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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:汪立心
研究生(外文):WANG, LI-HSIN
論文名稱:影響腎透析之個人因子研究-以一家區域級醫院慢性腎臟病病歷分析為例
論文名稱(外文):Personal factors of renal dialysis-A study of chronic kidney diseases in a regional hospital
指導教授:廖承茂林志銘林志銘引用關係
指導教授(外文):LIAO, CHEN-MAOLIN, CHIH-MING
口試委員:胡學穎陳瓊梅
口試委員(外文):HU, SHUEH-INNCHEN, CHYONG-MEI
口試日期:2020-12-18
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:應用統計與資料科學學系碩士班
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:90
中文關鍵詞:慢性腎臟病腎小球濾過率腎透析Cox比例分析模型風險因子時間依賴模型
外文關鍵詞:chronic kidney diseaseglomerular filtration raterenal dialysisCox proportional analysis modelrisk factortime-dependent model
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第一章 緒論.....1
1.1 研究動機與背景.......1
1.2 研究目的.....4
1.3 研究步驟及流程.......5
第二章 文獻探討.....6
2.1 研究設計與慢性腎臟病之風險因子....6
2.1.1 蛋白尿與eGFR重新評估之臨床試驗(RAAS治療).....6
2.1.2 血壓因子...7
2.1.3 血紅素因子....8
2.1.4 血清磷因子......10
2.1.5 吸菸因子....11
2.1.6 蛋白尿因子.......12
2.1.7 尿酸因子.....13
2.2 慢性腎臟病之預測模型比較......14
第三章 研究對象與研究方法.....19
3.1 研究對象與資料處理.....19
3.1.1 研究對象......19
3.1.2 資料處理....19
3.2 研究工具.....20
3.3 研究變數.....20
3.3.1 依變數.....20
3.3.2 解釋變數(自變數).......21
3.4 多重插補法......21
3.5 統計分析......24
3.5.1 基本統計模型.......24
3.5.2 Kaplan-Meier 存活曲線......24
3.5.3 患有共病和無患有共病之兩種處理的比例風險模型.......25
3.5.4 Cox比例風險模型.....25
3.5.5 C統計量......27
3.5.6 單變量Cox比例風險模型.......28
3.5.7 多變量Cox比例風險模型—非時間依賴模型........28
3.5.8 多變量Cox比例風險模型—時間依賴模型........28
3.5.9 模型預測.........29
第四章 部分結果分析.......30
4.1 選用病患流程........30
4.2 基本統計分析........32
4.3 Kaplan-Meier曲線.....38
4.4 單變量Cox比例風險模型........40
4.5 多變量Cox比例風險模型-非時間依賴模型........43
4.6 多變量Cox比例風險模型-時間依賴模型......47
4.7 模型預測......51
第五章 討論及研究限制.....60
5.1 研究發現與比較.......60
5.2 本研究之研究優點......61
5.3 模型判斷使用類型之差異........62
5.3.1 C統計量.....62
5.3.2 AIC赤池信息量準則(Akaike Information Criterion)....62
5.3.3 BIC貝氏資訊準則(Bayesian Information Criterion)....63
5.4 Cox比例風險模型之共變量模型與係數模型比較......64
5.5 聯合模型.....65
5.6 研究限制.....65
第六章 結論與建議........67
第七章 參考文獻.........69
附錄 慢性腎臟病病患進行腎透析之機率預測.....71
一、中文文獻
陳明玉(2012)。腎臟病人不可不知~高血磷的飲食策略。國泰醫訊第143期6月號
黃清意、賴世偉、林正介(2011)。蛋白尿與微量白蛋白尿。基層醫學第21卷第6期
劉正山、莊文忠(2003)。項目無反應資料的多重插補分析。臺灣選舉與民主化調查2012年國際學術研討會
衛生福利部國民健康署(2013)。菸害防制館-吸菸害己。衛生福利部國民健康署
網址:https://health99.hpa.gov.tw/Tobacco/Show.aspx?MenuId=764

二、英文文獻
Bellasi, A., Mandreoli, M., Baldrati, L., Corradini, M., Nicolò, P., Malmusi, G., & Santoro, A.(2011) . Chronic kidney disease progression and outcome according to serum phosphorus in mild-to-moderate kidney dysfunction. Clin J Am Soc Nephrol. 6(4):883-891.
Cai,T.,Pepe,M.S.,Zheng,Y.,Lumley,T, & Sword,N. (2006). Thesensitivity and specificity of markers for event times. Biostatistics.7(2):182-197.
Chang, H.L., Wu, C.C., Lee, S.P., Chen, Y.K., Su, W.R., & Su, S.L. (2019). A predictive model for progression of CKD. Medicine.98(26):161-186.
Clement, F.M., Klarenbach, S., Tonelli, M., Johnson, J.A., & Manns, B.J. (2009).The impact of selecting a high hemoglobin target level on health-related quality of life for patients with chronic kidney disease: a systematic review and meta-analysis. Arch Intern Med.169(12):1104-1112.
Cox D. R., Hinkley D.V., Rubin D., & Silverman B.W. (1988).Statistics and applied probability. Chapman and Hall & University Printing House, Cambridge.91-111
Drueke, T.B., Locatelli, F., Clyne, N., Eckardt, K., Macdougall, L., Tsakiris, D., Burger, H., & Scherhag, A. (2006).Normalization of hemoglobin level in patients with chronic kidney disease and anemia. N Engl J Med.355(20):2071-2084.
Fisher L. D & Lin D. Y. (1999). Time-Dependent covariates in the Cox proportional-hazards regression model. Public Health.20:145–157.
Hajime, U., Tianxi, C., Michael, J., Ralph, B., & Wei, L. (2011). On the C-statistics for evaluating overall adequacy of risk prediction procedures with censored survival data. Statistics in Medicine.30:1105-16.
Heagerty, P. J. & Zheng, Y. (2005). Survival Model Predictive Accuracy and ROC Curves.Biometrics.61:92–105.
Kamei, K., Konta, T., Hirayama, A., … & Watanabe, T. (2014). A slight increase within the normal range of serum uric acid and the decline in renal function: associations in a community-based population. Nephrology Dialysis Transplantation.29(12):2286-2292.
Levey, A., Coresh, J., Greene, T., Stevens, L., Zhang, Y., Hendriksen, S., Kusek, J., & Van, F. (2006).Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration. Using standardized serum creatinine values in the modification of diet in renal disease study equation for estimating glomerular filtration rate. Ann Intern Med. Aug 15;145(4):247-254.
Ohashi, Y., Sakai, K., Tanaka, Y., Mizuiri, S., & Aikawa, A. (2011). Reappraisal of proteinuria and estimated GFR to predict progression to ESRD or death for hospitalized chronic kidney disease patients. Ren Fail.33(1):31-39.
Peralta, C.A., Norris, K.C., Li, S., … & Shlipak, M.(2012). Blood pressure components and end-stage renal disease in persons with chronic kidney disease: the Kidney Early Evaluation Program (KEEP). Arch Intern Med.172(1):41-47.
Tangri, N., Stevens, L.A., Griffith, J., … & Levey, A. (2011). A predictive model for progression of chronic kidney disease to kidney failure. JAMA.305(15):1553-1559.
Therneau, T. & Crowson, C. (2020). Using Time Dependent Covariates and Time Dependent Coefficients in the Cox Model. Elizabeth Atkinson Mayo Clinic.1:27
Wang, S.C., Chang, Y.C. & Chen, C.M. (2019). Joint analysis of longitudinal and interval-censored failure time data. Taylor & Francis online journal. Communications in Statistics - Simulation and Computation.
Zhang, Z., Reinikainen, J., Adeleke, K., Pieterse, M. & Catharina, G. (2018). Time-varying covariates and coefficients in Cox regression models. Big-data Clinical Trial Column.1:10
電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20230131)
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