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基于马尔科夫链的医疗决策
在临床实践中,医生和患者均面临决策,由于医生和患者个体知识经验的局限性,仅依赖个人经验的决策判断难以全面评估治疗方案的好坏,而通过马尔科夫链模型可以帮助医生和患者对复杂疾病建立抽象模型,便于对疾病的各治疗效果进行决策分析.马尔科夫链模型是处理离散事件的随机过程,通过当前设定的信息,预测将来的情况.本文总结了马尔科夫链在医疗决策中的应用的基本原理,梳理了在医疗决策领域常用的马尔科夫链模型的分类,针对医疗决策的特点探讨不同类型马尔科夫链的矩阵法、队列法以及蒙特卡洛模拟分析方法的适用范围和优缺点.针对疾病进展的三状态模型以及是否使用某药物的实际决策案例,分析比较队列法与蒙特卡洛模拟法的具体应用,总结归纳队列法与蒙特卡洛模拟法的优缺点.
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队列法、完全法和现时生存分析方法在乳腺癌随访研究中的应用
目的:应用队列法、完全法和现时生存分析法,估计复旦大学附属肿瘤医院女性乳腺癌的当前生存率及变化趋势.方法:收集复旦大学附属肿瘤医院1997年1月1日-2011年12月31日确诊的所有7 275例上海户籍女性原发乳腺癌的临床信息资料,以2011年12月31日为随访截止日期,采用主动随访以及与上海全死因登记系统记录联动的方式获得结局信息.分别以2002-2006年和2007-2011年为感兴趣时段,采用队列法、完全法和现时生存分析法估计这2个时段的5年生存率.结果:统计结果显示,该院2002-2006年乳腺癌的真实5年相对生存率为92.3％,高于队列法估计的84.7％和完全法估计的88.6％,与现时生存分析法估计的90.9％为接近.在不同临床分期乳腺癌患者中均观察到同样的结果,且在分期较晚的患者中更为明显.进一步采用现时生存分析法估计得到该院2007-2011年乳腺癌的5年相对生存率为93.6％,高于队列法估计的92.3％和完全法估计的92.9％,也高于2002-2006年采用病理分期调整后现时生存分析法估计的5年相对生存率(91.4％).结论:该医院女性乳腺癌患者的生存状况近年来有明显提高,并主要来自对分期较晚患者治疗手段的进步.
