最新老年人皮肤病防治(2)课件PPT.ppt 84页

'老年人皮肤病防治(2) 人体最大的器官？ 重量：约占体重的16％。面积：1.5-2平方米厚度：0．5-4mm掌跖、枕项部、臀部最厚；眼睑、外阴最薄。皮肤 皮肤的生理功能屏障作用感觉功能调节体温吸收作用分泌和排泄作用代谢作用免疫作用 老年人的皮肤特点 一、萎缩皮肤比较干燥，粗糙，皱纹多，弹性差，松弛，变软，变薄，无光泽皮肤抗损伤修复创伤的能力、抗感染的能力、排泄功能和体温调节能力、细胞免疫功能及炎症反应能力均降低容易出现紫癜和皮肤发凉 二、敏感疼痛瘙痒 三、增生老年斑老年皮脂腺增生老年血管瘤 老年人如何护肤？ 一、防晒暴晒是皮肤老化的罪魁祸首暴晒导致：真皮中胶原纤维合成障碍，皮肤变粗干燥，皱纹增加，失去弹性，加速衰老引发皮肤癌的危险措施：戴遮阳帽、撑遮阳伞、穿防晒衣，涂防晒霜 二、多喝水补水：1000~2000毫升 三、合理饮食饮食宜清淡戒烟少酒少食甜食、油腻、油炸和辛辣刺激性食品，不喝浓茶和咖啡。适当补充维生素、微量元素。 四、调情志副交感神经始终处于正常的兴奋状态，使皮肤血液循环保持正常肤色红润容光焕发 五、保证充足的睡眠失眠的坏处无光泽黑眼圈皱纹松弛充足的睡眠是最好的化妆品之一 六、正确应用洗涤用品和护肤品避免过多洗澡，掌握正确的洗澡方法润肤防擦烂 老年人常见皮肤病的诊治 老年性瘙痒症病因：皮脂腺机能减退、皮肤干燥、萎缩。临床表现：无原发皮损，剧烈瘙痒鉴别诊断：1、有些患者可由糖尿病、肝肾疾病，恶性肿瘤，血液病等引起；2、冬季瘙痒症 瘙痒症的治疗内服抗组织胺药、性激素补充治疗饮食宜清淡，戒烟酒，保证充足的睡眠，洗澡不必过勤尽可能避免搔抓 老年斑又称为脂溢性角化症、老年疣、寿斑。好发于面、手臂、胸、背等部位灰褐色、扁平斑片，表面有一层油脂状鳞屑，逐渐增大，有的突出皮肤呈疣状 老年斑的治疗临床一般无需治疗，可用液氮冷冻、外用5-Fu或激光治疗 老年性血管瘤又称樱桃样血管瘤和血管痣皮肤起多个或数十个“红痣”。胸腹部尤多，不痛不痒是皮肤老化的一种征象无需治疗 老年性白斑又称特发性点状色素减少症和特发性点状白斑对健康无碍，无需治疗 老年皮脂腺增生又称皮脂腺过度增生、老年皮脂腺痣皮脂腺增大所致本病一般不需治疗。如明显影响外貌，可行电灼、冷冻、激光或手术切除。 老年性紫癜发生于高龄者的慢性皮肤紫癜及小血肿胶原、弹性蛋白逐渐消失，皮下脂肪组织萎缩松弛，使小血管周围失于支撑，血管脆性增加，导致局部出血倾向治疗：维生素c、芦丁等 老年角化病又称日光性角化症，长期日光暴晒引起皮疹好发于暴露部位为淡褐色不规则形角化丘疹，表面附干燥鳞屑，不痛不痒或轻度瘙痒。表现为干燥、皱缩、萎缩和毛细血管扩张约20％患者可发展为鳞状细胞癌，但通常不发生转移 老年角化病的治疗皮肤病理可确诊皮损单一或数目少者可应用液氮冷冻、电烧灼、激光等治疗。多发性或大面积皮疹，可局部外用0.1％维A酸霜，或外用5-氟尿嘧啶软膏或溶液；应采取必要的防晒措施 基底细胞癌多发于老年人暴露部位，别是鼻部，其次是面颊其特点为生长缓慢，有局部破坏性，但很少转移，肿瘤转移取决于损害的大小和深度，损害大于3cm者，转移率为2%，直径5cm者转移率为25%；直径10cm者转移率为50%。一般无自觉疼痛或不适感 基底细胞癌的治疗病理可确诊临床首选手术治疗，预后较好不能手术的患者也可采用光动力疗法、冷冻、电灼、放疗等治疗，局部外用5-FU软膏、维A酸制剂、咪喹莫特霜等也有一定的疗效 鳞状细胞癌常见的病因有：紫外线、放射线或热辐射损伤。化学致癌如：如砷、多环芳香族碳氢化合物、煤焦油等。病毒感染某些癌前期皮肤病：如日光角化病、黏膜白斑、砷角化病某些慢皮肤病：如慢性脊髓炎、硬化萎缩性苔藓。遗传因素：着色性干皮病、白化病 鳞状细胞癌的临床表现和治疗曝光部位皮肤多见初起为暗红色坚硬的疣样小节：渐扩大，形成红色斑块，迅速扩大成溃疡，溃疡向周身及深部侵犯，可深达肌肉与骨骼，溃疡基底部为肉红色，有坏死组织，有脓液、臭味，易出血。溃疡边缘隆起外翻，有明显炎症，自觉疼痛易转移，预后不良 根据临床表现和病理可明确诊断。治疗以手术切除为佳，对己有广泛转移而不能用手术切除或发射性治疗的患者，可用博来霉素、5-氟尿嘧啶等行化疗 带状疱疹 带状疱疹是由水痘-带状疱疹病毒所致的急性皮肤黏膜感染性疾病。临床上以突然发生的、沿神经带状分布、单侧分布、密集成群的疱疹为特点，疼痛明显，愈后极少复发。本病传染性很小，带状疱疹患者不能直接传播带状疱疹病毒，但能在易感人群中造成水痘流行。其传播途径仍为“皮肤-空气-呼吸道”。 带状疱疹的治疗抗病毒：泛昔洛韦片、伐昔洛韦、更昔洛韦提高免疫力：胸腺肽片、干扰素、卡介菌多糖核酸等营养神经：B族维生素止痛：消炎痛、阿米替林预防继发感染减轻后遗神经痛 带状疱疹后遗神经痛疼痛持续1月者称之带状疱疹后遗神经痛约有30％以上的患者会留下后遗神经痛，轻的痛数月，重的痛数年患者苦不堪言，此病己成世界医学难题。目前常用加巴喷丁、普瑞巴林等。预防关键：早发现、早诊断、早治疗。 皮赘又名软纤维瘤，是一种表皮过度角化和真皮结缔组织增生性的疾病。临床以多发性丝状或蒂状赘生物为主要表现，故又称皮赘、软垂疣、软瘊、软痣或颈部乳头瘤。诊断靠病理检查。可用激光或手术等方法进行治疗 皮肤黄瘤常伴高脂血症、脂质代谢异常。可分眼睑黄瘤、发疹性黄瘤、结节性黄瘤。治疗：降血脂、冷冻、激光手术。 甲癣甲癣，俗称“灰指甲”，是指皮癣菌侵犯甲板或甲下所引起的疾病。甲真菌病是由皮癣菌、酵母菌及非皮癣菌等真菌引起的甲感染。抗真菌治疗，口服为主 静脉曲张性湿疹好发于小腿三分之一处，皮损可糜烂、渗出、肥厚、色素沉着治疗：按湿疹处理、预防感染、改善微循环，严重者需手术。 湿疹多种内、外因素引起的一种常见的急性或慢性的皮肤炎症性皮肤病。易反复发作、多有渗出倾向、伴剧烈瘙痒。分急性、亚急性及慢性湿疹。治疗：抗组胺、抗炎、免疫调节、预防感染，避免各种外界刺激，如过度洗擦、过度搔抓。 Logistic回归分析及其应用温泽淮DME中心9/4/202145 概述1967年TrueltJ，ConnifieldJ和KannelW在《JournalofChronicDisease》上发表了冠心病危险因素的研究，较早将Logistic回归用于医学研究。一般概念一元直线回归多元直线回归9/4/202146 一元直线回归模型y=a+bx+e多元直线回归模型y=a+b1x1+b2x2+…+bkxk+e9/4/202147 -4.00-2.000.002.004.00X：自变量0.000.250.500.751.00F(y)：因变量的logit值如果一定要进行直线回归也可以做出结果，但此时效果不佳。当自变量取一定值时，因变量的预测值可能为负数。9/4/202148 一般直线回归难以解决的问题医学数据的复杂、多样连续型和离散型数据医学研究中疾病的复杂性一种疾病可能有多种致病因素或与多种危险因素有关疾病转归的影响因素也可能多种多样临床治疗结局的综合性9/4/202149 简单的解决方法固定其他因素，研究有影响的一两个因素；分层分析：按1~2个因素组成的层进行层内分析和综合。统计模型9/4/202150 寻找合适的模型进行logit变换logit(p)=ln(——)，p为y=1所对应的概率logit(0.1)=ln(———)=ln(0.1/0.9)p1－p0.11－0.19/4/202151 logit(p)=ln(——)p=0或1时，此式失效以p=r/n代之logit(p)=ln[(r+0.5)/(n–r+0.5)]此称经验logistic变换以Z代上式的logit(p),Z=a+b1x1+b2x2+…+bkxk称此为logistic回归模型p1－p9/4/202152 P=ez/(1+ez)ea+b1x1+b2x2+…+bkxk1+ea+b1x1+b2x2+…+bkxk此为非条件logistic回归模型应用于成组数据的分析P=9/4/202153 自变量取定一些值时，因变量取0、1的概率就是条件概率，对条件概率进行logistic回归，称为条件logistic回归表达式：eb1x1+b2x2+…+bkxk1-eb1x1+b2x2+…+bkxk常用于分析配比的资料P=9/4/202154 概述小结logistic回归对因变量的比数的对数值（logit值）建立模型因变量的logit值的改变与多个自变量的加权和呈线性关系因变量呈二项分布9/4/202155 分析的一般步骤变量的编码哑变量的设置和引入各个自变量的单因素分析变量的筛选交互作用的引入建立多个模型选择较优的模型模型应用条件的评价输出结果的解释9/4/202156 1.变量的编码变量的编码要易于识别注意编码的等级关系改变分类变量的编码，其分析的意义并不改变。牢记编码使用变量数值标识（valuelabels）记录编码内容9/4/202157 变量的编码变量名变量标识变量值值标识SEX性别1男2女EDU教育程度0文盲1小学2初中及以上9/4/202158 variablelabelsqnum"问卷序号"rnum"录入序号"pnum"病人编号"hnum"住院号/门诊号"chname"患者中文姓名"drugroup"组别"name"患者姓名"sex"患者性别"age"患者年龄"valuelabelssex1"男"2"女"/hisc1"是"0"否"9"无法判断"/nsex1"正常"0"异常"9"未检"/demdx1"有"0"无"/addx0"无"1"危险性"2"可能"3"很可能"/edu0‘文盲’1‘小学程度’2‘初中及以上"9/4/202159 2.哑变量的设置和引入哑变量，又称指示变量或设计矩阵。有利于检验等级变量各个等级间的变化是否相同。一个k分类的分类变量，可以用k-1个哑变量来表示。9/4/202160 哑变量的设置教育程度X1X2X3文盲：0000小学：1100初中：2010高中：3001教育程度：文盲，小学，初中，高中以上9/4/202161 教育程度X1X2X3文盲：0100小学：1010初中：2001高中：3000以高中作为参照9/4/202162 SPSS提供的方法Indicator:默认。以第1或最后1类作对照，其他每类与对照比较；Sample:以第1或最后1类作对照，其他每类与对照比较，但反映平均效应。Difference:除第1类外各分类与其前各类平均效应比较；Helmert:除最后1类外各分类与其前各类平均效应比较；Repeated:除第1类外各分类与其前一类比较；Polynomial:假设类间距相等，用于数值型变量。Deviation:以第1或最后1类作对照，其余每类与总效应比较。9/4/202163 3.自变量的单因素分析了解自变量与因变量的分布检验是否符合建立模型的应用条件偏离应用条件时，进行数据变换各个自变量两组间的比较计数资料计量资料双变量分析9/4/202164 4.变量的筛选变量筛选的原则专业上考虑测量上考虑共线性问题：计算相关矩阵，相关系数0.8-0.9，则选其一。缺失数据少、测量误差低的优先选择经验上考虑双变量分析中有显著性的自变量（P≤０.15）选择那些改变主效应的自变量9/4/202165 变量的筛选变量筛选的可用方法逐步logistic回归：自动选择有显著性的自变量，不仅用于自变量的剔选，也用于交互作用项是否显著的判断。前进法：逐个引入模型外的变量后退法：放入所有变量，再逐个筛选理论上看，前进法选择变量的经验公式缺乏总体概念，当用于因素分析时，建议用后退法。当变量间有完全相关性时，后退法无法使用，可用前进法。9/4/202166 5.交互作用的引入交互作用的定义当自变量和因变量的关系随第三个变量的变化而改变时，则存在交互作用交互作用项的引入基于临床实际认为对结果有重要影响基于模型应用条件的分析引入两个自变量的乘积项交互作用的检验交互作用的解释9/4/202167 6.建立多个模型饱和模型自定义的模型从饱和模型中选择自变量再建立模型9/4/202168 7.选择较优的模型模型拟合优度检验AIC（Akaikeinformationcriterion）：同一资料的多个模型的比较，此值越小，模型越合适。SC（Schwartzcriterion）：同上Score统计量：同上，但不包括截距项。-2logL（似然比检验，OmnibusTest）：检验全部自变量的作用是否显著。较为可靠。适用于含连续性变量的情况。模型拟合好，x2值大，P值小。Hosmer-Lemeshow检验：评价估计概率和观察概率接近的程度。适用于含连续性变量的情况。模型好，x2值小，P值大。9/4/202169 8.模型应用条件的评价残差分析残差是观察值与估计值之差合理的logistic回归模型也可能得到不理想的残差，这在自变量是二分类变量时更易出现。增加交互作用项可能增加模型的效能9/4/202170 9.输出结果的解释模型中各个系数的显著性检验Wald检验：类似于直线回归系数的t检验Waldx2检验：同上似然比检验：自变量不在模型中与在模型中的似然值比较。Score检验9/4/202171 输出结果的解释回归系数的解释系数的正负值：正（负）系数表示随自变量的增加因变量logit值的增加（减少）。二分类自变量系数为比数比的对数值，由此比数比=eb多分类自变量以第i类作参照，比较相邻或相隔的两个类别。连续型自变量当自变量改变一个单位时，比数比为eb9/4/202172 输出结果的解释模型拟合的优劣自变量与结果变量（因变量）有无关系确认因变量与自变量的编码模型包含的各个自变量的临床意义由模型回归系数计算得到的各个自变量的比数比的临床意义9/4/202173 输出结果的解释模型的预测结果的评价敏感度、特异度和阳性预测值正确选择预测概率界值，简单地以0.5为界值，但并不是最好的。C指数预测结果与观察结果的一致性的度量。C值越大（最大为1），模型预测结果的能力越强。9/4/202174 非条件logistic回归研究对象之间是否发生某事件是独立的。适用于：成组的病例-对照研究无分层的队列研究或横断面调查诊断性试验9/4/202175 条件logistic回归研究中有N个配比组，每组中n个病例配m个对照者。这时，各个研究对象发生某事件的概率即为条件概率。适用于配比设计的病例-对照研究精细分层设计的队列研究9/4/202176 logistic回归的应用疾病影响因素的研究校正混杂因素疾病预后的估计疾病诊断9/4/202177 疾病影响因素的研究病因学研究病例-对照研究队列研究影响因素的研究横断面调查临床试验9/4/202178 校正混杂因素一般采用Mantel-Haenszel分层分析分层较细或存在格子零频数时，M-H法无法采用。logistic回归分析可综合校正多个混杂因素的影响9/4/202179 疾病预后的估计logistic回归模型作为一种概率模型，可用于预测某事件发生的概率。logistic回归不要求在因变量正态假设的前提下进行预测。9/4/202180 疾病诊断疾病诊断的判别诊断性试验研究中，敏感度和特异度的估计logistic回归模型综合校正协变量的影响充分利用数据提供的信息可进行95%可信区间的估计9/4/202181 logistic回归的其他问题多分类logistic回归模型因变量为二分类变量因变量为多分类变量多分类logistic回归9/4/202182 其他问题研究对象例数的确定研究设计时样本含量的估计经验方法：模型中的每一自变量至少需要出现10个结局。给定例数时自变量太多删除变量合并变量及变量的分类9/4/202183 其他问题logistic回归的局限性理论上的不足：自变量对疾病的影响是独立的，但实际情况及推导结果不同。模型有不合理性：“乘法模型”与一般希望的“相加模型”相矛盾。最大似然法估计参数的局限样本含量不宜太少：例数大于200例时才可不考虑参数估计的偏性。9/4/202184'