PCC százalékok vagy a számított ROC görbék között.
Vita
ezt a vizsgálatot összehasonlították a szakirodalomban a RIF-ben jelentkező fájdalomról publikált egyéb vizsgálatokkal (4.táblázat). A mintaméreteket áttekintették, és jelentős változékonyságot mutattak (a többség 139 és 545 beteg között volt, a legnagyobb 941 beteg volt).19
tanulmányunk leíró összehasonlítása más, a RIF fájdalomról szóló cikkekkel.
| Name of Study | YearPlace | N | DesignService | Methodology | Population | Utility |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Alvarado4 | 1986USA | 305 | RSurgery | DEV Alvarado | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| Fenyö-Lindberg4 | 1997Sweden | 1,167 | PSurgery | DEV Fenyö-Lindberg | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| Fenyö-Lindberg11 | 2004Sweden | 455 | PSurgery | VAL Fenyö-LindbergFemales | SUSP AAFemales-HOSP | DIAG AASurgery |
| Tzanakis et al.12 | 2005Greece | 504 | PSurgery and radiology | DEV ScoreVAL Alvarado | SUSP AAHOSP | DIAG AAUltrasound |
| Rennie et al.13 | 2006Great Britain | 300 | PSurgery | Study in females | SUSP AAFemales-HOSP | DIAG AA |
| Antevil et al.14 | 2006USA | 383609 | P-RSurgery | VAL CT | SUSP AAHOSP | DIAG AACT |
| Andersson et al.6 | 2008Switzerland | 545 | PSurgery | AlvaradoDEV Score LR | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| McCartan et al.15 | 2010Ireland | 302 | PSurgery | Review AA | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| Lintula et al.16 | 2010Finland | 181 | PSurgery | VAL ScorePediatrics | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| Poletti et al.17 | 2011Switzerland | 183 | PRadiology | VAL ULT/CT | SUSP AAHOSP | DIAG AAULTG-CT |
| Chong et al.18 | 2011Singapore | 192 | PSurgeryEmergency | VAL RIPASAEmergency | Dolor RIFHOSP | DIAG AA |
| De Castro et al.19 | 2012Holland | 941 | PEmergency | VAL Score | SUSP AAHOSP | DIAG AA |
| Gudelis et al. | 2018Spain | 252 | PEmergency | DEV Score | Dolor RIFER | DIAG dolor RIF |
AA: acute appendicitis; DEV: development; DIAG: diagnosis; ULT: ultrahang; RIF: jobb csípőfossa; HOSP: kórházi betegek; P: leendő; R: retrospektív; LR: logisztikai regressziós modell; SUSP AA: feltételezett AA; CT: számítógépes tomográfia; ER: sürgősségi osztály; VAL: érvényesítés.
tanulmányunk egyik hozzájárulása 4 osztályozási csoport használata. Sorozatunkban a betegek legnagyobb csoportja az NsP csoport volt. Azokban a vizsgálatokban, amelyeket több kiválasztott beteggel végeztek (miután átmentek egy kezdeti szűrőn az ER-ben), ez a csoport csökkent.13,14
az AA csoportba azok a betegek tartoztak, akiket a sebészeti osztályra felvettek és az AA gyanúja miatt műtéti úton kezeltek, akiknek diagnózisát anatómiai patológia igazolta. Ezeknek a betegeknek a százalékos aránya a különböző közzétett tanulmányok felvételi kritériumai szerint változott.17
vizsgálatunkban az AA diagnózist az anatómiai patológia határozta meg. Ha figyelembe vettük azokat az AA-gyanús betegeket, akik műtéten estek át, azt találtuk, hogy csak 6 (5,7%) beteg nem mutatta be az AA anatómiai patológiájának diagnózisát (3 az NsP végleges diagnózisával és 3 IRIF). A negatív appendectomiák aránya (5,7%) alacsonyabb, mint más, 10-23% közötti sorozatokból származó jelentések.7,11,15
úgy gondoljuk, hogy két másik nirif és IRIF diagnosztikai Kategória használata szélesebb képet ad a problémáról és egy osztályozást, amely másképp viselkedik a diagnózis meghatározásához (további képalkotó vizsgálatokra lesz szükség), valamint a kezelés és a prognózis.
a fák osztályozásán alapuló modell fő előnye, amely esetünkben a CHAID típus, az, hogy a modell könnyen értelmezhető. A létrehozott osztályozási szabályok magukban foglalják az összes lehetséges beteget és a különböző alcsoportok szempontjait, például az életkorot és a nemet.20,21
a CHAID modell kimutatta, hogy a legfontosabb változó a leukociták száma (egybeesik az ANN modellel). A CHAID a CRP szintet is tartalmazza a második sorban. Érdekes megjegyezni azt is, hogy a klinikai változó a köhögés fájdalma. A klinikai vizsgálat során ez a fájdalom nem a felfedezőtől, hanem a közvetlen hasi vizsgálattól távol eső manővertől függ. A létrehozott 10 osztályozási szabályt a fő diagnosztikai lehetőség szerint csoportosítottuk. Világosabb szabályok találhatók az NSP és az AA diagnosztizálására (amelyeket speciálisnak nevezünk), ahol a differenciáldiagnózis nagyobb hangsúlyt kap, mivel a NIRIF és az IRIF csoportok jobban jelen vannak.
más sorozatok is megjelentek különböző osztályozási fa módszertanokkal, mint például a CART, de csak AA és nem AA között különböztek meg. Modelleket is készítettek klinikai és analitikai változókkal,22 Az Alvarado23 kombinációval és képalkotó tesztek hozzáadásával.24
az alkalmazott ANN modell elfogadható értékeket ér el a megkülönböztető képesség tekintetében. Ennek a modellnek az a hátránya, hogy úgy működik, mint egy ‘fekete doboz’, és nem értelmezhető egyszerű módon klinikai használatra, mivel 480 paraméterből áll (10 ezer fő 12 ezer fő 4), amelyek magukban foglalják a bemeneti változók, a rejtett réteg és a kimeneti csomópontok közötti összes kölcsönhatást. A használatához számítógép szükséges, és összehasonlító modellként működik. Az ANN a használt változók összes összekapcsolását használja, és nem pontosabb, mint a CHAID-alapú modell. Más tanulmányok ANN-t használtak az AA diagnosztizálására (csak az AA-ra és a nem AA-ra összpontosítva).25
Ez a tanulmány számos korlátozással is rendelkezik. A legfontosabb az alkalmazott csoportok hozzárendelése. Ezek olyan csoportok, amelyeket az irodalom nem validált, az AA pedig gyulladásos folyamatnak tekinthető. Érdekes lenne egy nagyobb mintaméret, különösen a nirif és IRIF diagnosztikai csoportokban. A tanulmány védelmében úgy gondoljuk, hogy azok a modellek, amelyek csak az AA-t hasonlítják össze más feltételekkel, kevesebb kapacitással rendelkeznek a valódi betegkezelésben.
összegzésképpen úgy véljük, hogy a RIF fájdalommal rendelkező betegeket kezelő szakemberek részesülhetnek olyan könnyen értelmezhető modellekből, amelyek több mint két lehetőséggel rendelkeznek (AA vs.nem AA). A generált CHAID modell elérte ezt a célt, bár más nagyobb sorozatokban is érvényesíteni kell.
finanszírozás
nem kapott finanszírozást a vizsgálat elvégzéséhez.
összeférhetetlenség
nincs összeférhetetlenség kijelenteni.