毛曉健，王和勇

肺炎是5歲以下兒童第1位的死亡原因［1］。通過對肺炎患兒臨床特征的分析幫助了解其分布特征與規(guī)律，對兒童肺炎的臨床防治工作有著重要意義。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中一種重要的研究方法，其優(yōu)點(diǎn)是能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱含知識。關(guān)聯(lián)規(guī)則已經(jīng)被應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)研究中，且大多運(yùn)用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析研究［2－6］。廣義規(guī)則歸納 (GRI)是關(guān)聯(lián)規(guī)則中算法的一種［7］，該算法的基本思路是依據(jù)深度優(yōu)先搜索策略進(jìn)行分析，可更有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的隱含信息，以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。將GRI算法用于臨床數(shù)據(jù)分析中的文獻(xiàn)不多［8－11］，且目前使用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征與病原的關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)較少。本研究采用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián)，為兒童肺炎不同病原的臨床特征研究提供新的思路。

1 資料與方法

1.1 資料來源 選取2005—2009年廣州市兒童醫(yī)院住院的肺炎患兒6 290例為研究對象;年齡1 d～14歲;住院時(shí)間2～44 d。

1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn) 肺炎診斷標(biāo)準(zhǔn)參考第7版《兒科學(xué)》［12］，患兒均有咳嗽等臨床癥狀，肺部檢查有實(shí)變體征和 (或)濕啰音，胸部X線檢查顯示片狀、斑片狀浸潤性陰影或間質(zhì)性改變，并排除肺結(jié)核、肺部腫瘤、肺膿腫、肺血管栓塞、肺出血等。

1.3 方法

1.3.1 建立病例數(shù)據(jù)庫 用Excel建立6 290份原始病例資料數(shù)據(jù)庫，保留性別、年齡、年度等臨床特征資料和肺炎病原數(shù)據(jù)。

1.3.2 GRI算法 根據(jù)建立的病例數(shù)據(jù)庫文件，利用GRI算法進(jìn)行臨床特征資料和病原數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析。GRI算法的基本思路［7］是依據(jù)深度優(yōu)先搜索策略進(jìn)行分析。它從后項(xiàng)入手，逐個(gè)分析后項(xiàng)，分析完一個(gè)后項(xiàng)再分析一個(gè)后項(xiàng);在分析每個(gè)后項(xiàng)的過程中，逐個(gè)分析后項(xiàng)所包含的具體類別，分析完一個(gè)類別后再分析一個(gè)類別;在分析每個(gè)類別的過程中，逐個(gè)分析前項(xiàng)，分析完一個(gè)前項(xiàng)后再分析一個(gè)前項(xiàng);在分析每個(gè)前項(xiàng)的過程中，逐個(gè)分析前項(xiàng)所包含的具體類別，分析完一個(gè)類別后再分析一個(gè)類別。支持度 (support，%)代表給定數(shù)據(jù)集在所有的數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率;置信度 (confidence，%)代表一個(gè)數(shù)據(jù)集在包含另一個(gè)數(shù)據(jù)集的事務(wù)中出現(xiàn)的頻繁程度。

1.3.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖 采用Clementine 12.0統(tǒng)計(jì)軟件運(yùn)行得到網(wǎng)絡(luò)圖，直線連接兩個(gè)單元則說明兩種單元有共同出現(xiàn)的概率，共同出現(xiàn)的概率越高則連接線越粗。

2 結(jié)果

2.1 病原分類 住院肺炎患兒中喘息性支氣管肺炎2 095例，占33.31%;呼吸道合胞病毒肺炎1 377例，占21.89%;支原體肺炎1 221例，占19.41%;衣原體肺炎503例，占8.00%;腺病毒性肺炎461例，占7.33%;流行性感冒病毒肺炎437例，占6.95;克雷伯桿菌性肺炎137例，占2.18%;銅綠假單胞菌性肺炎32例，占0.51%;重癥肺炎27例，占0.43%。

2.2 性別與病原相關(guān)性 男性和女性患兒關(guān)聯(lián)度最高的均是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎 (見圖1、2)。

圖1 性別與病原相關(guān)性Figure 1 Association relationships between gender and pathogen

2.3 年齡與病原相關(guān)性 將患兒劃分為以下幾個(gè)年齡段:嬰兒期:0歲＜年齡≤1歲;幼兒期:1歲＜年齡≤3歲;學(xué)齡前期:3歲＜年齡≤6歲;學(xué)齡期:6歲＜年齡≤14歲。嬰兒期和幼兒期患兒關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎;學(xué)齡前期和學(xué)齡期患兒關(guān)聯(lián)度最高的均是支原體肺炎 (見圖3、4)。2.4 年份與病原相關(guān)性 2005年關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和支原體肺炎;2006年關(guān)聯(lián)度最高的是喘息性支氣管肺炎和呼吸道合胞病毒肺炎;2007年關(guān)聯(lián)度最高的是呼吸道合胞病毒肺炎;2008年關(guān)聯(lián)度最高的是呼吸道合胞病毒肺炎;2009年關(guān)聯(lián)度最高的是流行感冒病毒肺炎 (見圖5、6)。

圖2 性別與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 2 Association relationship networks between gender and pathogen

圖3 年齡與病原相關(guān)性Figure 3 Association relationships between age and pathogen

圖4 年齡與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 4 Association relationship networks between age and pathogen

圖5 年份與病原相關(guān)性Figure 5 Association relationships between year and pathogen

圖6 年份與病原相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)圖Figure 6 Association relationship networks between year and pathogen

3 討論

GRI是關(guān)聯(lián)規(guī)則中算法的一種。和 Apriori算法不同［2－6］，GRI算法是基于某項(xiàng)指數(shù)抽取了最大信息量的規(guī)則，可以處理數(shù)字輸入和符號輸入字段，并考慮了規(guī)則的普遍性 (支持度)和準(zhǔn)確性 (置信度)，幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。目前使用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征和病原的關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)較少。本研究采用GRI算法研究肺炎患兒臨床特征和不同病原之間的關(guān)聯(lián)，為肺炎患兒臨床特征和病原相關(guān)性研究提供了新的思路，研究成果對肺炎患兒臨床防治工作提供了一定的科學(xué)依據(jù)。

本研究結(jié)果顯示，住院肺炎患兒病原中喘息性支氣管肺炎、呼吸道合胞病毒肺炎、支原體肺炎占據(jù)前3位，細(xì)菌性肺炎所占的比例較少。嚴(yán)永東等［13］研究表示，呼吸道合胞病毒是誘發(fā)兒童喘息的第一位因素，其次是肺炎支原體、肺炎衣原體等。提示在肺炎患兒病原中呼吸道合胞病毒占據(jù)最重要的作用，此外應(yīng)注意支原體在肺炎患兒病原學(xué)中的作用［14－16］，對肺炎患兒應(yīng)盡量明確病原，根據(jù)病因進(jìn)行相應(yīng)治療，防止抗生素濫用。

本研究結(jié)果顯示，不同年齡段肺炎患兒病原不相同。對3歲之下的肺炎患兒，最重要的病原是呼吸道合胞病毒;對3歲之上的肺炎患兒，最常見的病原是支原體。這些與楊曉麗等［17］、姚歡銀等［18］的研究結(jié)果一致，和楊建環(huán)等［19］的研究結(jié)果既有一致性又有差異，可能與地域差異有關(guān)。

此外，本研究還表明，不同年度住院肺炎患兒的病原組成有所不同，這與既往用Apriori算法及其他研究方法研究的結(jié)果一致［6］，進(jìn)一步說明GRI算法可以用于分析肺炎患兒臨床特征與病原的相關(guān)性;也和孫漢慶［20］研究具有一定的相同之處，進(jìn)一步提示在進(jìn)行不同年度肺炎患兒防治工作時(shí)，應(yīng)根據(jù)本年度肺炎患兒的病原學(xué)特點(diǎn)進(jìn)行。

本文研究了GRI算法挖掘肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián)，利用了Clementine軟件進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與相關(guān)文獻(xiàn)基本吻合，說明了GRI算法可以探索肺炎患兒臨床特征與不同病原之間的多重相關(guān)性。但是，本研究僅采集了2005—2009年的數(shù)據(jù)，今后還要繼續(xù)采集其他年份數(shù)據(jù)，以便進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)肺炎患兒臨床特征與不同病原的關(guān)聯(lián)。

1 Rudan I，Boschi PC，Biloglav Z，et al.Epidemiology and etiology of childhood pneumonia［J］.Bull World Health Organ，2008，86(5):408－416.

2 Mahmoodian H，Hamiruce MM，Abdulrahim R，et al.Using fuzzy association rule mining in cancer classification［J］.Australas Phys Eng Sci Med，2011，34(1):41－54.

3 He Y，Zheng X，Sit C，et al.Using association rules mining to explore pattern of Chinese medicinal formulae(prescription)in treating and preventing breast cancer recurrence and metastasis ［J］.J Transl Med，2012，10(Suppl 1):S12.

4 Czibula G，Bocicor MI，Czibula IG.Promoter sequences prediction using relational association rule mining ［J］.Evol Bioinform Online，2012，8:181－196.

5 馮秀珍，賀小紅，馮變玲.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的ADR預(yù)警系統(tǒng)及實(shí)證研究［J］.科技管理研究，2012，32(9):194－197.

6 毛曉健，王和勇，安東.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的肺炎患兒病原分析研究［J］.生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志，2012，29(6):1073－1077.

7 薛微，陳歡歌.Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2010:256－258.

8 劉璐，高穎，馬斌.缺血性中風(fēng)急性期證候特征與生物學(xué)指標(biāo)的關(guān)系［J］.中華中醫(yī)藥雜志，2011，26(5):1086－1090.

9 馮變玲，魏芬，楊世民，等.心腦血管用藥不良反應(yīng)與用藥人群間的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析［J］.中國藥房，2011，36(3):3389－3391.

10 Ebrahimi M，Ebrahimie E，Shamabadi N，et al.Are there any differences between features of proteins expressed in malignant and benign breast cancers?［J］.J Res Med Sci，2010，15(6):299 －309.

11 Huang LT.An integrated method for cancer classification and rule extraction from microarray data ［J］. J Biomed Sci，2009，16:25.doi:10.1186/1423－0127－16－25.

12 沈曉明，王衛(wèi)平.兒科學(xué)［M］.7版.北京:人民衛(wèi)生出版社，2008:272－281.

13 嚴(yán)永東，王宇清，陳正榮.嬰幼兒喘息與呼吸道病毒、肺炎支原體、肺炎衣原體感染及過敏的關(guān)系 ［J］.蘇州大學(xué)學(xué)報(bào) (醫(yī)學(xué)版)，2009，29(3):577－579.

14 楊征，吳亞軍，安靜，等.嬰幼兒肺炎支原體肺炎63例臨床特點(diǎn)研究 ［J］.實(shí)用心腦肺血管病雜志，2011，19(12):2110.

15 徐哲，陳華英，馬兵，等.小兒支原體肺炎病情輕重的相關(guān)因素研究 ［J］.中國全科醫(yī)學(xué)，2012，15(1):262.

16 厲敏香，范錚，方成超.小兒肺炎支原體肺炎診治體會［J］.中國全科醫(yī)學(xué)，2011，14(3):996.

17 楊曉麗，武靜.布地奈德吸入預(yù)防呼吸道合胞病毒感染后哮喘的療效觀察 ［J］.實(shí)用心腦肺血管病雜志，2011，19(8):1316.

18 姚歡銀，王偉，王小仙，等.特應(yīng)質(zhì)對呼吸道合胞病毒毛細(xì)支氣管炎患兒鼻咽吸出物IL－4和IL－12及干擾素－γ水平的影響［J］.中國全科醫(yī)學(xué)，2011，14(3):913.

19 楊建環(huán)，董琳，何時(shí)軍，等.溫州地區(qū)兒童重癥肺炎病原學(xué)分析［J］.國際流行病學(xué)傳染病學(xué)雜志，2011，38(4):252－256.

20 孫漢慶.2006～2010年肺炎支原體肺炎發(fā)病情況調(diào)查分析 ［J］.安徽醫(yī)藥，2012，16(2):222－224.