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目的 了解心血管疾病病种间共病的网络关系和结构,为临床综合诊治和诊断相关群组设计提供数据支撑.方法 共收集58100例心血管病房病案首页数据,根据帕累托图的原理筛选心血管病房A类高频病种,构建病种关系矩阵,运用UCINET生成高频病种网络,并对其进行社会网络分析.结果 共筛选出30个高频A类病种,其共现网络密度的平均值为14.7±44.8;在核心病种网络中,心律失常处于核心位置与周围其它病种联系十分密切;其余有较高连接度的病种包括:不稳定性心绞痛、心房颤动、高血压3级等.凝聚簇分析发现凝聚子群的密度值为0.5241±0.4994,病种可以分为代表不同疾病亚群的8个簇.中心性分析具有较高的点度中心度的病种有高血压3级(D=2274)、冠状动脉粥样硬化性心脏病(D=2009)、不稳定性心绞痛(D=1089);具有较高的接近中心度节点有心律失常(C=90.625)、心功能IV级(C=85.294)、心功能Ⅲ级(C=85.294);具有较高的中间中心度节点有心律失常(B=48.367)、心功能Ⅳ级(B=28.858)、心功能Ⅲ级(B=28.858).结论 心血管不同亚病种共病网络关系复杂,病种间存在聚集现象,且不同病种在网络中发挥的作用不同.心律失常占据心血管疾病共病网络的核心位置,与其它病种共患的概率大,并且处于其它病种共患通路的重要"中介"位置.

作者:云科;石锋;穆润清;康辉

来源:中国病案 2019 年 20卷 10期

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作者:
云科;石锋;穆润清;康辉
来源:
中国病案 2019 年 20卷 10期
标签:
网络分析 心血管疾病 共病 凝聚子群 中心性
目的 了解心血管疾病病种间共病的网络关系和结构,为临床综合诊治和诊断相关群组设计提供数据支撑.方法 共收集58100例心血管病房病案首页数据,根据帕累托图的原理筛选心血管病房A类高频病种,构建病种关系矩阵,运用UCINET生成高频病种网络,并对其进行社会网络分析.结果 共筛选出30个高频A类病种,其共现网络密度的平均值为14.7±44.8;在核心病种网络中,心律失常处于核心位置与周围其它病种联系十分密切;其余有较高连接度的病种包括:不稳定性心绞痛、心房颤动、高血压3级等.凝聚簇分析发现凝聚子群的密度值为0.5241±0.4994,病种可以分为代表不同疾病亚群的8个簇.中心性分析具有较高的点度中心度的病种有高血压3级(D=2274)、冠状动脉粥样硬化性心脏病(D=2009)、不稳定性心绞痛(D=1089);具有较高的接近中心度节点有心律失常(C=90.625)、心功能IV级(C=85.294)、心功能Ⅲ级(C=85.294);具有较高的中间中心度节点有心律失常(B=48.367)、心功能Ⅳ级(B=28.858)、心功能Ⅲ级(B=28.858).结论 心血管不同亚病种共病网络关系复杂,病种间存在聚集现象,且不同病种在网络中发挥的作用不同.心律失常占据心血管疾病共病网络的核心位置,与其它病种共患的概率大,并且处于其它病种共患通路的重要"中介"位置.