胃癌病人化疗所致恶心呕吐危险因素分析及列线图预测模型构建

目的:了解胃癌病人化疗所致恶心呕吐(chemotherapy-induced nausea and vomiting,CINV)的危险因素,建立并验证列线图预测模型。方法:选取2019年4月—2020年12月福建省肿瘤医院的189例胃癌化疗病人作为研究对象。采用单因素分析和多因素Logistic回归筛选CINV的独立危险因素,建立列线图风险预测模型并验证模型的预测效能。结果:共有37.6%病人出现CINV。单因素分析表明年龄、性别、饮酒史、晕动症史、化疗次数与CINV有关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析表明年龄、性别、饮酒史、晕动症史、化疗次数是CINV的独立危险因素(P<0.05)。构建列线图的ROC曲线下面积为0.759(95%CI[0.688,0.830]),C指数为0.776(95%CI[0.704,0.849]),Calibration校准曲线显示模拟曲线和实际曲线一致性良好。结论:年龄、性别、饮酒史、晕动症史、化疗次数是胃癌化疗病人CINV的独立预测因子,构建的列线图预测模型具有良好的预测价值,为临床医护人员制定个体化的管理方案提供重要的参考。     

基于超声特征构建列线图预测涎腺多形性腺瘤的肿瘤间质比

目的 构建基于超声特征的列线图预测涎腺多形性腺瘤(SPA)的肿瘤间质比(TSR)。方法 回顾性分析169例SPA患者临床和超声资料,并根据病理结果分为低间质组(TSR<40%)与高间质组(TSR≥40%)。利用最小绝对收缩与选择算子回归进行特征选择,多因素Logistic回归筛选预测SPA-TSR的独立影响因素,建立列线图模型。通过校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的预测效能,使用决策曲线分析(DCA)评估其临床应用价值。结果 病灶最大径、形态、囊性成分及血流信号是SPA-TSR的独立影响因素;基于上述变量构建列线图及绘制ROC曲线。列线图的曲线下面积(AUC)为0.785(95%CI:0.716～0.855),校准曲线显示列线图的一致性较好。DCA结果显示列线图具有临床价值。结论 基于超声特征构建的列线图可以较准确地预测SPA-TSR,为临床决策提供一定的参考依据。     

基于SEER数据库骨巨细胞瘤的临床特征及列线图构建

目的 探讨骨巨细胞瘤的临床特征,并构建预测生存情况的列线图。方法 选择2000～2018年美国国立癌症研究监测、流行病学和结果（SEER数据库）中诊断为骨巨细胞瘤的病例资料。通过单因素和多因素Cox回归分析确定影响患者预后的独立危险因素,用于构建预测3年、5年总体生存率的列线图,同时使用Harrell’s一致性指数（C-index）、校正曲线、ROC曲线下面积对列线图进行验证。结果 共筛选出968例骨巨细胞瘤患者数据,被随机分为训练组（686例）和验证组（282例）。训练组多变量Cox回归分析结果显示年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是危险因素,列线图的C-index在训练组和验证组分别为0.76(95%CI 0.75～0.78)、0.72(95%CI 0.69～0.74)。骨肉瘤患者3年、5年总体生存率的ROC曲线面积在训练集和验证集分别为0.68、0.61;0.63、0.59,显示列线图具有良好的预测效能,同时校准曲线显示预测生存率和实际生存率拟合良好。结论 年龄、肿瘤大小、分期、手术、原发部位、种族是影响骨肉瘤预后的危险因素,最终纳入列线图的构建。     

ICU患者中心静脉导管拔除意外综合征风险的列线图预测模型构建与验证

目的 探讨重症监护室(ICU)患者中心静脉导管(CVC)拔除意外综合征的影响因素,构建风险预测模型,并进行验证。方法 回顾性收集2018年1月-2022年12月在我院ICU接受CVC置管3016例患者,根据是否发生CVC拔除意外综合征,分为发生组28例和未发生组2988例。比较2组一般资料,采用logistic回归分析其危险因素,探讨护理预防措施。结果ICU患者CVC拔除意外综合征发生率为0.93%,年龄≥65岁、置管时间≥7d、冠心病史、导管相关血流感染、空气栓塞是ICU患者发生CVC拔除意外综合征的危险因素。利用上述5个因素构建列线图模型,并对列线图模型进行内部验证,绘制校准曲线图显示校正曲线与理想曲线拟合良好,HosmerLemeshow拟合优度检验结果显示,χ²=7.240,P=0.412,模型拟合优度良好。AUC=0.742,灵敏度为69.08%,特异度为79.32%,预测结果较好,DCA曲线和临床决策曲线均表明具有较好的临床实用性。结论 年龄≥65岁、置管时间≥7d、冠心病史、导管相关血流感染和空气栓塞是ICU患者发生CVC拔除意外综合征的独立危险因素...     

脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤风险预测模型的构建

目的 分析儿童脑肿瘤术中压力性损伤(intraopratively acquired pressure injuries,IAPIs)的危险因素，建立其风险列线图模型，为儿童脑肿瘤IAPIs预防策略提供依据。方法 收集2019年8月至2021年2月接受脑肿瘤手术治疗460例患儿临床资料。通过单因素和Logistic分析IAPIs发生风险因素，用R软件构建其列线图模型，利用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)下面积判断列线图模型预测能力，并计算一致性指数(index of concordance, C-index)评价模型区分度，绘制校准曲线评估预测结果与实际结果一致性。结果 Logistic分析显示：年龄、术中出血、术中体温、术中使用升压药、手术时间是IAPIs独立危险因素(均P<0.05);ROC提示列线图模型有较好区分度；内部验证C-index值为0.956,外部验证C-index值为0.981;校准曲线显示预测结果与实际结果之间有较好一致性。结论 本研究分析脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤相关风险因素...     

急性百草枯中毒患者并发肝损伤预测模型的构建与评估

目的 构建和评估急性百草枯中毒(APP)患者并发肝损伤的预测模型。方法 回顾性分析2010年9月至2022年1月期间就诊于四川大学华西医院急诊科的APP患者,收集患者人口学特征及血清学指标结果,根据住院期间最差的肝功能指标分为肝损伤组和非肝损伤组,采用随机森林进行APP患者并发肝损伤的变量优化,应用多因素Logistic回归分析确定APP患者并发肝损伤的独立危险因素并构建列线图模型,使用C指数、校准曲线和决策曲线分析来评估预测模型的区分性、校准度和临床实用性。结果 列线图中的预测因素包括年龄、就诊时血清胱抑素C和尿素氮。基于上述指标构建列线图模型,该模型的准确度与区分性较好,C指数为0.902(95%CI 0.867～0.937),校准C指数为0.894。决策曲线分析表明,该列线图模型具有良好的临床应用潜力。结论 年龄、就诊时血清胱抑素C和尿素氮是APP患者发生肝损伤的独立危险因素,基于上述3项指标构建的列线图模型具有较好的预测准确性、区分性和临床实用性。     

老年髋部骨折患者发生尿路感染风险预测模型的构建和验证

目的 探究老年髋部骨折患者发生尿路感染(UTI)的危险因素,构建并验证其风险预测模型。方法 回顾性分析2017年1月-2020年10月在天津市某三级甲等医院就诊的老年髋部骨折患者673例,按照是否发生UTI将其分为UTI与非UTI组。收集老年髋部骨折患者的临床资料,采用logistic多因素回归分析筛选其发生尿路感染的独立危险因素;采用ROC曲线下面积(AUC)、拟合优度检验和校准图以及DCA决策曲线图分析模型的预测效果。结果 老年髋部骨折患者UTI发生率为17.68%。Logistic回归分析显示：糖尿病、留置尿管时间>3 d、年龄、性别和电解质失衡为老年髋部骨折患者发生UTI的独立危险因素。基于上述5个危险因素建立的列线图,AUC为0.729,拟合优度检验χ²=10.942,P=0.205。结论 本研究构建的logistics回归模型对老年髋部骨折患者发生UTI具有一定的预测价值,列线图能够初步预测老年髋部骨折患者发生尿路感染的风险。     

彩色多普勒超声参数列线图模型在瘢痕妊娠术中大出血风险中的预测价值

目的：探究彩色多普勒超声参数列线图模型在瘢痕妊娠(CSP)术中大出血风险中的预测价值。方法：回顾性分析了2017年9月至2021年9月在甘肃省妇幼保健院收治的254例经病理确诊的CSP患者的临床资料,根据清宫、宫/腹腔镜手术治疗时的出血量分为两组,其中研究组60例(出血量≥400ml),对照组194例(出血量<400ml)。比较两组患者临床及超声特征之间的差异。采用Logistic回归筛选CSP术中大出血的危险因素,然后构建列线图预测模型并通过校准图及ROC曲线对预测模型进行评估。结果：与对照组比较,研究组患者残余肌层厚度降低(P<0.05),病灶大小及腹痛、病灶类型为包块型、血流分级III级的发生率升高(P<0.05)。Logistic回归分析结果示,腹痛、病灶大小、残余肌层厚度、病灶类型、血流分级为CSP患者术中大出血的危险因素(P<0.05)。列线图校准曲线示,模型预测的大出血发生率与实际发生率具有较好的一致性,列线图预测模型的ROC曲线下面积AUC=0.878(95%CI：0.831-0.926,P<0.05)。结论：通过彩色多普勒参数构建的列线图预测模型对CSP患者术中大出血风险具有较好的预测价值。     

个体化预测急性结石性胆囊炎合并肝功能异常的列线图模型构建

目的探讨急性结石性胆囊炎(ACC)合并肝功能异常的危险因素,并建立预测ACC合并肝功能异常的风险列线图模型。方法选取2018年2月至2020年6月于六安市中医院急诊科治疗的200例ACC患者进行回顾性研究,根据是否合并肝功能异常将患者分为肝功能异常组(n=54)和ACC组(n=146),采用Logistic回归分析筛选ACC合并肝功能异常的危险因素,并建立ACC合并肝功能异常的风险列线图模型。结果200例ACC患者中54例合并肝功能异常,发生率为27.00%。ACC组和肝功能异常组在年龄、营养不良、BMI、抽烟史、饮酒史及并存糖尿病等方面差异有统计学意义(P<0.05)。年龄≥60岁、有抽烟史和饮酒史、存在营养不良、BMI≥24、并存糖尿病等为ACC合并肝功能异常的独立危险因素(P<0.05)。基于上述独立危险因素,建立预测ACC合并肝功能异常的风险列线图模型,预测值与实测值基本一致,一致性指数为0.803(95%CI:0.767~0.840);内部验证该模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.762;决策曲线显示,阈值概率在3%~75%时,采用本列线图来预测ACC合并肝功能异常的发生风险具有较高的净获益值。结论年龄≥60岁、抽烟史、饮酒史、营养不良、BMI≥24及糖尿病等为ACC合并肝功能异常的独立危险因素,基于以上6项独立危险因素所建立的列线图有助于预测ACC合并肝功能异常的发生风险。     

老年泌尿外科患者术后谵妄风险列线图模型的构建

目的建立预测老年泌尿外科患者术后谵妄发生风险的列线图模型,为术后谵妄早期识别和治疗提供理论依据。方法回顾性手术治疗的1346例老年患者的临床资料。采用单因素分析和多因素logistic回归模型来分析术后谵妄的预测因素,并根据相关预测因素构建术后谵妄的列线图模型。运用ROC曲线并通过绘制校准图来评估模型的区分度和一致性,使用1000次bootstrapp重采样对模型进行内部验证。结果多因素logistic回归表明,年龄、糖尿病史、Charlson并发症指数、手术时间和美国麻醉医师协会(ASA)分级是老年泌尿外科患者发生术后谵妄的预测因素,并依据上述5个预测因素构建了术后谵妄的风险列线图模型。预测模型的初始曲线下面积(AUC)为0.91,采用重复1000次Bootstrap自抽样方法对模型进行内部验证其AUC为0.90,提示模型区分度良好。校正曲线以及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验提示模型预测值与实际观察值之间差异无统计学意义(χ²=7.75,P>0.05),表明该列线图模型校准度良好。结论根据年龄、糖尿病病史、Charlson并发症指数、手术时间以及ASA分级等5个预测因素建立的列线图模型在预测泌尿外科手术老年患者术后谵妄方面具有潜在的临床应用价值,但该模型在常规使用前需要进行外部验证。     

基于LASSO回归建立模型预测清宫术后剖宫产瘢痕妊娠残留

目的 基于LASSO回归建立风险预测模型,观察其预测清宫术后剖宫产瘢痕妊娠(CSP)残留的价值。方法 回顾性分析接受超声引导下清宫术的401例CSP患者,按比例7∶3随机将其分为训练集(n=264)及验证集(n=137);根据清宫术后宫腔下段瘢痕处有无残留分为残留组和无残留组,以LASSO回归选择对预测术后CSP残留最有价值的变量,再以多变量logistic回归分析筛选CSP清宫术后残留的独立危险因素,并以之构建列线图模型。结果 LASSO回归分析和多因素logistic回归结果表明,孕囊嵌入瘢痕深度>1.13 cm、孕囊外凸、富血供(AdlerⅡ～Ⅲ级)及清宫术前血清β-人绒毛膜促性腺激素(HCG)>33 063.50 U/L均为术后CSP残留的独立危险因素(P均<0.05);基于上述指标建立模型的列线图的预测校准曲线与理想曲线基本一致;模型临床获益较好。结论 所获模型对清宫术后CSP残留具有较好预测能力。     

腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素分析及列线图模型构建

目的 分析腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素并构建列线图预测模型。方法 选取336例腔镜下甲状腺癌根治术患者作为研究对象,根据术中体温分为低体温组195例和正常体温组141例。采用Logistic回归模型分析腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素,再利用R软件构建列线图预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图预测模型的预测效能。结果 2组患者的年龄、术中出血量、液体输入量、手术时间比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,年龄>60岁、术中出血量>60 mL、液体输入量>1 000 mL、手术时间>2.5 h为腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素(P<0.05);依据4项危险因素构建列线图预测模型,ROC曲线显示曲线下面积为0.912(95%CI:0.884～0.941),校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示校准曲线斜率接近1(χ²=9.140,P=0.243)。结论 基于年龄、...     

腹腔镜结肠癌根治术后肝转移风险列线图预测模型的建立及其临床意义

目的 构建腹腔镜结肠癌根治术后发生肝转移风险的列线图预测模型,并探讨该模型的临床意义。方法 选取2016年9月1日-2018年12月31日于该院行腹腔镜结肠癌根治术的155例结肠癌患者作为研究对象,根据肝部转移的具体情况,分为肝转移组（n=36）和无肝转移组（n=119）。收集两组患者的性别、年龄、肿瘤部位、组织类型、TNM分期、原发灶浸润深度、淋巴转移、肿瘤沉积、肿瘤大小、术后癌胚抗原（CEA）、术后化疗、输血和梗阻等临床资料,分析结肠癌术后肝部转移的影响因素,采用多因素Cox回归分析确定独立危险因素,建立腹腔镜结肠癌根治术后肝转移风险的列线图预测模型,并对该模型进行验证。结果 单因素分析表明,两组患者TNM分期、术后化疗、肿瘤沉积、肿瘤大小、淋巴转移和梗阻比较,差异均有统计学意义（P <0.05）;多因素Cox回归分析结果显示,TNM分期≥Ⅲ期、肿瘤沉积、淋巴转移和梗阻是腹腔镜结肠癌根治术后发生肝转移的独立危险因素（P <0.05）,术后化疗为保护性因素,肿瘤大小（P=0.824）为排除指标。使用森林图对5项临床因素的多因素Cox回归结果进行展示。根据5项临床指标建立列...     

预测食管癌调强适形放疗致急性放射性皮炎的列线图模型的建立与验证

目的 建立预测食管癌调强适形放疗致急性放射性皮炎(ARD)的列线图模型,并验证其预测能力。方法 选取行调强适形放疗的179例胸段食管癌患者为研究对象,根据患者发生3级及以上ARD情况分为≥3级ARD组和对照组。应用单因素分析、LASSO回归分析和多因素Logistic回归分析筛选食管癌调强适形放疗致≥3级ARD的预测因素,并据此建立列线图模型。结果 糖尿病、白蛋白水平<30 g/L、卡氏评分<80分、放疗剂量≥65 Gy和同期化疗是食管癌调强适形放疗致≥3级ARD的独立危险因素(P<0.05)。模型验证结果显示,一致性指数(C-index)为0.771,校准曲线趋近于理想曲线;受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.778(95%CI:0.738～0.818), 12%～64%预测范围内模型净获益,表明该列线图模型具有良好的预测能力。结论 食管癌调强适形放疗致≥3级ARD的危险因素包括糖尿病、白蛋白水平<30 g/L、卡氏评分<80分、放疗剂量≥65 Gy和同期化疗,基于危险因素建立的列线图模型具有良好的预测能力。     

妊娠期糖尿病并发先兆子痫的风险预测列线图模型构建与预防

目的 分析妊娠期糖尿病(GDM)患者并发先兆子痫的风险因素,并依此构建风险预测列线图模型,同时提出对应预防建议。方法 回顾性分析本院2019年3月～2022年3月收治的223例GDM患者临床资料,均随访至分娩结束,根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例,比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素,并基于此采用R3.4.5软件包绘制列线图模型,且绘制受试者工作特征(ROC)曲线对列线图模型的预测效能进行评估,绘制校准度曲线图,并采用Bootstrap法检验预测列线图预测模型的一致性。结果 多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy为影响GDM患者并发先兆子痫的独立危险因素(P<0.05)。将上述危险因素作为预测指标,构建GDM患者并发先兆子痫的风险预测列线图模型,ROC曲线分析结果显示,曲线下面积(AUC)为0.830(95%CI为0.736～0.901),灵敏度为73.33%,特异度为82.22%,最大约登指数为0.555,临床应用预测准确率为87.10%;...     

个体化预测维持性血液透析患者口渴风险的列线图模型建立CSCD

目的 构建个体化预测维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者口渴风险的列线图模型。方法 以便利抽样调查方法选取2021年5月~2022年5月淮安市第二人民医院血液净化中心收治的200例MHD患者,采用自制调查问卷、透析口渴量表(dialysis thirst inventory,DTI)进行调查,依据DTI量表得分情况将200例MHD患者分为口渴组(DTI≥16分,n=36)与无口渴组(DTI<16分,n=164),用Logistic回归分析筛选影响MHD患者口渴风险的危险因素;采用R软件构建预测MHD患者口渴风险的列线图模型,且用ROC曲线、校准曲线进行列线图模型验证。结果 Logistic回归分析结果提示有糖尿病史(OR=3.174,95%CI:1.033~9.750,P=0.044)、口腔干燥量表(xerostomia inventory,XI)评分(OR=1.331,95%CI:1.201~1.475,P<0.001)、透析间期体质量增长率(OR=4.417,95%CI:2.054~9.497,P<0.001)是MHD患者口渴风险的独立危险因素。利用以上3个风险预测指标构建预测MHD患者口渴风险的列线图模型,模型验证结果显示:ROC曲线下面积0.897(95%CI:0.840~0.953)。校准曲线斜率接近1,且H-L拟合优度检验χ^(2)=8.830,P=0.357。结论 基于糖尿病史、XI评分、透析间期体质量增长率等3项指标构建的列线图模型对MHD患者口渴风险有较好的预测效能。     

列线图预测T1-2期乳腺癌腋窝淋巴转移负荷的研究

目的 探讨基于T1-2期乳腺癌超声特征构建的列线图评估腋窝淋巴转移负荷的价值。方法 回顾性分析407例经病理证实T1-2期原发性乳腺癌的超声征象，分为腋窝淋巴转移低负荷和高负荷组，对两组进行单因素及多因素分析后构建列线图，并评估模型效能。结果 边缘、腋窝淋巴结、病灶分期T1-2是预测同侧腋窝淋巴高转移负荷的独立危险因素。基于这3个变量构建列线图，AUC达0.802,校准曲线及Hosmer-Lemeshow(H-L)表明了列线图预测能力较好。结论 列线图预测T1-2期乳腺癌腋窝淋巴转移负荷能为临床医师提供参考。     

神经外科手术部位感染危险因素及列线图风险预测模型

摘要 目的 探讨神经外科手术部位感染的危险因素，并建立及验证列线图风险预测模型。方法 收集山东省某三甲医院2020年1月1日—12月31日在神经外科接受手术治疗的1 487例患者为研究对象。单因素分析采用χ2检验/Fisher确切概率法，多因素分析采用二元logistic回归，基于回归分析结果建立列线图预测模型，采用Bootstrap法进行内部验证，通过受试者工作特征曲线下面积、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验评估模型的区分度和校准度。结果 神经外科手术部位感染率为12.71%；手术时间≥4 h(OR=3.156,95%CI 2.210~4.507)等5个因素是手术部位感染的独立危险因素，而预防性抗菌药物(OR=0.163,95%CI 0.080~0.331)和激素(OR=0.126,95%CI 0.078~0.203)是手术部位感染的保护因素；建模组ROC曲线下面积为0.825，预测值同实际值基本一致。结论 本研究构建的列线图预测模型具有较好的区分度和校准度。     

呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险预测模型的构建及验证

目的 通过分析呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的危险因素,建立并验证呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险的列线图模型。 方法 纳入2019年1月—9月于北京市某三级甲等医院呼吸科病房住院使用抗生素治疗的患者291例并收集临床资料。应用Logistic回归模型分析呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的独立危险因素。应用R软件构建预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险的列线图模型,并进行验证。 结果 Logistic回归分析显示,大便潜血[OR=4.517,95%CI（1.440~14.163）]、体重指数[OR=0.834,95%CI（0.735~0.947）]、血红蛋白浓度[OR=0.970,95%CI（0.946~0.994）]、院前使用抗生素[OR=2.957,95%CI（1.076~8.130）]及使用抗生素种类[OR=2.148,95%CI（1.146~4.026）]是呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的独立危险因素（P<0.05）。对列线图模型进行验证,ROC曲线显示该模型预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的风险曲线下面积为0.779;校准曲线为斜率接近于1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验（ χ²=1.413,P=0.994）均显示该模型能够较准确地预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的风险。结论 该研究基于大便潜血、院前使用抗生素、体重指数、血红蛋白浓度、使用抗生素种类数这5项抗生素药物相关腹泻发生的独立危险因素,构建的列线图模型具有良好的区分度与准确度,可为临床个体化预测抗生素药物相关腹泻发生风险提供参考。     

基于超声特征构建甲状腺髓样癌颈部淋巴结转移的预测模型

目的探讨基于超声特征构建的列线图在预测甲状腺髓样癌(MTC)颈部淋巴结(LN)转移中的应用价值。方法回顾性分析139例MTC患者的性别、年龄和超声影像资料。使用lasso回归和logistic回归分析筛选出颈部LN转移的危险因素,构建列线图预测模型。通过Bootstrap重采样进行内部验证。结果多灶、形态不规则、被膜受累以及超声提示LN转移被确定为危险因素。基于上述超声特征构建的预测LN转移风险列线图的C-index为0.894(95%CI:0.845～0.943),AUC为0.894。结论基于超声特征构建的列线图可作为一种简便、无创的量化工具预测MTC患者颈部LN转移的风险。