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表 2 A 组与 B 组诊断一致性分析(例) 表 5 A 组和 B 组灵敏度、特异度、阴性预测值、阳性预测值分析
Table 2 Comparison of consistency between diagnostic results by Table 5 Statistics of sensitivity,specificity,positive and negative
approaches A and B predictive values of approaches A and B in diagnosing arrhythmias in the
A组 participants
B组 合计
异常 正常 组别 灵敏度 特异度 阳性预测值 阴性预测值
异常 854 20 874 A组 91.5% 93.3% 99.0% 61.2%
正常 16 186 202
B组 92.8% 99.3% 99.9% 66.3%
合计 870 206 1 076
2
χ 值 0.250 表 6 心房颤动合并不同类型心律失常三组诊断结果对比
P 值 0.617 Table 6 Atrial fibrillation complicated with different types of arrhythmias
in the participants detected by approaches A,B and C
表 3 B 组与 C 组诊断一致性分析(例) 病例 A组 B组 C组
Table 3 Comparison of consistency between diagnostic results by 序号
approaches B and C 偶发房性期前收缩;
1 偶发房性期前收缩 偶发房性期前收缩
B组 房性心动过速;心房颤动
C组 合计
异常 正常 频发房性期前收缩; 频发房性期前收缩; 频发房性期前收缩;
2
异常 861 80 941 房性心动过速;心房颤动 房性心动过速;心房颤动 房性心动过速;心房颤动
心房颤动; 心房颤动; 心房颤动;
正常 9 126 135 3
频发室性期前收缩 频发室性期前收缩 频发室性期前收缩
合计 870 206 1 076 心房颤动; 心房颤动; 心房颤动;
2
χ 值 63.130 4 频发房性期前收缩 频发房性期前收缩 频发房性期前收缩
P 值 <0.001 频发房性期前收缩; 频发房性期前收缩; 频发房性期前收缩;
5
心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动
表 4 A 组与 C 组诊断一致性分析(例) 心房颤动;心房扑动;
6 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动
Table 4 Comparison of consistency between diagnostic results by 差异性传导
approaches A and C 心房颤动;心房扑动;
7 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动
A组 差异性传导
C组 合计
异常 正常 8 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动
异常 859 82 941 9 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动 心房颤动;心房扑动
正常 9 126 135 心房颤动; 心房颤动; 心房颤动;
10
合计 868 208 1 076 频发室性期前收缩 频发室性期前收缩 频发室性期前收缩
2
χ 值 56.976
P 值 <0.001 相空间(即表达时间序列的“虚拟空间”),用奇怪吸
引子的截面图直观反映心电大数据中不同心律失常的诊
2.3 诊断符合率分析 A 组与 B 组 1 040 份心电图诊断 断特征 [14] ,将只有专业心电图诊断医生才能看懂的复
一致,诊断符合率为 96.7%;B 组与 C 组 1 007 份心电 杂心电图,转化成非相关专业的临床医生及社区居民也
图诊断一致,诊断符合率为 93.6%;A 组与 C 组 987 份 能看懂的几何图形,因此受到了越来越多人的关注和认
心电图诊断一致,诊断符合率为 91.7%。 可 [15-18] 。随着我国互联网技术的深入发展和无线网络
2. 4 A 组、B 组诊断灵敏度、特异度、阴性预测值、 的覆盖,医疗服务已经不再局限于医护人员与患者之间
阳性预测值 以 C 组为金标准,A 组及 B 组诊断心律失 “面对面”的服务,衍生出了以可穿戴移动终端系统为
常均具有高灵敏度、高特异度及高阳性预测值,但阴性 支撑,远程监测技术为载体的“互联网 +”新型医疗业
预测值均为中等,详见表 5。 务模式 [19] 。因此,今后患者居家应用可穿戴心电监测
2. 5 心房颤动合并不同类型心律失常三组诊断情况分 设备采集长时程的心电数据实时上传至远程心电诊断中
析 10 份心电图中,A 组与 B 组诊断完全一致,但有 3 心从而实现专业诊断的模式必将成为趋势和常态。届
份心电图在诊断类型上少于 C 组,分别为病例 1、病例 6、 时,将对海量心电信息的处理能力和诊断速度提出更高
病例 7。同一份心电图中心房颤动合并其他类型心律失 要求,而擅长处理大数据心电信息又简单直观的散点图
常三组的诊断结果见表 6。 与可穿戴远程心电监测将是最佳组合,可满足患者持续
3 讨论 增长的快速准确诊断的需求。
散点图主要用于观察和研究非线性系统的演化规 在本研究中,A 组、B 组、C 组心律失常检出率分
律,是定性和定量研究混沌现象的经典方法学之一 [13] 。 别为 80.9%、81.2%、87.5%。分析诊断一致性和符合率
其突破性地将认识心脏节律的视野从心电波形图拓展至 显示,A 组与 B 组诊断具有强一致性〔Kappa=0.891,