数据驱动的临床决策在腰痛中应用的研究探索
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摘要
英文摘要
目录
中英文缩略词表
1引言
1．1研究背景
1．2研究目的
1．3研究意义
1．4研究设计
2研究一1990-2039年中国腰痛疾病负担和康复需求的估计：基于GBD2019的Nordpred年龄时期队列建模研究
2．1研究背景及目的
2．2方法
2．2．1数据来源
2．2．2案例定义
2．2．3统计分析
2．3结果
2．3．1中国腰痛疾病负担以及康复需求
2．3．2不同性别和年龄腰痛疾病负担的分布情况
2．3．3腰痛导致YLDs可归因的危险因素
2．3．4预测到2039年腰痛YLDs的发展趋势
2．4讨论
2．4．1中国腰痛的疾病负担情况
2．4．2女性的腰痛疾病负担情况逐渐凸显
2．4．3GBD数据库中可归因于腰痛的危险因素
2．4．4我国腰痛患者的康复需求不容小觑
3研究二不同电子健康模式改善腰痛患者疼痛程度的有效性：系统综述和网状Meta分析
3．1研究背景及目的
3．2方法
3．2．1数据来源
3．2．2纳排标准
3．2．3研究筛选
3．2．4数据提取
3．2．5电子健康模式
3．2．6质量评价
3．2．7统计分析
3．3结果
3．3．1纳入文献特征
3．3．2模型收敛性
3．3．3一致性和异质性检验
3．3．4网状meta分析结果
3．3．5累计排序概率图
3．3．6文献质量评价以及发表偏倚评价
3．4讨论
3．4．1主要研究结果
3．4．2应用程序在腰痛治疗中的应用
3．4．3探索具有临床决策支持的疾病管理工具
4研究三腰痛的临床决策：从传统循证到真实世界数据循证——基于CiteSpace的文献计量学分析
4．1研究背景及目的
4．2方法
4．2．1数据来源
4．2．2统计分析和可视化
4．3结果
4．3．1发表研究数量及其趋势
4．3．2参考文献共被引分析：研究的核心主题
4．3．3关键词共现：研究热点分析
4．3．4关键词突现：研究趋势分析
4．4讨论
4．4．1循证医学在腰痛临床决策中的重要地位
4．4．2以患者为中心的腰痛临床决策
4．4．3以真实世界数据为导向的证据
5研究四基于真实世界数据构建腰痛的风险预测模型：一种可解释机器学习模型
5．1研究背景及目的
5．2方法
5．2．1数据来源
5．2．2变量选择与定义
5．2．3机器学习模型构建
5．2．4模型评价指标
5．2．5模型可解释性分析
5．2．6统计分析
5．3结果
5．3．1参与者的特征
5．3．2腰痛风险主要预测变量的选择
5．3．3五种机器学习的模型比较
5．3．4变量重要性分析
5．3．5随机森林模型的SHAP分析
5．4讨论
5．4．1机器学习与临床决策
5．4．2炎性免疫反应与腰痛
5．4．3身体功能与腰痛
6全文总结
6．1结果总结
6．2结论总结
6．3局限性及展望
参考文献
综述
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
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网址: 数据驱动的临床决策在腰痛中应用的研究探索 https://m.trfsz.com/newsview1206208.html
