《化疗患者口腔炎的高危因素及应用数学模型对口腔炎的预测》内容预览：
 
    目的：研究研究癌症思者化疗后口腔炎发生的高危因素，建立数学模型，对口腔炎作出预测。

    方法：对83例癌症患者连行研究，按口腔炎发生与否分为口腔炎组和对照组，对l5例临床指标行单园素、多医素Logistic回归分析及判别分祈。

    结果：多因素Logistic回归分析提示持续灌注、体力状态、白细胞计数及口腔pH值4项指标为口腔炎的高危因素；据高危因素所建立的判别函数，阳性预测值为85．2％、硐性预测值为946％、判准确率为916％。

    结论：持续灌注、体力状态、白细胞计数及口腔pH值4习i指标为口腔炎的高危因素；据此所建立的判别函数模型简单，能较准确地预测口腔炎的发生，有一定的临床参考价值口腔炎是恶性肿瘤患者化疗后常见的合并症，给患者造成巨大的痛苦和经济负担，影响化疗计划的按时进行，甚至出现败血症、威胁患者的生命。

    因此，了解发生口腔炎的高危因素并对可能出现口腔炎的患者及时作出预测诊断，是预防和及时处理口腔炎的前提，我们拟建立一个数学模型，对口腔炎作出预测诊断。

    临床材料
    1．1一般资料1999年1月～2000年12月本院肿瘤科住院接受化疗的恶眭肿瘤患者，对资料完整、可供分析的83例进行研究．其中鼻咽癌38例、大肠癌2l例、非小细胞肺癌l4例、非霍奇金淋巴瘤l0倒。所有患者均有病理或细胞学诊断。详细临床资料见表1。

    1．2治疗方法鼻咽癌予PF、大肠癌予deGramont、非小细胞肺癌予MVP、非霍奇金淋巴瘤予CHOP方案化疗。化疗期间常规给予口腔护理，仔细检查口腔黏腠隋况。

    1．3观察指标及统计学处理根具有无出现口腔炎，将患者分为口腔炎组和对照组(非口腔炎组)，口腔炎诊断标准参照文献[1]共观察l5项指标，详见表l。所有观察指标进行单因素0检验或t检验；对单因素分析具有统计学意义的指标进行多因素Logistic表1回归分析，对进入回归方程的指标进行判别分析，建立判别函数。所有统计学处理均在SPSS80forwindows上完成，检验水准=0．05。

    1．4结果
    1．4．1化疗后发生口腔炎的可能高危因素对所有观察指标进行单因素分析。对l5项指标行单因素分析，其中体力状态、白细胞计数、中性粒细胞计数、感染、化疗周期数、持续灌注及口腔pH值7项指标两组差别有显著性，提示可能是口腔炎的高危因素。151腔炎是化疗患者常见的合并症，对可能发生151腔炎的患者及时作出预测并给予相应处理，有助于临床降低口腔炎的发生、减轻患者痛苦及经挤负担。

    为此，我们对83例癌症患者进行研究，探讨VI腔炎发生的高危因素，并据高危因素进行判别分析，以期建立一个数学模型能对化疗患者口腔炎的发生情况作出预测，达到预防、及时治疗VI腔炎的目的。对口腔炎作出预测，首先必须了解发生口腔炎的高危因素。对患者的年龄、性别、体力状态、诊断、白细胞计数、中性粒细胞计数、血红蛋白、血小板计数、感染、预防性漱日、化疗周期数、化疗方案、持续灌注、口腔口H值、口腔疾病等15项临床指标进行单因素分析，结果体力状态、白细胞计数、中性粒细胞计数、感染、化疗周期数、持续灌注、口腔pH值等7项指标两组差别有统计学意义，提示可能是发生151腔炎的高危因素。进一步对7项可能高危因素进行多因素分析，结果仅持续灌注、体力状态、自细胞计数及151腔pH值进入多元回归方程，对方程进行显著性检验，P：0000，说明这4项指标为发生口腔炎的高危因素。 

    其疗效与5．Fu有效浓度的持续时间密切相关2。因此，5一Fu持续灌注逐渐成为常规，但疗效提高的同时，其黏膜毒性也明显增大，这可能是其进入方程并成为151腔炎最危险因素的原因；体力状态也是危险因素之一，推测与病人的免疫功能状态、对化疗药物的耐受能力有关；化疗后自细胞计数下降，在一定程度上反应化疗的剂量强度，而化疗强度与151腔炎发生有关，因此自细胞计数与151腔炎的发生存在相关性；口腔pH值降低，酸性增加，减弱了VI腔的防卫功能，也使其成为口腔炎的危险因素之一，与文献报道结果相似0J。

    单凭4项高危因素尚不能对发生151腔炎作出预测，因为具体到每一病例，这4项因素不可能同时具备或具备的程度不一，因此有必要对每一项指标进行量化，建立判别函数。据高危因素所建立的判别函数，判别准确率高达91．6％，阳性预测值为85．2％、假阳性148％、阴性预测值为94．6％，假阴性仅为5．4％；另外，该数学模型简单，便于临床实际操作。该数学模型在临床实际应用中有一定的意义。因为在不增加病人痛苦及经济负担、不增加仪器设备、不需技术培iJlI的条件下，便能对化疗患者发生口腔炎的情况作出较准确地预测，值得临床进一步观察研究。

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