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2019-2023年上海市市级医院肺炎支原体肺炎住院儿童患病特征及住院费用的回顾性研究
被引量：
8
1
作者
王颖雯
王凤
+14 位作者
王立波
陆爱珍
王艺
桂永浩
陆权
殷勇
张建华
叶颖子
徐虹
沈兵
顾丹萍
董晓艳
王佳钰
何雯
张晓波
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期515-521,共7页
目的调查2019—2023年上海市市级医院中肺炎支原体肺炎(Mycoplasma Pneumoniae pneumonia,MPP)住院患儿,了解其患病特征及住院费用。方法依托上海市市级医院儿内科联盟,回顾性调查2019年1月至2023年12月于上海市22家有儿科资质的市级公...
目的调查2019—2023年上海市市级医院中肺炎支原体肺炎(Mycoplasma Pneumoniae pneumonia,MPP)住院患儿,了解其患病特征及住院费用。方法依托上海市市级医院儿内科联盟,回顾性调查2019年1月至2023年12月于上海市22家有儿科资质的市级公立医疗机构(其中4家为儿童专科医院)住院治疗的社区获得性MPP患儿,收集其诊断编码、性别、年龄、住院天数、住院费用,以及是否进展为重症支原体肺炎(severe MPP,SMPP),并分析其分布特征。结果2019—2023年22家医院共收治MPP住院患儿29045例,其中进展为SMPP者6035例(20.8%),趋势检验发现SMPP患儿比例随年份增加存在上升趋势(χ^(2)趋势=365.498,P<0.001)。4家儿童专科医院共收治MPP住院患儿18710例,其中SMPP患儿4078例(21.8%),SMPP患儿比例随年份增加存在上升趋势(χ^(2)趋势=14.548,P<0.001),其中2023年SMPP患儿比例(23.0%)高于历年,差异有统计学意义;不同年份MPP季节分布有统计学差异,总体以夏秋季比例更高;不同年份MPP住院患儿年龄分布有所差异,2023年以学龄期儿童为主(56.8%);不同性别之间的重症比例分布无差异,不同年龄组的重症比例在不同年份之间存在差别,1~3岁儿童重症比例逐年升高(χ^(2)趋势=191.567,P<0.001)。疫情期间年MPP平均住院天数高于非疫情期间;不同年份平均住院天数差异有统计学意义(P<0.001)。疫情期间个体均次住院费用高于其他年份,不同年份个体均次住院费用差异有统计学意义(P<0.001);历年总住院费用仍以2019和2023年为高。SMPP个体均次住院费用均高于非SMPP个体。结论上海市2019年、2023年均有MPP流行,总体以夏秋季比例更高;与历年相比,2023年上海市MPP住院患儿人数多、SMPP比例高,其中3岁以下SMPP比例升高明显。SMPP个体均次住院费用高于非SMPP。
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关键词
肺炎支原体肺炎(MPP)
重症肺炎
儿童
住院费用
回顾性分析
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职称材料
基于人工智能的儿童甲流和乙流辅助诊断模型研究
被引量：
6
2
作者
葛小玲
尚于娟
+8 位作者
徐锦
曾玫
王传清
李静
施宇
王一
胡子欣
徐虹
张晓波
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期810-818,共9页
目的通过机器学习算法进行甲流和乙流阳性感染患儿的智能辅助诊断模型研究,协助开展传染病门诊预诊。方法以2013年1月—2020年6月在复旦大学附属儿科医院门诊就诊的呼吸道感染性疾病患儿为研究对象,纳入基本信息、鼻咽拭子及血常规检验...
目的通过机器学习算法进行甲流和乙流阳性感染患儿的智能辅助诊断模型研究,协助开展传染病门诊预诊。方法以2013年1月—2020年6月在复旦大学附属儿科医院门诊就诊的呼吸道感染性疾病患儿为研究对象,纳入基本信息、鼻咽拭子及血常规检验数据,采用Python进行数据处理和统计分析,基于Logistics回归和GBDT模型构建辅助诊断模型并计算特征值,以ROC曲线、AUC值和模型概率预测箱型图等指标作为模型性能判断标准。结果经鼻咽拭子确诊为单甲流阳性38094例,单乙流阳性24792例,甲乙流合并215例,共计63101例。共纳入25个指标作为模型特征值。基于Logistics模型和GBDT模型构建的甲流辅助诊断模型AUC值分别为0.877和0.884,前5位重要特征为年龄、单核细胞百分比、白细胞、淋巴细胞绝对值和C反应蛋白;乙流模型AUC值分别为0.895和0.902,前5位特征为年龄、单核细胞百分比、嗜酸性细胞计数、白细胞和血小板。GBDT效果均好于Logistics模型,且在鉴别单乙流阳性病例时性能最佳(AUC=0.902)。结论本研究建立起基于血常规检验数据的儿童甲乙型流感AI辅助诊断模型,可在诊前较为准确地从呼吸道感染性疾病人群中识别甲流和乙流感染阳性患儿,迁移性好,能够在实际应用中发挥诊前辅助诊断作用。
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关键词
流行性感冒(Flu)
儿童
人工智能(AI)
辅助诊断
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职称材料
题名
2019-2023年上海市市级医院肺炎支原体肺炎住院儿童患病特征及住院费用的回顾性研究
被引量：
8
1
作者
王颖雯
王凤
王立波
陆爱珍
王艺
桂永浩
陆权
殷勇
张建华
叶颖子
徐虹
沈兵
顾丹萍
董晓艳
王佳钰
何雯
张晓波
机构
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
护理部
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
呼吸
科
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
神经内
科
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
心血管
中心
上海市市级
医院
儿内
科
联盟
上海市
儿科
临床质量控制
中心
国家
卫健委新生儿疾病重点实验室(
复旦大学
)
上海交通
大学
医学
院
附属
儿童
医院
呼吸
科
上海交通
大学
医学
院
附属
上海
儿童医学中心
呼吸
科
上海交通
大学
医学
院
附属
新华
医院
呼吸
科
国家儿童医学中心/复旦大学附属儿科医院感染科
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
肾脏内
科
上海申康
医院
发展
中心
医疗事业部
上海市医疗质量控制管理事务
中心
出处
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期515-521,共7页
基金
新一代人工智能国家科技重大专项(2021ZD0113504)
上海市科委人工智能科技支撑专项(22511106001)
上海市科委区块链关键技术攻关专项(23511100601)。
文摘
目的调查2019—2023年上海市市级医院中肺炎支原体肺炎(Mycoplasma Pneumoniae pneumonia,MPP)住院患儿,了解其患病特征及住院费用。方法依托上海市市级医院儿内科联盟,回顾性调查2019年1月至2023年12月于上海市22家有儿科资质的市级公立医疗机构(其中4家为儿童专科医院)住院治疗的社区获得性MPP患儿,收集其诊断编码、性别、年龄、住院天数、住院费用,以及是否进展为重症支原体肺炎(severe MPP,SMPP),并分析其分布特征。结果2019—2023年22家医院共收治MPP住院患儿29045例,其中进展为SMPP者6035例(20.8%),趋势检验发现SMPP患儿比例随年份增加存在上升趋势(χ^(2)趋势=365.498,P<0.001)。4家儿童专科医院共收治MPP住院患儿18710例,其中SMPP患儿4078例(21.8%),SMPP患儿比例随年份增加存在上升趋势(χ^(2)趋势=14.548,P<0.001),其中2023年SMPP患儿比例(23.0%)高于历年,差异有统计学意义;不同年份MPP季节分布有统计学差异,总体以夏秋季比例更高;不同年份MPP住院患儿年龄分布有所差异,2023年以学龄期儿童为主(56.8%);不同性别之间的重症比例分布无差异,不同年龄组的重症比例在不同年份之间存在差别,1~3岁儿童重症比例逐年升高(χ^(2)趋势=191.567,P<0.001)。疫情期间年MPP平均住院天数高于非疫情期间;不同年份平均住院天数差异有统计学意义(P<0.001)。疫情期间个体均次住院费用高于其他年份,不同年份个体均次住院费用差异有统计学意义(P<0.001);历年总住院费用仍以2019和2023年为高。SMPP个体均次住院费用均高于非SMPP个体。结论上海市2019年、2023年均有MPP流行,总体以夏秋季比例更高;与历年相比,2023年上海市MPP住院患儿人数多、SMPP比例高,其中3岁以下SMPP比例升高明显。SMPP个体均次住院费用高于非SMPP。
关键词
肺炎支原体肺炎(MPP)
重症肺炎
儿童
住院费用
回顾性分析
Keywords
Mycoplasma Pneumoniae pneumonia(MPP)
severe pneumonia
children
hospitalization cost
retrospective study
分类号
R725.6 [医药卫生—儿科]
在线阅读
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职称材料
题名
基于人工智能的儿童甲流和乙流辅助诊断模型研究
被引量：
6
2
作者
葛小玲
尚于娟
徐锦
曾玫
王传清
李静
施宇
王一
胡子欣
徐虹
张晓波
机构
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
统计和数据管理
中心
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
临床检验
中心
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
感染
传染
科
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
院内
感染
控制与防保办公室
万达信息股份有限公司数据
中心
复旦大学
生命
科
学学院
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
肾脏
科
国家
儿童医学中心
/复旦大学附属儿科医院
呼吸
科
出处
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期810-818,共9页
文摘
目的通过机器学习算法进行甲流和乙流阳性感染患儿的智能辅助诊断模型研究,协助开展传染病门诊预诊。方法以2013年1月—2020年6月在复旦大学附属儿科医院门诊就诊的呼吸道感染性疾病患儿为研究对象,纳入基本信息、鼻咽拭子及血常规检验数据,采用Python进行数据处理和统计分析,基于Logistics回归和GBDT模型构建辅助诊断模型并计算特征值,以ROC曲线、AUC值和模型概率预测箱型图等指标作为模型性能判断标准。结果经鼻咽拭子确诊为单甲流阳性38094例,单乙流阳性24792例,甲乙流合并215例,共计63101例。共纳入25个指标作为模型特征值。基于Logistics模型和GBDT模型构建的甲流辅助诊断模型AUC值分别为0.877和0.884,前5位重要特征为年龄、单核细胞百分比、白细胞、淋巴细胞绝对值和C反应蛋白;乙流模型AUC值分别为0.895和0.902,前5位特征为年龄、单核细胞百分比、嗜酸性细胞计数、白细胞和血小板。GBDT效果均好于Logistics模型,且在鉴别单乙流阳性病例时性能最佳(AUC=0.902)。结论本研究建立起基于血常规检验数据的儿童甲乙型流感AI辅助诊断模型,可在诊前较为准确地从呼吸道感染性疾病人群中识别甲流和乙流感染阳性患儿,迁移性好,能够在实际应用中发挥诊前辅助诊断作用。
关键词
流行性感冒(Flu)
儿童
人工智能(AI)
辅助诊断
Keywords
influenza(Flu)
children
artificial intelligence(AI)
auxiliary diagnosis
分类号
R511.7 [医药卫生—内科学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2019-2023年上海市市级医院肺炎支原体肺炎住院儿童患病特征及住院费用的回顾性研究
王颖雯
王凤
王立波
陆爱珍
王艺
桂永浩
陆权
殷勇
张建华
叶颖子
徐虹
沈兵
顾丹萍
董晓艳
王佳钰
何雯
张晓波
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
8
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职称材料
2
基于人工智能的儿童甲流和乙流辅助诊断模型研究
葛小玲
尚于娟
徐锦
曾玫
王传清
李静
施宇
王一
胡子欣
徐虹
张晓波
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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