艾滋病相关淋巴瘤患者营养状态预后价值及支持方案的研究

发布时间：2021-03-05 05:30

　　第一部分 艾滋病相关淋巴瘤患者营养状况变化规律及预后价值的研究[目的]回顾性分析并探讨艾滋病相关淋巴瘤患者营养状态变化规律及其在预后中的价值。[方法]收集2017年1月至2019年1月云南省传染病医院/云南省艾滋病关爱中心收治的69例艾滋病相关淋巴瘤患者资料,按预后结局分为存活组和死亡组,探讨其临床特征及预后情况,并进行相关统计学方法分析。[结果]69例艾滋病相关淋巴瘤患者中男性57例（82.61%）,女性12例（17.39%）,性别比为4.75:1;中位年龄48岁（21～73岁）,HIV感染途径以性传播为主,35例患者同时发现HIV和淋巴瘤,34例患者经HIV感染发展至ARL平均时间为 53.03 月,最长 168 个月;BMI<18.5Kg/m2共 20 例（28.99%）,IPI评分为中高、高危患者共38例（55.07%）,PA<170mg/L共31例（44.93%）;一年生存率为78.26%,单因素分析显示IPI评分、BMI、ALB、PA、CD4T淋巴细胞计数与疾病临床结局有关,经COX风险比例回归分析发现IPI评分、BMI、PA为影响生存率的危险因素,进一步通过绘... 

【文章来源】：昆明医科大学云南省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２多因素ＣＯＸ回归模型生存函数图??

４预测价值??将ＩＰＩ、ＢＭＩ、ＰＡ纳入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方程中计算结局预测概率并绘制ＲＯＣ??曲线，结果均具有统计学意义；比较不同曲线及ＡＵＣ发现，复合因素??（ＰＡ＋ＩＰＩ＋ＢＭＩ）的?ＡＵＣ?大于单一ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ?的?ＡＵＣ，联合?ＢＭＩ、ＰＡ?与?ＩＰＩ??的复合指标更能预测ＡＲＬ患者的临床结局（见表３、图３）。进一步体现了?ＢＭＩ、??ＰＡ等营养指标在ＡＲＬ患者临床预后评估中的价值。??表３?ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ评估预后ＲＯＣ曲线下面积??因素?ＡＵＣ?（９５％ＣＩ）?Ｐ???ＰＡ?０．７９０?（０．６７５？０．９０５）?０．０００??ＩＰＩ?０．７３７?（０．５９９？０．８７５）?０．００２??ＢＭＩ?０．７０８?（０．５６９？０．８４７）?０．００７??复合因素（ＰＡ＋ＩＰ丨＋ＢＭＩ）?０．８７４?（０．７８６？０．９６２）?０．０００???注：预后因素纳入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析中计算预测概率，并绘制ＲＯＣ曲线，结果表明，加入??ＢＭＩ与ＰＡ的曲线下面积大于单独预后因素。??Ｒ０Ｃ曲线??１０１?７—??０．８－?Ｊ?￣?１?ＢＭＩ??＜?￣１?／?一复合因素??Ｚ?参考线??°６－?ｒ?ｙ??敏?／１＾—」??ｆ??〇〇？［?１?１?１?１???０．０?０．２?０．４?０．６?０．８?１．０??１＿特异性??图３ＰＡ、ＩＰＩ、ＢＭＩ及复合因素（ＰＡ＋ＩＰＩ＋ＢＭＩ）?Ｒ０Ｃ曲线图??１８??

结果??１实验组与对照组ＢＭＩ值比较??１．１整体综合比较：??表１数据为两因素资料，其中组别因素为独立因素，依据是否予以营养支持??分为２组（水平），时间因素为重复测量因素，共３个时点，分别为Ｍ０：入院??时、Ｍｌ：治疗１月后、Ｍ２：治疗２月后（见图４）；行两因素重复测量方差分??析，结果列于表５下部。统计分析显示：两因素间存在交互作用（见图５），因??此，对两个研宄对象内因素组别和时点进行精细比较分析，见下述。??．?＿｜Ｈｍ〇??□?Ｍ１??２１ＪＳ－?ＤＭ２??２５．０－??ｒ?｜｜?Ｉ?ＩＩ?Ｉ??２〇＇〇＿?Ｈ?］?１１Ｊ??１７．５－?ｊ?一＇???１?１???实验组?对照组??分组??图４各组ＢＭＩ值箱线图??２４??


本文编号：3064661