研究生开题汇报ppt

5.1工作进度安排
• 随师学习，根据病案收集的纳入排除标准，到本院病案
2018.122019.126
室收集病历。
2019.12- • 对病例组与对照组各观察指标进行统计学分析。 2020.010 •整理资料统计数据及撰写论文
2020.012020.04
第7部分
参考文献
PART07
26
参考文献
[1]陈万青,郑荣寿,曾红梅,邹小农,张思维,赫捷.2011年中国恶性肿瘤发病和死亡分析[J].中国肿瘤,2015,24(1):110. [2]Xiao-lei, Yi,Jie, Chen,Jia, Li,Liang, Feng,Yan, Wang,Jia-An, Zhu,E, Shen,Bing, Hu.Risk factors associated with PICC-related upper extremity venous thrombosis in cancer patients.[J].Journal of clinical nursing,2014,23(5-6):837-43. [3]Floquet A, Vergote I, Colombo N, et al. Progression-free survival by local investigator versus independent central review: comparative analysis of the AGO-OVAR16 Trial[J]. Gynecologic Oncology, 2015,136(1):37-42. [4] Mcguire W P, Hoskins W J, Brady M F, et al. Cyclophosphamide and cisplatin compared with paclitaxel and cisplatin in patients with stage III and stage IV ovarian cancer.[J]. New England Journal of Medicine, 1996,334(1):1. [5]于瑞,陈利芬,周雪梅,何佩仪,侯秋秀,郑锦萍.肿瘤患者PICC导管相关血栓形成危险因素的研究[J].中国护理管 理,2016,16(10):1326-1330. [6] Saber, W; Moua, T; Williams, E C; Verso, M; Agnelli, G; Couban, S; Young, A; De Cicco, M; Biffi, R; van Rooden, C J; Huisman, M V; Fagnani, D; Cimminiello, C; Moia, M; Magagnoli, M; Povoski, S P; Malak, S F; Lee, A Y; J Thromb Haemost.2011V9N2:312-9 [7]Jim, Murray,Elizabeth, Precious,Raza, Alikhan.Catheter-related thrombosis in cancer patients.[J].British journal of haematology,2013,162(6):748-57. [8]石建平,赵梦华.癌症患者导管相关血栓形成的防治[J].医学综述,2015,21(9):1602-1604. [9]田旭,陈慧,宋国敏,卞薇,刘晓玲,陈伟庆.基于meta分析的肿瘤患者经外周置入中心静脉导管相关性静脉血栓形成 27 风险预测模型构建[J].临床与病理杂志,2017,37(4):772-778.
8
研究目的及意义
第二部分
PART02
9
2.1研究目的及意义
01
分析恶性肿瘤患者CRT相关血栓形成的概率和 危险因素 ；
02
建立恶性肿瘤患者CRT预测模型；
03
为临床行CVC/PICC置管恶性肿瘤患者CRT形成
、防治提供参考。
10Biblioteka 研究路线图第三部分
PART03
11
3.1研究路线图
研究对象
所有行PICC/CVC恶性肿瘤患者
4.7研究方法
04
2.校正预测模型：
(6) optimism=Dboot-Dorig (7) 重复第2到第6步100-200次； (8)计算这100-200个optimism的均数，用O表示； (9) 模型“实际的c-统计值”=Dapp-O。 (10) 模型的过度预测百分率=（表观c-统计值—实际c-统计值）/实际c-统计 值*100%。 (11)用过度预测百分比校正原始模型的方程系数。
6
1.5研究背景：
前期研究
01
PICC 置管及 CVC 置管是一种有创的侵入性操作， 穿刺时及留置期间存在较多的并发症，其中导管相 关血栓（CRT）形成是较常见且较难处理的并发症。
研究显示，肿瘤患者血栓形成发生率较高，为
5.6%～5.8%。70%发生在置管后第 1周[5] 。
7
1.6研究背景：
国内外研究现状
Kunming Medical University
请各位老师批评指正
导师：王羽丰教授 汇报人：王雪星
4.7研究方法
04
1.校正预测模型：
Logistic预测模型的bootstrap验证 (1)用所有的病例（原始数据库）导出Logistic回归模型，计算该模型ROC的 AUC，称为“表观c-统计值”，这里用Dapp表示； (2)用bootstrap法从原始数据库抽样产生新的数据库； (3) 用新数据库使用相同的预测因素导出新的Logistic回归模型； (4) 计算新模型的AUC，用Dboot表示； (5) 用这新的Logistic回归模型计算原始数据库的AUC，用Dorig表示 Logistic预测模型的bootstrap验证
统计患者相关资料，建立数据库 病例组（CRT患者)
对照组（未发生CRT)
单因素分析
多因素分析
建立预测模型
校正预测模型
主要研究方法
第四部分
PART04
13
4.1研究对象
2008 年 1 月至 2018 年 1 1月云南省肿瘤 医院行CVC/PICC的恶性肿瘤患者。
4.2入组标准：
1. 均经病理组织学、细胞学、影像学检查证实为恶性肿瘤 2. 均行CVC/PICC置管。 3.病历资料完整。 4.采集CVC/PICC置管后且行US发生血栓患者的资料。
3）用Logistic回归分析，对每位病人的各项临床资料作变量
4.6研究方法
03
建立模型预测
建立统计预测模型：
1.发病概率P = ex/ (1+ex) x= β 0+β 1X1+β 2X2 +...+β j Xj+…+β kXk 。 2.β 是方程系数，X是各种满足进入方程的预测因素，e是自然数。 3.进入模型的各项影响因子P≤0.05。 4.为避免Logistic回归预测模型的过度预测误差，模型中每个需要 考察的因子必须有大于等于10个不良事件发生。
5）治疗前评估：
① 一般状况： KFS 评分、身高、 体重、BSA（体表面积）。 ②营养状况：BMI（体重指数）、前白蛋白、白蛋白、肌酐。
4.5研究方法
02
建立数据库。
1）对各项可能的影响因素进行单因素分析。
2） 进行多因素分析。
赋值如下：设定因变量为y，自变量表示是否发生CRT。设定 自变量影响因子为x，x=( x1、x2 、x3 、x4 、x5、 x6 、x7 、x8、x9、x10…………xn) 分别代表不同的相关因素。依据每 位病人人院时的基本情况，对因变量和自变量进行赋值。
Kunming Medical University
临床肿瘤医学·开题汇报
昆明医科大学 临床医学系肿瘤内科专业
导师：王羽丰教授
汇报人：王雪星
恶性肿瘤患者导管相关血 栓形成预测模型建立
导师：王羽丰教授
汇报人：王雪星
1
研究背景
研究目的及意义
目录
Contents
2
3 4
研究路线图
主要研究方法 创新性及可行性
4.3排除标准
病例资料不完整者
4.4研究方法
01
统计每位患者的病历信息
1）患者的人口统计数据：（姓名，年龄）; 2）临床资料：（临床诊断，分期，合并症，血栓形成史，手术 史，创伤史，家族病史，吸烟史，CVC病史，PICC手臂活动 量）; 3）导管插入记录：（插入日期，操作员，插入指示，插入次数， 静脉和手臂插入，PICC/CVC的类型（流明，仪表，品牌）和导 管尖端的位置）; 4）实验室结果：（血常规、血脂、凝血功能）;
5
6 7
进度及具体安排
参考文献
第一部分
研究背景
PART01
4
1.1研究背景
2011年中国恶性肿瘤发病和死亡分析：
全国2011年新发恶性肿瘤病例约3372175例,死亡病 例2113048例.全国恶性肿瘤发病率为250.28 /10万[1] 。
5
1.2研究背景：
CVC及PICC：
中心静脉导管置管（CVC）及经外周静脉穿刺中心静 脉置管（PICC）广泛用于癌症患者的化学治疗[2] 。
创新性及可行性分析
第五部分
PART05
21
6.1创新性
01
CRT预测模型，罕见相关报道；
创新性
02
指导临床进行有效的干预措施
5.2可行性分析
01
02
可行性分 析
省级肿瘤专科医院，大量病历；
经验丰富、统计学扎实的指导老师；
03
充足的准备，大量的前期工作基础。
工作进度及安排
第六部分
PART06
24
02
现有研究认为导管因素、患者相关因素及药物因素 与 CRT 形成具有非常密切的联系 [2 、 6-9] ，检索相关 文献，国内外对于导管相关血栓形成因素报道较多， 但是对于 CRT 形成模型的建立相对比较少见 ，若 是能建立起较准确的CRT预测模型，就能够对已发 生血栓的患者提前干预、行抗凝治疗。