基于血浆渗透压建立急性ST段抬高型心肌梗死重症患者发生院内死亡风险预测模型

  目的   建立并验证血浆渗透压对急性ST段抬高型心肌梗死（acute ST-segment elevation myocardial infarction,STEMI）重症患者院内死亡风险预测模型。  方法  通过回顾性分析患者电子病历资料,选取2015年1月至2020年12月于云南大学附属医院心血管内科住院的STEMI重症患者,提取患者的一般信息、实验室检查、合并疾病及用药情况等,筛选STEMI重症患者院内死亡风险危险因素并建立预测模型。  结果  利用LASSO回归及多因素Logistic回归筛选出白蛋白（ALB）、白细胞（WBC）、血小板（PLT）、血肌酐（Scr）、是否服用他汀类药物、是否服用血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）或血管紧张素转化酶受体拮抗剂（ARB）类药物、血浆渗透压为STEMI重症患者是否发生院内死亡的独立预测因子（P < 0.05）,据此7个预测变量绘制列线图,模型检验结果显示其区分度、校准度较好,决策曲线分析（DCA）显示阈值概率5%～95%时,临床使用该模型是可以获益的。  结论  构建的包含7个变量预测模型具有较好的区分度和校准度,可作为评估STEMI重症患者院内死亡风险参考工具。     

基于CT影像组学胰十二指肠切除术后胰瘘风险预测模型及其价值

目的 探讨基于CT影像组学模型术前预测胰十二指肠切除术后胰瘘（POPF）的应用价值。方法 回顾性分析106例接受胰十二指肠切除术患者的临床及腹部CT资料,其中POPF（+）组36例,POPF（–）组70例。采用ITAK-SNAP软件勾画CT图像感兴趣区域（ROI）,Python程序的radiomics包进行影像组学特征提取,使用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归进一步筛选特征、建立影像组学评分（Rad-score）,构建影像组学预测模型。然后将临床特征、Rad-score纳入多因素Logistic回归分析,筛选出POPF发生的独立危险因素,构建临床预测模型以及联合影像学组学特征的混合模型。最后采用受试者工作特征曲线（ROC）评估不同模型的预测效能。结果 共筛选出7个非零影像组学特征并建立了Rad-score。BMI、胰管扩张及Rad-score均是发生POPF的独立危险因素。影像组学预测模型、临床特征预测模型及混合预测模型预测POPF的曲线下面积（AUC）为分别为0.72、0.69、0.80;Delong检验表明临床特征预测模型与混合预测模型间的差异具有统计学意义。结论 基于CT影像组学模型在术前辅助预测胰十二指肠切除术POPF方面具有一定的价值,联合临床指标能够提高模型的预测效能。     

卒中后抑郁风险列线图预测模型的构建及验证

目的 建立早期卒中后抑郁风险列线图预测模型,为临床医护人员筛查卒中后抑郁高危患者提供工具。 方法 对建模组259例卒中患者在卒中后第7~14天收集10项相关危险因素,于卒中后8~10周采用汉密尔顿抑郁量表和蒙哥马利抑郁量表测评卒中患者抑郁状况。利用χ2检验、Lasso回归及logistic回归筛选危险因素建立列线图预测模型,对模型进行内部及外部验证（验证组有82例患者）。 结果 卒中后抑郁检出率为39.38%;性别、婚姻状况、并存疾病数目、卒中部位、神经功能受损程度、日常生活活动能力是卒中后抑郁的独立危险因素（均P＜0.05）。基于上述6个独立危险因素建立的列线图预测模型具有较好的区分度（AUC值：内部验证为0.883,外部验证为0.849）和准确度（Hosmer-Lemeshow检验：内部验证χ2=7.939,P=0.439,外部验证χ2=3.538,P=0.896）;决策曲线分析显示预测模型曲线在大于10%的阈值概率区间具有临床实用价值。 结论 卒中患者发作后8~10周即有较高的卒中后抑郁发生率,构建的列线图模型能够有效预测早期卒中后抑郁风险,利于临床给予针对性干预。     

老年患者肺癌根治术后谵妄的危险因素及列线图预测模型的建立

目的 探讨老年患者肺癌根治术后谵妄（POD）的危险因素,并在此基础上构建与验证预测POD发生风险的列线图模型。
方法 选择择期全麻下行肺癌根治术老年患者580例,男349例,女231例,年龄≥65岁,ASA Ⅰ—Ⅲ级。根据术后3 d内是否发生POD将患者分为两组：POD组与非POD组。通过Lasso回归筛选与POD发生相关的临床变量,并采用多因素Logistic回归分析确定独立危险因素,以此建立预测POD发生风险的列线图模型。分别通过C-index、校准曲线和受试者工作特征（ROC）曲线验证模型的区分度、一致性和准确性,并采用决策曲线分析（DCA）确定模型的临床实用性。
结果 有46例（7.93％）患者发生POD。多因素Logistic回归分析显示,年龄≥75岁、术前简易精神状态量表（MMSE）评分≤25分、术前预后营养指数（PNI）＜45、查尔森合并症指数（CCI）评分≥2分、鳞癌、术中低血压和手术时间≥3 h为POD的独立危险因素。以此构建的列线图模型经内部验证,该模型的C-index为0.864（95％CI 0.811～0.917）;校准曲线显示,该模型预测POD发生风险与实际POD发生风险平均绝对误差为0.038;ROC曲线显示,该模型预测POD发生风险的曲线下面积为0.866（95％CI 0.835～0.892）,敏感性86.96％,特异性73.78％;DCA分析显示该模型具有较好的临床实用性。
结论 年龄≥75岁、术前MMSE评分≤25分、PNI＜45、CCI评分≥2分、鳞癌、术中低血压和手术时间≥3 h是肺癌根治术老年患者POD的独立危险因素,依此构建的列线图模型对POD发生风险具有良好的预测效能。     

胰腺癌相关生存预测模型研究现状北大核心CSCD

胰腺癌是一种发病隐匿、侵袭性强、早期诊断困难和恶性程度极高的消化系统肿瘤,临床治疗极具挑战性。随着胰腺癌治疗策略的不断更新,迫切需要寻找有效的预后评估手段和建立标准化的预测评估模型,用以指导胰腺癌病人个体化治疗方案的选择。这推动着研究人员不断完善和建立新的更为有效的预测模型。目前,用于评估胰腺癌病人预后生存情况的预测模型有了新进展,血清学指标、影像学资料、基因表达数据和术后病理情况等都已被广泛报道,但仍缺乏对这些预测模型的综合评价。     

保留乳头乳晕乳房切除术联合即刻乳房重建手术中乳头乳晕安全性保留预测模型的建立

目的 探讨保留乳头乳晕复合体乳房切除术（NSM）联合即刻乳房重建手术（IBR）手术中乳头乳晕复合体（NAC）安全性保留的相关危险因素,并建立预测模型。方法 回顾性分析2017年1月至2019年8月在复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科行NSM联合IBR的474例病人的临床资料。依据乳头后方组织术后石蜡病检结果进行病例分组即NAC（+）组与NAC（-）组。分析两组病人的临床、影像及病理学特征,进行多因素分析,对独立预测指标赋值,计算不同分值的NAC阳性率,建立相应预测模型并验证。结果 474例病例中,NAC阳性率为13.71%（65/474）,单因素分析显示肿瘤位置、乳头溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、肿瘤至乳头距离（TND）、临床淋巴结状态、MG-乳头后方钙化、恶性特征钙化灶、合并原位癌成分、组织学类型、组织学分级、脉管癌栓、分子分型与NAC肿瘤阳性相关。多因素分析显示乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC肿瘤阳性独立预测指标。建立NAC预测指数（Predictive Index of NAC,PI-NAC）预测模型提示,0～1分为NAC肿瘤累及低风险,2～4分为中风险,5分及以上为高风险。该模型内部验证ROC曲线AUC值0.85（95%CI 0.80-0.89）,具有较好预测效能。结论 乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC受累的重要独立指标。预测模型有助于术前更好地评估NSM的肿瘤安全性。     

基于LASSO回归下维持性血液透析患者认知功能减退的预测模型构建分析CSCD

目的 构建基于LASSO回归下维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者认知功能减退的预测模型。方法 前瞻性纳入2016年3月~2021年3月于宜兴市人民医院接受MHD治疗的100例患者。采用蒙特利尔认知评估量表(Montreal cognitive assessment,MoCA)将患者分为认知功能障碍(cognitive impairment,CI)组(MocA<26分)、非CI组(MocA≥26分)。收集一般资料及临床资料,用LASSO回归筛选具有非0系数的MHD患者发生CI相关特征因素,构建LASSO-Logistics回归模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估模型效能。并选取71例MHD患者的资料行外部验证。结果 最终CI组、非CI组各有62例、38例患者。CI组患者年龄(t=3.164,P=0.002)、透析龄(t=2.915,P=0.004)、高敏C反应蛋白(hs-CRP;t=3.257,P=0.002)、三酰甘油(t=2.235,P=0.028)、总胆固醇(t=2.461,P=0.016)及合并糖尿病(χ^(2)=3.950,P=0.047)高于非CI组,CI组血清白蛋白(t=4.254,P<0.001)、血清钙(t=4.018,P<0.001)及MoCA评分(t=10.646,P<0.001)低于非CI组MHD患者。LASSO回归筛选上述因素,代入Logistics回归分析显示年龄(OR=1.135,95%CI:1.041~1.238,P=0.004)、透析龄(OR=1.138,95%CI:1.012~1.279,P=0.031)、hs-CRP(OR=2.394,95%CI:1.158~4.950,P=2.394)、血清白蛋白(OR=0.759,95%CI:0.593~0.971,P=0.028)是MHD患者发生CI的危险因素。LASSO-Logistics回归模型预测MHD患者CI发生的曲线下面积(AUC)为0.892(95%CI:0.813~0.945)。外部验证显示:AUC为0.899(95%CI:0.0.804~0.958),Youden指数J为0.713。结论 年龄、透析龄、hs-CRP、低白蛋白与MHD患者发生CI显著相关,构建的预测模型能够较好的预测这类人群发生CI。     

构建预测妊娠期糖尿病患者自发性早产发生风险的列线图模型分析

目的 分析妊娠期糖尿病患者发生自发性早产的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法 选取2019年1月至2021年12月在我中心监测的医院中定期产检并分娩的妊娠期糖尿病患者416例,并根据患者是否发生自发性早产分为早产组76例和非早产组340例。对两组患者一般临床资料进行统计学分析并构建Nomogram预测模型,通过受试者工作特征（ROC）曲线分析获取各因素的最佳截断值,多因素Logistic分析影响妊娠期糖尿病患者发生自发性早产的独立风险因素。结果 两组患者年龄、孕前BMI、分娩孕周、妊娠期高血压疾病、流产史、剖宫产史、胎膜早破的相比,差异有统计学意义（P<0.05）。年龄、孕前BMI的AUC分别是0.633、0.736;最佳截断值分别为33岁、25.1 kg/m2。年龄（>33岁）、孕前BMI(>25.1kg/m2)、妊娠期高血压疾病（有）、流产史（有）、剖宫产史（有）、胎膜早破（有）是妊娠期糖尿病患者发生自发性早产的独立危险因素（P<0.05）。决策曲线结果显示,风险阈值>0.24时,此预测模型所提供的临床净收益较高。结论 年龄、孕前BMI、妊娠...     

缺血性脑卒中危险因素的多元回归分析

目的探讨缺血性脑卒中患者发病的影响因素,建立发病概率预测模型,为加强防治缺血性脑卒中提供依据。方法分析136例缺血性脑卒中病例及145例对照资料,进行统计学分析,研究影响缺血性脑卒中发病的危险因素,采用Logistic回归分析的方法建立发病概率预测模型并利用ROC曲线(受试者工作特征曲线receiver operating characteristic curve,ROC)进行评价。结果缺血性脑卒中组的教育程度相对较低,三酰甘油(TG)和胆固醇(TC)含量较对照组显著高,而高密度脂蛋白(HDL-C)显著低于对照组;多因素分析结果显示吸烟、糖尿病、TG及TC等为影响缺血性脑卒中发病的危险因素;ROC曲线下面积为0.96,模型具有较好的预测价值。结论吸烟、糖尿病、TG、TC是缺血性脑卒中的危险因素,Logistic回归预测概率模型评价效果较好,能较为准确地预测缺血性脑卒中发病概率。