恶性乳腺非肿块型病变超声特征分析及列线图预测模型构建

目的 筛查恶性乳腺非肿块型病变（non-mass-like lesions,NML）的危险因素，构建NML病变恶性风险预测列线图模型。方法 回顾性分析577例乳腺NML病变患者的临床资料及超声图像特征，筛查恶性NML病变的危险因素，构建列线图预测模型，绘制该模型的ROC曲线和校准曲线并行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验。结果 年龄、病变可触及、微钙化、后方回声衰减、结构扭曲、血流信号丰富和腋窝淋巴结异常是恶性NML病变的危险因素。基于上述变量构建的列线图预测模型AUC为0.869，灵敏度为74.5%，特异度为86.8%；校准曲线显示模型预测概率与实际概率之间具有良好的一致性，平均绝对误差=0.007;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示差异无统计学意义。结论 基于患者临床资料和超声图像特征构建的NML恶性风险预测模型具有较高的临床应用价值、校准度和稳定性，可以协助超声医生对NML的诊断及危险分层。     

早期喉癌术后吞咽障碍的列线图预测模型构建

目的 构建预测早期喉癌术后吞咽障碍的列线图模型。方法 回顾性分析南阳市中心医院2020年3月至2022年5月收治的154例早期喉癌患者的临床资料,根据术后2周内是否发生吞咽障碍分成病例组和对照组。开展单因素分析,通过Logistic回归分析患者术后吞咽障碍的影响因素,利用R软件并基于预测变量构建预测吞咽障碍发生的列线图模型。以ROC曲线下面积(AUC)评估模型的预测效果,并行HL拟合优度检验。结果 154例患者术后发生吞咽障碍49例(31.82%);病例组年龄≥60岁、有吸烟史、有咽喉反流性疾病史、手术方式为常规喉裂开术、张口受限程度为3度、术后1周疼痛程度为重度的患者比例和对照组比较差异存在统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析显示,早期喉癌患者术后吞咽障碍的危险因素包括年龄≥60岁、手术方式为常规喉裂开术、咽喉反流史、张口受限程度为3度、术后1周疼痛度为重度等5项(P<0.05);将上述危险因素引入R软件构建列线图模型,结果显示AUC为0.759(95%CI=0.674～0.844),拟合优度HL检验χ²=10.293,P=0.173...     

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。     

鼻咽癌放疗患者鼻咽部出血风险的列线图模型的构建与验证

目的构建鼻咽癌放疗患者鼻咽部出血风险的列线图模型, 并验证该模型的应用效果。方法采用便利抽样法, 选取2020年6月—2021年12月郑州大学第一附属医院的317例鼻咽癌放疗患者, 根据是否发生鼻咽部出血将患者分为出血组(n=103)和非出血组(n=214)。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析探讨鼻咽癌放疗患者鼻咽部出血的独立危险因素, 并构建风险列线图模型。采用校正曲线、Hosmer-Lemeshow(H-L)拟合优度检验、受试者工作特征曲线(ROC)评估模型的预测效能, 并计算ROC曲线下面积。结果多因素Logistic回归分析结果显示, 高血压、颅底侵犯、同步化疗、耳前野+颅底野照射、肿瘤隐窝部生长及放射线平均照射剂量≥70 Gy是鼻咽癌放疗患者鼻咽部出血的独立危险因素(P<0.05)。H-L拟合优度检验结果显示列线图模型预测的校准曲线与理想模型曲线比较差异无统计学意义(χ2=3.469, P=0.614), ROC曲线下面积为0.778(95%CI:0.705～0.947)。结论高血压、颅底侵犯、同步化疗、耳前野+颅底野照射、肿瘤隐窝部生长及放射线平均照射剂量...     

急性冠脉综合征患者PCI术后新发抑郁风险列线图预测模型构建

目的建立预测急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁风险列线图模型,为临床早期识别和干预提供参考。方法便利选取2018年6月—2020年6月在本院心内科就诊的482例接受经皮冠状动脉介入术治疗的急性冠脉综合征患者为研究对象,采用自制一般情况调查表、D型性格问卷、抑郁自评量表对其进行一般情况调查和心理测评,采用Logistic回归分析确定新发抑郁的独立危险因素,同时建立新发抑郁风险列线图预测模型,并分别应用ROC曲线下面积(Area under ROC curve,AUC)、H-L偏差度检验和灵敏度、特异度、约登指数分别评估预测模型的区分度、偏差度和预测效能。结果本组482例急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁169例(35.1%);Logistic回归分析显示,年龄≥65岁、女性、独居、受教育程度低、美国心脏病协会心功能分级≥3级、D型人格为急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁的独立危险因素(P0.05);基于上述6种独立危险因素建立的新发抑郁列线图预测模型具有较好的区分度(AUC值,内部验证0.879,外部验证0.812)、准确度(H-L检验,内部验证χ~2=5.269,P=0.437,外部验证χ~2=5.724,P=0.405)和预测效能(约登指数0.759)。结论本研究所构建的列线图模型能够有效预测急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁风险,根据患者在列线图各危险因素的分布水平进行针对性预防干预,能够有效预防急性冠脉综合征患者术后抑郁的发生。     

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...     

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C-TIRADS评分的列线图预测cN0甲状腺乳头状癌颈中央区淋巴结转移

目的 基于中国甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)评分构建列线图以预测临床颈部淋巴结转移阴性(cN0)甲状腺乳头状癌(PTC)颈中央区淋巴结转移(CLNM)。方法 选取确诊cN0 PTC的859个癌灶,依据手术时间顺序,按7∶3比例分为建模队列、验证队列。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,基于筛选结果构建预测CLNM的列线图并验证其临床应用价值。结果 建模队列中,性别、病灶最大径、C-TIRADS评分是独立危险因素。建模及验证队列的受试者工作曲线下面积(AUC)分别为0.834、0.817,表明其具有良好的区分度。Bootstrap法(B=1 000次)绘制的校准曲线结果说明其具有较好的校准度(Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,P=0.16)。决策曲线分析(DCA)显示该列线图的风险阈值为0.2～0.9,表明具有良好的临床应用价值。结论 基于C-TIRADS评分构建的列线图预测模型可以在术前较准确地预测CLNM。     

结直肠癌患者住院期间造口并发症预警模型的建立与评估

目的分析影响术后结直肠癌患者住院期间造口并发症的危险因素,建立列线图预警模型,并评价模型的准确性,为分级护理提供临床依据。方法回顾性分析2018年1月-2019年2月本院收治的372例结直肠癌造口手术患者临床资料,根据是否发生并发症分为并发症组(n=67)与非并发症(n=305),采用logistic回归模型筛选影响造口术后并发症的危险因素,通过R软件建立列线图预警模型,并利用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验进行评估。结果 372例结直肠癌造口手术患者并发症发生率为18.01%(67/372);logistic回归分析显示,超重、腹壁切口长度≤3.0cm、造口位于左乙状结肠、手术时间长是影响造口并发症的独立危险因素(均P<0.05),接受造口师指导为保护性因素(P<0.05);造口并发症列线图预警模型预测造口并发症风险的ROC曲线下面积为0.823(95%CI:0.781~0.861),敏感性89.55%,特异性72.08%;列线图校准曲线斜率接近1,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ²=6.464,P=0.595。结论基于影响术后结直肠癌患者住院期间造口并发症的5个因素,构建的列线图预警模型具有良好的区分度与准确度,可为结直肠癌患者造口术后并发症预防性分级护理制定提供依据。     

高龄病人PICC导管相关性上肢深静脉血栓发生风险列线图模型的构建

目的:通过筛选高龄病人经外周静脉穿刺中心静脉置管（PICC）相关性上肢深静脉血栓（DVT）发生的危险因素,建立列线图预测模型,并评估模型的区分度与一致性。方法:采用自制调查表收集2014年1月—2019年12月我院收治的226例PICC置管高龄病人临床资料,统计导管相关性上肢DVT发生率。根据是否发生上肢DVT分为DVT组与非DVT组,采用Logistic回归模型筛选影响上肢DVT发生的危险因素,将危险因素纳入R软件构建预测上肢DVT发生风险的危险因素,通过受试者工作特征（ROC）曲线与拟合优度检验评估预测模型的区分度与一致性。结果:PICC置管高龄病人上肢DVT发生率为20.35%(46/226)。Logistic回归分析结果显示,年龄、合并恶性肿瘤、置管前D-二聚体水平、置管期间手术史是影响高龄PICC置管病人上肢DVT发生的独立危险因素（P<0.05）;列线图模型的ROC曲线下面积为0.777,校准曲线斜率接近1,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.637,P=0.291。结论:基于高龄病人PICC导管相关性上肢DVT发生的危险因素建立的列线图模型区分度与一...     

老年肺癌患者胸腔镜术后心肺并发症预测模型的建立与分析*

目的通过分析老年肺癌患者电视胸腔镜手术(VATS)后心肺并发症的危险因素,建立列线图评价模型,并评价预测术后并发症的准确性。方法选择2015年1月-2018年1月该院胸外科收治的老年肺癌并行VATS术治疗的患者476例作为研究对象,将发生术后心肺并发症的患者166例作为并发症组、310例无心肺并发症的患者作为对照组。单因素分析发生并发症的相关因素,将有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归模型,分析老年肺癌患者VATS术后心肺并发症的危险因素。根据回归分析结果,建立列线图评价模型。利用Hosmer-Lemeshow检验评价模型预测效能。结果 Logistic回归分析显示,年龄(OR=1.337)、血糖(OR=4.647)和手术难度(OR=4.598)是发生术后并发症的危险因素,白蛋白(OR=0.660)是发生术后并发症的保护因素(P0.05)。列线图模型显示,随着年龄、血糖和手术难度地增加、白蛋白指标地降低,列线图模型相应评分也增高,对应的并发症发生风险上升。Hosmer-Lemeshow检验结果显示,列线图模型预测效能为81.93%(P=0.894)。结论基于年龄、血糖、手术难度和白蛋白建立预测老年肺癌患者VATS术后心肺并发症发生风险的列线图模型,具有良好的预测效能,临床价值较高。     

重症监护病房患者大便失禁相关性皮炎预测风险模型的建立和验证

目的分析重症监护室病房(intensive care unit,ICU)患者发生大便失禁相关性皮炎的危险因素,构建大便失禁相关性皮炎的列线图模型,并验证模型效果。方法采用回顾性分析法,收集2017年11月至2019年12月入住某三级甲等医院ICU的300例大便失禁患者资料,采用单因素和Logistic回归分析确定ICU患者大便失禁相关性皮炎的危险因素,据此构建列线图模型,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)和霍斯默(Hosmer-Lemeshow,H-L)拟合优度检验评价模型的区分度和校准度。并收集2020年1-5月入住该院ICU的60例大便失禁患者的资料,对模型进行外部验证。结果ICU患者大便失禁相关性皮炎独立危险因素包括大便次数、大便性状、体温和白蛋白,预测模型具有较好的区分度和校准度[ROC曲线下面积=0.828、95%置信区间(confidence interval,CI)0.782～0.875,H-L拟合优度检验χ~2=7.659、P=0.364]。模型外部验证敏感度为84.62%,特异度为79.41%。结论ICU患者大便失禁相关性皮炎,受大便次数、大便性状、体温和白蛋白等多因素影响,以此建立的预测模型可较好地预测ICU大便失禁患者失禁相关性皮炎发生的风险。     

老年髋部骨折术后患者肺部感染预测模型的构建及验证

目的 探讨老年髋部骨折术后患者肺部感染的影响因素,并构建风险预测模型。方法 选择2017年5月—2019年5月在上海市某三级甲等医院行手术治疗的老年髋部骨折患者1 008例,按照术后是否发生肺部感染分为肺部感染组（n=87）和非肺部感染组（n=921）,并对两组资料进行对比,利用单因素分析和Logistic回归分析探讨老年髋部骨折术后患者肺部感染的影响因素,建立风险预测模型并绘制列线图,采用ROC曲线下面积及Hosmer-Lemeshow检验评估模型预测效果。结果 年龄、骨折至手术时间、吸烟史、美国麻醉医师协会（American Society of Anesthesiologists,ASA）分级、是否合并COPD、是否合并低蛋白血症、红细胞分布宽度（red cell distribution width,RDW）、机械通气时间、是否入住ICU是老年髋部骨折术后患者肺部感染的影响因素,预测模型验证结果显示,建模组术后发生肺部感染风险的ROC曲线下面积为0.891（P<0.001）,验证组术后发生肺部感染风险的ROC曲线下面积为0.881（P<0.001）。建模组和验证组Hosmer-Lemeshow检验的P值分别为0.726和0.497。结论 年龄>73岁、骨折至手术时间>4 d、合并COPD等可增加老年髋部骨折术后患者肺部感染的发生率,构建的模型可以有效预测老年髋部骨折术后患者肺部感染的发生。     

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、...     

老年患者呼吸机相关性肺炎风险预测模型构建

摘要〓目的〓构建老年患者呼吸机相关性肺炎(VAP)风险预测模型。方法〓选取2014年1月-2019年6月于某医院住院期间曾使用呼吸机的老年患者为研究对象,应用Logistic回归构建VAP发生风险预测模型,并对模型进行拟合优度检验|使用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测准确度。结果〓574例使用呼吸机的老年患者,呼吸机使用总天数为9 968 d,呼吸机使用率为57.31%,发生VAP的患者为52例,VAP的感染发生率为9.06%,千日感染率为5.22‰|多因素Logistic回归分析结果显示,昏迷、平卧位、插管天数＞10 d、插管次数＞2次是老年患者发生VAP的独立危险因素(P<0.05)|Logistic回归模型的灵敏度为77.6%,特异度为80.8%,ROC曲线下面积(AUC)为0.851(95% CI:0.801~0.902)。结论〓本研究建立的Logistic回归模型对老年患者VAP的发生风险预测拟合优度较好,可为制订及时有效的防控措施提供依据。     

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。     

结合术前营养评估结果的老年髋部骨折术后谵妄Nomogram模型构建

[目的]结合术前营养评估结果构建老年髋部骨折术后谵妄Nomogram模型。[方法]选取2015年1月—2019年1月在我院就诊的325例老年髋部骨折病人作为研究对象。采用单因素和多因素Logistic回归模型分析老年髋部骨折病人术后发生谵妄的独立危险因素。根据独立危险因素构建Nomogram模型。[结果]325例病人中,营养正常病人119例(36. 6%),存在营养不良风险病人144例(44. 3%),营养不良病人62例(19. 1%)。营养正常病人中13例病人发生谵妄,在存在营养不良风险病人中41例病人发生谵妄,营养不良病人中28例病人发生谵妄。多因素Logistic回归结果显示:年龄≥73岁(HR=1. 830)、MMSE评分23分(HR=2. 016)、有痴呆史(HR=6. 578)、有糖尿病史(HR=2. 785)、存在营养不良风险(HR=5. 278)、营养不良(HR=3. 505)是术后谵妄发生的独立危险因素(P0. 05)。将多因素Logistic回归结果中的独立危险因素作为预测因子构建Nomogram模型,采用内部数据进行验证,C-index为0. 858,95%CI(0. 668,0. 925),校准图形中标准曲线与预测校准曲线贴合良好。[结论]根据术前营养评估结果构建的老年髋部骨折术后谵妄Nomogram模型预测效果较好。     

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%;...     

老年失智症患者养老护理员照护性抑郁风险预测模型的构建

目的 探索照顾老年失智症患者的养老护理员发生照护性抑郁的危险因素,构建列线图模型,并加以验证。方法 2019年9—12月,通过便利抽样法选取辽宁省锦州市和沈阳市6家养老机构210例照顾失智症患者的养老护理员为研究对象,运用一般资料问卷、Zung's抑郁自评量表、照护负担量表、心理韧性量表以及领悟社会支持量表进行调查;通过单因素及多因素Logistic回归分析建立抑郁风险预测模型,并构建列线图;运用Bootstrap法验证模型效能。结果 照顾老年失智症患者的养老护理员照护性抑郁检出率为54.7%;二分类Logistic回归分析显示,照顾负担为发生照护性抑郁的独立危险因素（P<0.05）,健康自评状况、心理韧性、社会支持为照护性抑郁的保护性因素（P<0.05）;照护性抑郁列线图模型的校准度（H-L偏差度检验：χ²=4.709,P=0.788）和区分度（AUC=0.976,95%CI:0.959~0.993）良好。结论 照顾失智症患者的养老护理员照护性抑郁的检出率较高,并受健康状况、心理韧性、社会支持以及照顾负担的影响,构建的列线图模型对预测其发生具有一定的科学性和实用性。     

ICU老年非手术病人静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建及验证

目的:调查重症监护室（ICU）老年非手术病人发生静脉血栓栓塞症（VTE）的危险因素，构建列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2017年1月—2022年1月滨州市某三级甲等综合医院ICU的524例老年非手术病人的临床资料，根据是否发生VTE将病人分为VTE组和非VTE组，采用Logistic回归分析病人发生VTE的危险因素，并构建和验证列线图预测模型。结果:524例病人中，发生VTE166例，发生率为31.7%。多因素Logistic回归分析结果显示，制动时间、脑卒中、VTE病史、下肢静脉曲张史、使用血管活性药物、D-二聚体、纤维蛋白原是ICU老年非手术病人发生VTE的影响因素。利用上述7个预测因素构建列线图模型，经Bootstrap重复抽样1 000次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，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，χ2=8.460,P=0.390。C-index为0.869，受试者工作特征曲线下面积为0.871，灵敏度为0.729，特异度为0.891，准确率为81.49%，提示模型的区分度以及准确率较好。临床决策分析曲线...