宫颈癌预后、预测因素及其数学模型的建立
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 第一章 宫颈癌预后相关因素研究进展 | 第11-23页 |
| 1.1 HPV 与宫颈癌预后 | 第11-12页 |
| 1.2 临床参数与宫颈癌预后的关系 | 第12-15页 |
| 1.2.1 年龄与宫颈癌预后 | 第13页 |
| 1.2.2 FIGO 分期与宫颈癌预后 | 第13-14页 |
| 1.2.3 肿瘤大小及间质浸润深度与宫颈癌预后 | 第14-15页 |
| 1.2.4 血红蛋白水平与宫颈癌预后 | 第15页 |
| 1.3 临床病理与宫颈癌预后的关系 | 第15-19页 |
| 1.3.1 病理类型与宫颈癌预后 | 第16页 |
| 1.3.2 宫旁浸润与宫颈癌预后 | 第16-17页 |
| 1.3.3 淋巴脉管浸润与宫颈癌预后 | 第17-18页 |
| 1.3.4 淋巴结转移与宫颈癌预后 | 第18-19页 |
| 1.4 分子生物学指标与宫颈癌预后关系 | 第19-22页 |
| 1.4.1 抗原与宫颈癌预后 | 第19-20页 |
| 1.4.2 血清 CA125 水平与宫颈癌预后 | 第20页 |
| 1.4.3 p53 基因与宫颈癌预后 | 第20页 |
| 1.4.4 ki67 表达与宫颈癌预后 | 第20-21页 |
| 1.4.5 其他分子生物学指标与宫颈癌预后的关系 | 第21-22页 |
| 1.5 宫颈癌预后相关研究的展望 | 第22-23页 |
| 第二章 设计与构建临床资料数据库系统 | 第23-31页 |
| 2.1 临床资料数据库的设计与构建 | 第23-24页 |
| 2.1.1 数据库规范化过程 | 第23页 |
| 2.1.2 信息对象 | 第23页 |
| 2.1.3 设计方法 | 第23-24页 |
| 2.1.4 数据库结构 | 第24页 |
| 2.1.5 表间关系及相关对象 | 第24页 |
| 2.2 数据库的实现 | 第24-29页 |
| 2.2.1 系统开发与运行环境 | 第25页 |
| 2.2.2 需求分析 | 第25页 |
| 2.2.3 程序结构流程图 | 第25-26页 |
| 2.2.4 数据库连接 | 第26页 |
| 2.2.5 主窗体的实现 | 第26-27页 |
| 2.2.6 子模块实现 | 第27-28页 |
| 2.2.7 临床数据的查询 | 第28-29页 |
| 2.3 讨论 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 宫颈癌预后、预测因素及其数学模型的建立 | 第31-52页 |
| 3.1 资料与方法 | 第31-33页 |
| 3.1.1 宫颈癌患者临床资料 | 第31页 |
| 3.1.2 数据具体分层 | 第31-32页 |
| 3.1.3 患者随访 | 第32页 |
| 3.1.4 预测模型的构建 | 第32-33页 |
| 3.1.5 数据分析 | 第33页 |
| 3.2 结果与分析 | 第33-43页 |
| 3.2.1 医院收治宫颈癌患者基本情况 | 第33-34页 |
| 3.2.2 宫颈癌预后因素 | 第34-39页 |
| 3.2.3 宫颈癌预后指数模型的构建 | 第39-43页 |
| 3.3 讨论 | 第43-51页 |
| 3.3.1 临床参数对宫颈癌患者预后的影响 | 第43-45页 |
| 3.3.2 病理参数对宫颈癌患者预后的影响 | 第45-49页 |
| 3.3.3 宫颈癌预后数学模型的建立 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-63页 |
| 中英文缩略词表 | 第63-64页 |
| 在学研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
