Vanskelig koloskopi og personlighetstrekk

Cecal intubasjonstiden (CIT) refererer til tiden som kreves for spissen av koloskopet for å nå blindtarmen fra å passere gjennom anus. En forlenget CIT regnes som en vanskelighetsmarkør ved koloskopi. En CIT på mer enn 10 minutter regnes som en vanskelig koloskopi. En lengre CIT er assosiert med en lavere adenomdeteksjonsrate, da det er en indikator på en ineffektiv koloskopi, mens en kortere CIT vil gi endoskopisten mer tid til koloskopinnhenting, noe som øker sannsynligheten for adenomdeteksjon.

Forskning har identifisert faktorer som påvirker CIT, inkludert alder, kjønn, kroppsmasseindeks (BMI), midjeomkrets, tarmforberedelse og tidligere abdominal kirurgi.

Personlighetstrekk har vist seg å være assosiert med utbruddet av mange sykdommer, som hypertensjon og A-type personlighet, depresjon og nevrotisk personlighet. I følge Big Five-personlighetsteorien kan personlighet dekomponeres i fem dimensjoner: åpenhet (O), samvittighetsfullhet (C), ekstraversjon (E), behagelighet (A) og nevrotisisme (N). Big Five-personlighetsteorien er en ofte brukt personlighetstypologi i vitenskapelig forskning og har blitt bekreftet i en rekke studier. Big Five Personality Inventory (BFI) er et verktøy for å oppdage klassifiseringen av de fem store personlighetstrekkene. Den kinesiske versjonen av Big Five Personality Inventory og normer ble i fellesskap revidert av professor Li Jian fra Institutt for psykologi, Beijing Normal University, og skalanormene ble konstruert for å inkludere mennesker i forskjellige aldersgrupper. Skalaen har vist utmerket reliabilitet og validitet.

Oppdagelsen av hjerne-tarm-aksen tyder på at nevral aktivitet kan påvirke tarmaktiviteten på ulike måter direkte eller indirekte, og dermed påvirke vanskeligheten ved koloskopi, men det mangler fortsatt forskning på sammenhengen mellom personlighetstyper og vanskelig koloskopi, og den spesifikke sammenhengen er ikke avklart. Det som er viktigere er at tidligere studier ofte brukte vanlig minste kvadraters regresjon (OLS-regresjon) eller logistisk regresjon. Hensikten med denne studien er å undersøke om personlighet, BMI, alder, kjønn, angst- og depresjonsindeks, metabolske sykdommer og historie med abdominal og bekkenkirurgi er assosiert med forlenget koloskopiinnsettingstid og vanskelig koloskopi, og å konstruere en klinisk diagnostisk modell ved å bruke maskinlæringsmetoder for å forutsi koloskopiinnsettingstid og identifisere vanskelige koloskopipasienter basert på signifikante variabler.

Det grunnleggende forskningsrammeverket er utformet som følger:

Inviter pasienter som er planlagt for koloskopi til å fylle ut "Personlighetstendens og koloskopiundersøkelse spørreskjema" før koloskopi.

Registrer fullføringen av koloskopi og CIT for pasienter under koloskopi og registrer forberedelsen av tykktarmen og tilstedeværelsen av alvorlige organiske sykdommer.

Samle inn annen pasientinformasjon, inkludert alder, kjønn og historie med alvorlige sykdommer.

Alle pasienter som er inkludert i studien skal oppfylle inklusjonskriteriene og ikke oppfylle eksklusjonskriteriene.

Organiser dataene og del pasientene inn i to grupper basert på om CIT-tiden deres er større enn 10 minutter.

Bruk t-tester og kjikvadratanalyse for å finne ut om hver faktor er relatert til vanskelig koloskopi, med en signifikansgrense på P<0,05.

Inkluder signifikante variabler i logistisk regresjon for innledende analyse og beregn OR.

Bruk LASSO-regresjon for sparsomt utvalg og ta med funksjoner som ikke er null i maskinlæringsmodellkonstruksjonen.

Del dataene inn i treningssett og testsett og konstruer tilfeldige skogmodeller, kunstige nevrale nettverksmodeller, og støtte vektormaskinmodeller, etc. Gjennom mottakeroperasjonskurve (ROC), presisjon, nøyaktighet, tilbakekallingsrater osv. kan modellens feil evalueres, og modellens generaliseringsevne kan sammenlignes.