稽留流产孕早期预测模型的构建与验证

目的构建稽留流产(missed abortion,MA)患者在孕早期流产危险因素列线图。方法纳入2017年2月至2019年10月因稽留流产于中国建筑第二工程局职工医院治疗的孕妇125例为研究组,随机纳入同时期正常孕妇126例为对照组,分析两组患者临床基本资料:年龄、环境因素、动物接触史、叶酸使用、文化程度、流产情况、疾病史、激素水平等。采用Logistic回归分析对孕早期发生稽留流产的危险因素进行分析,应用R软件建立孕早期稽留流产预测列线图,并进行验证。结果研究组孕妇年龄、睾酮(testosterone,T)水平高于对照组,而催乳素(prolactin,PRL)、雌二醇(estradiol,E2)、孕酮(progesterone,P)水平低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析提示孕妇年龄(OR=1.809,P=0.003)、吸烟饮酒(OR=78.120、P=0.044)、职业暴露(OR=61.238,P=0.021)、T水平(OR=5.432,P=0.001)是孕早期发生MA的危险因素。PRL(OR=0.376,P=0.003)、E2(OR=0.258,P=0.016)、P(OR=0.396,P=0.005)是孕早期发生MA的保护因素。预测孕早期MA发生的相关危险因素的C-index为0.912(95%CI:0.874-0.943)。结论列线图中孕妇年龄、环境因素、激素水平能较准确的预测孕早期发生MA的风险。     

列线图模型在肺炎支原体感染患儿中塑型性支气管炎发生的预测价值

目的：探究列线图模型在肺炎支原体肺炎（MPP）患儿中塑型性支气管炎（PB）发生的预测价值。方法：以2018年6月至2022年6月兰州市西固区人民医院儿科收治的MPP患儿246例为研究对象进行回顾性分析,根据患儿是否发生PB分为PB组（n =66）和非PB组（n =180）。通过单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选变量,构建MPP患儿PB发生的列线图预测模型,再分别通过校准曲线评估预测模型的一致性,受试者工作特征（ROC）曲线评估预测模型的准确性,决策曲线分析（DCA）评估预测模型的临床价值。结果：与非PB组比较,PB组患儿热程、体温热峰、中性粒细胞百分比、白细胞介素-6、乳酸脱氢酶、D-二聚体、C-反应蛋白、低氧血症比例、应用糖皮质激素比例、肺不张比例、胸腔积液比例显著升高（P ＜0.05）,血小板显著降低（P ＜0.05）。多因素Logistic回归结果示,热程、体温热峰、肺不张、胸腔积液、中性粒细胞百分比、血小板、白细胞介素-6、乳酸脱氢酶是MPP患儿PB发生的影响因素。校准曲线结果示,列线图模型预测PB的发生概率与实际发生率的一致性较好。ROC曲线结果示,列线图模型的曲线下面积为0.925（95%CI =0.886～0.965,P ＜0.05）。DCA结果示,列线图模型具有较高的临床净获益率。结论：本研究通过热程、体温热峰、肺不张、胸腔积液、中性粒细胞百分比、血小板、白细胞介素-6、乳酸脱氢酶构建了MPP患儿PB发生的列线图预测模型,具有较好的一致性、准确性及临床应用价值。     

川崎病患儿丙种球蛋白耐药列线图模型的构建与验证

目的 基于Lasso回归和列线图构建并验证川崎病患儿对丙种球蛋白耐药的预测模型,以期为临床诊疗提供帮助。方法 回顾性收集2014年7月—2020年7月西南医科大学附属医院收治的474例川崎病患儿的临床资料,采用Lasso回归分析筛选重要的临床因素构建Nomogram模型,通过绘制受试者工作特征（ROC）曲线、Calibration校准曲线及DCA曲线验证模型的区分度、校准度及临床有效性。结果 共纳入474例患儿资料,其中339例作为训练集,135例作为验证集。Lasso回归分析显示,心脏表现、心外并发症、首剂静脉注射免疫球蛋白使用时间、中性粒细胞比例、红细胞分布宽度-标准差、血小板压积、白蛋白、系统性免疫-炎症指数及C反应蛋白/白蛋白是川崎病患儿丙种球蛋白耐药的预测因素。基于上述预测因素构建Nomogram模型,并分别在训练集与验证集人群中进行验证。训练集ROC曲线下面积（AUC）为0.784(95%CI:0.701,0.867),当最佳阈值取0.045时,相应的特异性和敏感性分别为0.490(95%CI:0.434,0.546)和0.935(95%CI:0.849,1.000);验证...     

Schafer列线图在良性前列腺增生术前评价中的应用

目的 :研究Schafer列线图在确定前列腺手术适应证中的作用。方法 :对 45例前列腺增生症 (BPH)患者进行了压力 -流率测定 ,经Schafer列线图和线性被动尿道阻力关系 (Lin -PURR)定量分析BPH患者膀胱出口梗阻 (BOO)程度和逼尿肌收缩强度。结果 :本组患者无BOO和轻度BOO者为 2 0 .0 % ,逼尿肌收缩强度很弱者为 8.9% ,不适合前列腺手术者为 2 8.8%。结论 :对BPH患者术前作出准确的评价 ,在前列腺治疗的方法选择方面有十分重要的意义     

Development a nomogram to predict fertilisation rate of infertile males with borderline semen by using semen parameters combined with AMH and INHB

The sperm quality of some males is in a critical state, making it hard for clinicians to choose the suitable fertilisation methods. This study aimed to develop an intelligent nomogram for predicting fertilisation rate of infertile males with borderline semen. 160 males underwent in vitro fertilisation (IVF), 58 of whom received rescue ICSI (R-ICSI) due to fertilisation failure (fertilisation rate of IVF ≤30%). A least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis identified sperm concentration, progressively motile spermatozoa (PMS), seminal plasma anti-Müllerian hormone (spAMH), seminal plasma inhibin (spINHB), serum AMH (serAMH) and serum INHB (serINHB) as significant predictors. The nomogram was plotted by multivariable logistic regression. This nomogram-illustrated model showed good discrimination, calibration and clinical value. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the nomogram was 0.762 (p < .001). Calibration curve and Hosmer–Lemeshow test (p = .5261) showed good consistency between the predictions of the nomogram and the actual observations, and decision curve analysis showed that the nomogram was clinically useful. This nomogram may be useful in predicting fertilisation rate, mainly focused on new biomarkers, INHB and AMH. It could assist clinicians and laboratory technicians select appropriate fertilisation methods (IVF or ICSI) for male patients with borderline semen.     

颈动脉支架植入术后谵妄风险列线图模型构建

目的 分析与提取颈动脉支架植入术后患者发生谵妄的危险因素,为针对性干预提供参考.方法 统计350例颈动脉狭窄支架植入术后患者谵妄发生率,行单因素和多因素分析获得术后患者谵妄相关危险因素,基此构建列线图预测模型,采用校正曲线和ROC曲线评估其准确度和区分度.结果 60例术后发生谵妄,发生率17.14％;高龄、术前NIHSS评分和术前焦虑是术后发生谵妄的独立危险因素(均P＜0.05);由3项独立危险因素构建的谵妄风险列线图预测模型,预测曲线和观察曲线基本吻合,AUC=0.888.结论 颈动脉支架植入术后患者谵妄发生率较高;高龄、术前焦虑及脑卒中倾向是术后患者发生谵妄的危险因素;构建的列线图预测模型具有较好的准确度和区分度,可提高筛选效能.     

基于SEER数据库建立小肝癌患者远处转移预测模型

目的 建立可有效预测小肝癌患者远处转移风险的列线图。方法 从SEER（Surveillance,Epidemiology,and End Results）数据库提取2010年1月至2016年12月诊断的5 595例小肝癌患者的临床病理资料,采用随机数字法按7:3分为训练组（n=3 915）和验证组（n=1 680）。对训练组采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选影响远处转移的独立危险因素并构建小肝癌患者远处转移预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线及校正曲线评估模型的预测准确性,采用决策曲线评价列线图的临床效用。结果 训练组多因素Logistic分析显示婚姻状况（HR 1.541,95%CI 1.182~2.010,P=0.001）、癌结节数目（HR 2.005,95%CI 1.483~2.710,P<0.001）、T分期（HR 2.076,95%CI 1.176~3.664,P=0.012）、N分期（HR 7.753,95%CI 5.349~11.238,P<0.001）、病理分化程度（HR 1.706,95%CI 1.098~2.652,P=0.018）、甲胎蛋白（HR 1.830,95%CI 1.313~2.550,P<0.001）是小肝癌远处转移的独立危险因素。训练组、验证组中ROC曲线下面积（AUC值）分别为0.805（95%CI 0.778~0.832）和0.829（95%CI 0.791~0.868）,校准曲线表明预测值与实际值有良好的一致性,决策曲线显示模型有良好的临床效用。结论 基于SEER数据库建立小肝癌患者远处转移的预测模型具有良好的预测准度,有助于外科医师评估患者远处转移风险,从而为患者提供个体化的诊疗。