基于模糊综合评判下的毛细支气管炎后再发喘息的可能性预测

【作者】 李春云； 罗运春； 罗辉；

【机构】 温州医学院附属育英儿童医院呼吸科；

【摘要】 目的利用多级模糊综合评判的方法预测毛细支气管炎（以下简称"毛支"）后再发喘息的可能性大小。方法第一步:建立毛支后再发喘息可能性评判模型的因素集合U。按疾病的特征选取U₁（临床表现）,U₂（辅助检查）,U₃（个人史）,U₄（家族史）作为第一层次因素;阅读相关文献,找出毛支后再发喘息的相关因素,即选取U₁₁（严重的RSV感染）,U₁₂（病程>2周）,U₁₃（肺部闻及干啰音）,U₂₁（RSV-Ag阳性）,U₂₂（吸入过敏原>0.35kU/L）,U₂₃（食入过敏原>0.7kU/几）,U₂₄（过敏原皮肤点刺试验）,U₃₁（出生低体重）,U₃₂（母乳喂养）,U₃₃（围生期被动吸烟）,U₃₄（湿疹史）,U₄₁（哮喘家族史）,U₄₂（变应性鼻炎家族史）13项因素作为第二层次因素。第二步:建立毛支后再发喘息可能性评判模型的评语集合V,即V={v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}={非常可能,很可能,可能,稍许可能,不可能}。第三步:首先采用德尔菲法（Delphi Method）确定各层次因素的隶属度,即根据各因素制定毛细支气管炎后再发喘息可能性大小的表格,邀请专家对再发喘息的相关因素进行评估,进而采用求和平均的方法得到各因素的隶属度。然后采用加权统计的方法确定各层次因素的权重,即邀请专家提出其认为最合适的权重,再作加权统计得出各因素的权重。最后,根据各因素的隶属度及权重建立毛支后再发喘息可能性预测的专家评价数据表及综合评判的模糊关系矩阵,并采用MATLAB数学软件编制毛支后再发喘息可能性预测的专用程序。第四步:选取临床病例对毛支后再发喘息的可能性进行预测,首先根据已建立的毛支后再发喘息可能性预测的专家评价数据表,确定不同病例的隶属度值和权重值,然后利用已编制好的专用程序自动计算,快速得到不同病例再发喘息的可能性大小。结果不同的临床病例采用模糊综合评判得出的评判结果,与利用《儿童支气管哮喘诊断与防治指南》中哮喘预测指数得出的结果相比较,二者基本相符,并且结合随访,验证了结果的正确性。结论对个体来讲采用模糊综合评判的方法不但可以预测出其毛支后有无再发喘息可能性,而且可以对其可能性大小作出一定程度的量化。将模糊数学应用到毛支后再发喘息的可能性预测中是可行的、有效的,为毛支后再发喘息的可能性预测提供了一条新的思路和方法,有一定的临床应用价值。更多还原