[发明专利]一种干眼症患者数据统计系统

权利要求书

1.一种干眼症患者数据统计系统，其特征在于：该统计系统包括以下构建步骤：

步骤1：患者临床资料数据模型的构建

采集分析所有患者的症状、体征、调查问卷、一般临床资料以及各项干眼检查结果，并将数据建模；

步骤2：干眼数据模型的构建

使用套索选择的因素，从数据库中构建调查加权多元logistic回归模型；

步骤3：开发基于点的干眼评分系统

通过将调查加权回归模型中的因子系数乘以10并四舍五入为最接近的整数，可以开发出一种基于点的评分系统，通过将准确描述个人的因素的总分相加，可以确定训练集中每个个人的总分，并使用ROC曲线来评估其性能；

步骤4：干眼相关因素的神经网络分析

通过训练集，创建与干眼相关危险因素的相关矩阵；计算两个变量之间的加权Pearson相关系数；接下来，通过将图形参数设置为“glasso”并将布局设置为“spring”来绘制网络图；通过网络模型，把相关的干眼危险因素之间的相关性进行梳理和分析；

步骤5：分析危险因素之间的相关性及干眼的个性化预测

依据影响干眼的相关因素，通过统计系统对干眼病症进行进准的分析预测，以方便干眼的个性化诊疗。

2.根据权利要求1所述的一种干眼症患者数据统计系统，其特征在于：所述步骤1中所搜集的患者资料需符合以下标准：①研究对象及验证对象的临床资料完整、相关结局转归明确；②所有患者年龄已满18周岁，能够正常表述自身感观；③所有患者均选取本院为其固定就诊医院；④确保所有患者入院后基于同等医疗条件下完成干眼诊断。

3.根据权利要求1所述的一种干眼症患者数据统计系统，其特征在于：所述步骤1在实施过程中为避免混入易混因素，通过逐份查阅所搜集资料的基本情况、病史资料、各项诊疗措施、手术信息、术后康复情况等维度的信息，应排除以下患者：①纳入研究组后患方主动要求终止观察；②患者及家属拒绝配合完善必要检查，导致重要临床资料缺失。

4.根据权利要求1所述的一种干眼症患者数据统计系统，其特征在于：所述步骤1中依据2020年发布的干眼专家共识所确定的干眼诊断标准为：①患者主诉有眼部干涩感、异物感、烧灼感、疲劳感、不适感、眼红、视力波动等主观症状之一，中国干眼问卷量表≥7分或眼表疾病指数(ocular surface disease index，OSDI≥13分；同时，患者FBUT≤5s或NIBUT10s或SchirmerⅠ试验(无麻醉)≤5mm/5min；②患者有干眼相关症状，中国干眼问卷量表≥7分或OSDI≥13分；同时，患者FBUT5s且≤10s或NIBUT为10-12s，SchirmerⅠ试验(无麻醉)5mm/5min且≤10mm/5min，则须采用荧光素钠染色法检查角结膜，染色阳性(≥5个点)；分级标准为：轻度：裂隙灯显微镜下检查无明显眼表损伤体征(角膜荧光素染色点5个)，BU在2s及以上；中度：裂隙灯显微镜下检查角膜损伤范围不超过2个象限和(或)角膜荧光素染色点≥5个且30个，BUT在2s及以上；重度：裂隙灯显微镜检查角膜损伤范围2个象限和角膜荧光染色点≥30个，BUT2s；角膜荧光素染点融合成粗点、片状或伴有丝状物；Schirmer试验结果为0，即可认为是重度干眼。

5.根据权利要求1所述的一种干眼症患者数据统计系统，其特征在于：所述步骤2中在构建logistic回归模型时依照研究对象的结局转归不同(继发/未继发干眼症)，进行单因素分析；将单因素分析后有统计学意义的变量，纳入多因素Logistic回归模型，采用Logistic回归分析术后继发干眼症与玻璃体切割术各项潜在影响因素之间的关系,建立预测方程；依照组成logistics方程的影响因素，将后续搜集验证对象的相关变量代入其中以验证其准确率。