胫腓骨骨折病人术后发生恐动症风险预测模型的构建

目的:分析胫腓骨骨折病人术后发生恐动症影响因素并构建预测模型,为临床医护人员进行相关干预提供指导。方法:选取本院骨科于2019年6月—2020年12月收治的275例行手术治疗胫腓骨骨折病人作为研究对象,调查其术后发生恐动症情况,分析发生恐动症的影响因素。结果:胫腓骨骨折病人术后恐动症(TSK)量表得分为(40.78±6.24)分,发生恐动症71例(28.63%)。多因素Logistic回归分析可得,年龄(X₁)、开放性骨折(X₂)、疼痛情况(X₃)、ADL依赖水平(X₄)均是胫腓骨骨折病人术后发生恐动症的影响因素(P<0.05),构建预测模型为：Logit(P)=0.191X₁+0.364X₂+0.304X₃+1.094X₄+9.254,使用受试者工作特征曲线(ROC)验证可得,风险预测模型ROC曲线下面积(AUC)为0.922[95%CI(0.916,0.927)],Nagelkerke R^2<...     

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。     

胸腰椎骨折术后患者发生便秘的影响因素分析

目的了解胸腰椎骨折术后患者便秘发生现状及其影响因素,建立术后患者便秘发生的函数概率模型,为制定相关护理对策提供依据。方法采用自行设计的胸腰椎骨折术后患者便秘问卷,对温州市5所公立三级甲等医院119例行内固定术后的胸腰椎骨折患者进行调查,采用Logistic回归模型分析相关影响因素,并得出术后便秘发生的函数概率模型。结果骨折前患者便秘发生率为14.3%,骨折后围术期手术前、后便秘的发生率为63.0%和82.3%,三者差异均有统计学意义(P0.05);多因素Logistic回归分析显示,是否习惯床上排便、床上活动量、进食量及术后使用镇静止痛药为术后便秘发生的独立影响因素;术后便秘发生的函数概率模型为P=1/[1+e(-1.935X1-1.686X2-1.203X3+0.658X4)]。结论胸腰椎骨折术后患者便秘发生率高,临床护士可运用函数概率模型预测患者的便秘发生率,并对高危人群给予卧床排便指导、床上活动指导、饮食指导、用药指导等预见性护理干预,以降低术后患者便秘的发生率。     

老年髋部骨折患者手术治疗后对侧髋部再骨折发生情况及影响因素分析

目的探讨老年髋部骨折患者手术治疗后对侧髋部再骨折发生情况,并对其影响因素进行分析。方法选取老年髋部骨折206例作为研究对象,根据治疗方法不同将其分为手术治疗组(151例)和保守治疗组(55例)两组,比较两组出院后1年对侧髋部再骨折发生情况,并对老年髋部骨折151例手术治疗后对侧髋部再骨折发生的可能影响因素进行单因素和多元Logistic回归分析。结果出院后1年,手术治疗组对侧髋部再骨折发生率15.89%(24/151)低于保守治疗组对侧髋部再骨折发生率29.09%(16/55),差异有统计学意义(P0.05)。单因素分析结果显示,年龄、骨质疏松程度、手术时机、合并基础疾病、术后卧床时间、术后功能锻炼及锻炼依从性是影响老年髋部骨折患者手术治疗后对侧髋部再骨折发生的因素(P0.05或P0.01)。多元Logistic回归分析结果显示,年龄≥70岁、重度骨质疏松、合并基础疾病、未术后功能锻炼及锻炼依从性差是影响老年髋部骨折患者手术治疗后对侧髋部再骨折发生的独立危险因素(P0.01)。结论老年髋部骨折经手术治疗较保守治疗发生对侧髋部再骨折的概率低。年龄≥70岁、重度骨质疏松、合并基础疾病、未术后功能锻炼及锻炼依从性差是影响老年髋部骨折患者手术治疗后对侧髋部再骨折发生的独立危险因素。     

麻醉手术病人苏醒期躁动风险预测模型的构建研究

目的:构建麻醉手术病人苏醒期躁动风险预测模型,并验证其预测效果,以期为临床开展预防护理工作提供参考.方法:选择医院收治的行麻醉手术的病人为研究对象,经回顾性分析法获取病人基础信息,借助镇静-躁动(SAS)评分量表评估麻醉手术病人苏醒期躁动状况,统计苏醒期躁动病人例数,并通过单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选麻醉手术病人苏醒期躁动的危险因素,据此构建苏醒期躁动风险预测模型,验证其效果.结果:苏醒期躁动病人52例.单因素分析显示,麻醉手术病人苏醒期躁动的影响因素有年龄、合并基础疾病、药物催醒、术后疼痛、留置导尿管、术中低体温、术前焦虑(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,麻醉手术病人苏醒期躁动的危险因素有年龄≥60岁或<18岁、药物催醒、术后疼痛视觉模拟评分(VAS)≥6分、留置导尿管、术中低体温、术前汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分≥14分(P<0.05);研究构建得到,麻醉手术苏醒期躁动风险预测模型为P苏醒期躁动=1/[1+e-(-7.430+0.834X1+1.159X2+1.326X3+1.281X4+1.405X5+1.103X6)];ROC曲线分析显示,ROC曲线下面积为0.832,最佳截断值为6.3分,敏感系数为0.843,特异系数为0.874,Youden指数最大为0.717,预测准确率为98.00％.结论:麻醉手术病人易出现苏醒期躁动,且其风险因素复杂,研究构建的苏醒期躁动风险预测模型能实现对苏醒期躁动风险的有效识别,有助于临床及时采取预防护理措施.     

骨折病人术后切口感染风险预测模型的构建

目的:建立骨折病人术后切口感染风险预测模型,评估其预测感染效能。方法:选取2022年1月—10月在辽宁省某三级甲等医院就诊的202例骨折并进行手术治疗的病人作为研究对象,利用Logistic回归分析术后切口感染的危险因素并建立预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)评价预测模型的效能。结果:202例病人中有12例病人术后发生切口感染,发生率为5.94%;多元Logistic回归分析结果显示：年龄、糖尿病、高血压、手术时间≥3 h、住院时间≥7 d、术中出血量≥500 mL;骨折病人术后发生切口感染的预测模型为：Logit(P)=8.046+(3.830×高血压)+(3.456×糖尿病)+(-2.519×手术时间)+(-5.876×住院时间)+(-5.224×术中出血量)+(-2.493×年龄)。Hosmer-lemeshow拟合优度检验,模型的预测概率和实际发生率比较差异无统计学意义;验证试验ROC曲线,曲线下面积为0.889,95%CI为0.797～0.982。结论:该模型可有效预测骨折病人发生切口感染,且预测效能较好。     

老年髋部骨折围手术期神经认知障碍预测模型的初步建立

目的 根据已知的围手术期神经认知障碍的危险因素,以及老年髋部骨折患者的特点,应用临床信息和生物学标志物初步建立围手术期神经认知障碍的风险预测模型。方法 前瞻性选取2019年1～9月首都医科大学附属北京友谊医院收治的129例髋部骨折患者,其中发生围手术期神经认知障碍44例,未发生85例。分别采用单因素及多因素Logistic分析对于其危险因素进行筛选并建立模型,应用受试者工作特征曲线(ROC曲线)进行模型效能验证。结果 年龄、术前合并神经系统疾病、术后白蛋白值及术后血红蛋白被纳入本模型中,模型为:P=1/1+e(-z),(z=0. 083×年龄+1. 522×术前是否合并神经系统疾病-0. 196×术后白蛋白值+0. 022×术后血红蛋白值-4. 708)。曲线下面积(AUC)为0. 820(95%CI:0. 747～0. 894)。结论 本模型对于老年髋部骨折围手术期神经认知障碍的早期预测有一定参考价值。     

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1008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Hosme...     

老年髋部骨折患者术后谵妄风险预测模型的构建及验证

目的 构建老年髋部骨折患者术后谵妄风险预测模型,并验证模型预测效果。方法 采用便利抽样法从山东省泰山医院老年病科2018年1月—2020年8月收治的老年髋部骨折患者中选取340例作为研究对象,其中2018年1月—2019年4月收治的老年髋部骨折患者240例为构建组,2019年5月—2020年8月收治的老年髋部骨折患者100例为验证组,通过回顾性分析法整理患者基础信息,经多因素Logistic回归分析筛选术后谵妄风险因素,据此构建术后谵妄风险预测模型,并将模型应用于验证组以检验其预测效果。结果 结果显示,构建组术后谵妄患者共72例,发生率为30.00%;经单因素分析、多因素Logistic回归分析,老年髋部骨折患者术后谵妄风险因素包括年龄>70岁、术前白蛋白≤35 g/L、微型营养评分法(Mini Nutritional Assessment, MNA)评分<17分、全麻术、手术时间≥120 min、术中出血量>150 mL、术后疼痛视觉模拟评分(Visual Analogue Scale, VAS)≥7分;经验证分析得到,所构建的老年髋部骨折患者术后谵妄风险预测模型的...     

老年妇女骨质疏松性髋部骨折的危险性预测

目的:通过建立判别方程探讨老年妇女骨质疏松性髋部骨折的危险性因素。方法:以髋部骨折老年女性患者及保健体检的老年妇女各30例为对象进行病例对照观察。分为骨折组和对照组。其中骨折组来自2002-02/2004-02深圳市人民医院骨科收治老年女性骨质疏松髋部骨折患者,对照组来自同期在该院进行社区保健体检的健康老年妇女。两组受试者均知情同意。①两组受试者髋部骨密度测定:应用DEXA骨密度测定仪及握力器,骨折组测量健侧,对照组测量左侧,颈干角和左手握拳力。②体质量指数,根据身高和体质量算出。③确定个人及家族女性骨折史。④老年女性骨质疏松性髋部骨折判别方程建立:将单因素分析有意义的因素作为预测变量,家族史(X1)、股骨颈骨密度(X2)、Ward区骨密度(X3)、颈干角(X4)、人体质量指数(X5)和左手握拳力(X6)6个因素判别因子,建立判别方程。结果:①两组患者家庭及个人骨折史差异性统计分析结果:骨折组有骨折史者显著高于对照组(18,8,χ2=6.491,P=0.011)。②老年妇女骨质疏松性髋部骨折的危险因素:为Ward区骨密度、颈干角、体质量指数和左手握拳力。③老年女性骨质疏松性髋部骨折判别方程建立:Y1=-8.802X1+88.803X2+9.936X3+8.119X4+2.634X5+22.439X6-691.647;Y0=-9.901X1+93.959X2+15.872X3+8.045X4+3.037X5+23.533X6-696.287;将判别方程进行组内回代检验,特异度为76.7%,灵敏度为86.7%,预测正确率为81.7%。④老年骨质疏松性髋部骨折的危险因素比较:用标准化回归系数作比较,颈干角为0.487,Ward区骨密度为0.472,体质量指数为0.533,左手握拳力为0.458,可见体质量指数对骨折发生的影响最大。结论:老年女性骨质疏松性髋部骨折的发生是由诸多因素造成的,髋部骨密度、髋部几何结构、体质量指数、肌肉力量与健康状况、活动量的大小、跌倒、家族女性及个人骨折史等均与髋部骨折有关。因此,只有综合考虑各因素的作用,才能准确预测骨质疏松性髋部骨折。判别方程能更全面反映骨折的危险性程度,预测意义较大。     

髋部骨折老年患者术后2周排便模式的影响因素

[目的]探讨老年髋部骨折术后2周排便模式改变及其影响因素.[方法]选取医院接受手术治疗的髋部骨折患者98例,统计术后2周排便模式改变,以术后2周出现便秘患者作为便秘组,以未出现便秘患者作为对照组,分析便秘影响因素.[结果]入院至术前15.31%(15/98)老年患者(≥60岁)主诉存在大便1~2型,47.96%(47/98)主诉存在不同程度的排便困难,16.33%(16/98)存在便秘,术后2周大便为1~2型上升至36.73%(36/98),排便困难上升至68.37%(67/98),便秘发生率上升至30.61%(30/98);22.45%(22/98)术后2周排便模式仍未恢复正常.发现便秘组活动时间≤60 min、合并抑郁焦虑、使用阿片类药物、排便习惯不良、饮食不正确、进食果蔬种类≤2种、液体摄入量≤1.5 L的比例高于对照组(P<0.05);Logistic回归分析发现使用阿片类药物是髋部手术患者便秘的独立危险因素,活动时间、进食果蔬、液体摄入量为保护因素.[结论]髋部骨折老年患者术后2周排便模式改变的发生率较高,与使用阿片类药物、活动时间、进食果蔬、液体摄入量密切相关.     

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。     

心脏外科术后医院感染的调查分析及预测概率模型的初步构建

目的分析心脏外科术后医院感染现状,寻找其高危因素,从而初步建立术后医院感染发生的预测概率模型,为患者提供有针对性、预见性的治疗和护理。方法通过回顾性调查的方法,收集536例行心脏外科手术患者的围术期临床资料,进行单因素和多因素分析,确定危险因素,建立Logistic回归预测模型,绘制Logistic回归预测模型概率的受试者工作特征曲线,评价预测模型。结果 536例患者中发生医院院感染54例,感染率为10.07%。应用Logistic回归分析筛选出心脏外科术后医院感染的高危因素有高龄、术前肺功能差、体外循环时间长、心脏重症监护室住院时间长、气管插管时间长。建立Logistic回归预测模型为P=1/[1+exp(15.101-0.210×年龄-0.137×术前MVV%-0.112×体外循环时间-1.180×心脏重症监护室住院时间-3.240×气管插管时间)],受试者工作特征曲线下面积为0.871,总符合率为86.08%。结论心脏外科术后医院感染发生率较高,由多种原因导致,初步构建的心脏外科术后医院感染预测概率模型具有一定可行性。     

脑出血术后病人肺部感染危险因素分析及风险预测模型构建

目的:分析脑出血术后病人肺部感染的危险因素并构建风险预测模型,为临床早期筛选高危人群和干预提供参考。方法:选择2019年1月—2020年12月潍坊市某三级甲等医院的298例脑出血术后病人作为研究对象,采用自行编制的脑出血术后病人肺部感染危险因素调查表进行调查,按7∶3的比例随机分为模型组(n=209)和验证组(n=89)。对模型组病人人口统计学特征、既往史及相关并发症发生情况、入院时实验室资料、围术期资料进行统计分析,依据术后是否出现肺部感染分为感染组与非感染组,应用单因素和多因素Logistic回归分析构建风险预测模型,采用Hosmer-Lemeshow检验及受试者工作特征曲线(ROC)评估模型拟合优度和预测效能。结果:脑出血术后肺部感染发生率为17.22%,Logistc回归分析显示,术前格拉斯哥昏迷评分(GCS)(OR=2.394)、美国麻醉医师协会(ASA)分级(OR=1.962)、留置胃管(OR=2.321)、白细胞计数(OR=1.709)、机械通气时间(OR=4.345)为脑出血术后病人发生肺部感染的独立危险因素,相应风险预测模型为:Logit(P)=-3.591+0.87...     

慢性心力衰竭病人营养不良风险预测模型的构建及应用

目的:分析慢性心力衰竭病人营养不良的相关影响因素,并构建风险预测模型,为慢性心力衰竭病人营养不良早期识别提供参考依据。方法:抽取医院2020年3月—2021年6月收治的128例慢性心力衰竭病人作为研究对象,根据微型营养评价简表(MNA-SF)评分结果分为营养正常组(n=67)和营养不良组(n=61),通过单因素和多因素Logistic回归分析法对营养不良预测因素进行筛选,并建立营养不良风险预测模型,通过ROC曲线对风险预测模型的效果进行预测,另选取同时期医院收治的85例慢性心力衰竭病人对营养不良风险预测模型进行验证。结果:单因素分析显示,年龄、水肿、吸烟、C反应蛋白、贫血以及总蛋白对慢性心力衰竭病人营养不良存在明显影响(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,年龄、吸烟、水肿以及C反应蛋白是影响慢性心力衰竭病人营养不良的独立危险因素(P<0.05)。将病人的年龄(X₁)、吸烟(X₂)、水肿(X₃)以及C反应蛋白(X₄)作为协变量,得出风险模型:P=1/[1+e^{-(4.776+0.561×X1+1.884×X2+1.756×X3+1.173×X4})]。ROC曲线结果分析,该模型曲线下面积为0.873,敏感度为75.86%,特异度为97.09%,95%CI为[0.786,0.952],最佳临界值为0.514。85例病人验证该风险模型的准确度为88.24%(75/85)。结论:本研究所构建的预测模型对慢性心力衰竭病人营养不良具有一定预测价值,可以帮助医护人员识别慢性心力衰竭病人营养不良高风险病人,从而为及早制定干预措施提供临床参考依据。     

急性缺血性脑梗死静脉溶栓后发生出血转化的危险因素分析及预测模型构建

目的:分析急性缺血性脑梗死静脉溶栓后发生出血转化(HT)的危险因素,并探讨其预测模型构建。方法:选取医院2020年1月—2022年11月收治的187例急性缺血性脑梗死病人为研究对象,病人均接受静脉溶栓治疗,依据病人治疗后是否发生HT将其分为对照组(未发生HT)146例与观察组(发生HT)41例。整理两组病人临床资料,通过Logistic回归分析判定病人溶栓后发生HT的危险因素,并根据统计学分析结果构建预测模型。结果:两组病人年龄、糖尿病病史、脑梗死病史、心房颤动病史、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、多中心卒中调查(MSS)评分、血小板计数(NLR)、空腹静脉血糖(FPG)及低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平比较差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示心房颤动病史、NIHSS评分、NLR、FPG为急性缺血性脑梗死静脉溶栓后发生HT的危险因素。构建预测模型获得回归方程为Logit(P)=-4.056+1.258×有心房颤动病史+0.085×NIHSS评分+0.159×NLR+0.125×FPG。结论:急性缺血性脑梗死静脉溶栓后发生HT的危险因素比...     

脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒风险预测模型构建

目的:分析脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒风险危险因素,并构建风险预测模型。方法:回顾性选取医院收治的脑梗死后下肢功能障碍病人116例为研究对象,根据是否发生跌倒将研究对象分为跌倒组(n=54)和非跌倒组(n=62),采用单因素分析康复期跌倒的相关因素,对有统计学意义的变量采用多因素Logistic回归分析,并构建康复期跌倒风险预测模型。结果:单因素分析显示,病人年龄、体质指数(BMI)、下肢力量、视力、身体疼痛、饮酒为脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的相关因素(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,病人年龄≥60岁、BMI≥28.0 kg/m²、下肢力量较差是影响脑梗死后下肢功能障碍病人康复期跌倒的独立危险因素。风险预测模型为Logit(P)=-3.774+1.664X₁+1.474X₂+1.483X₃,其中X₁、X₂、X₃分别为病人年龄、BMI、下肢力量赋值结果。ROC结果显示,内部验证ROC曲线下面积(...     

老年髋部骨折患者行全髋关节置换术后并发DVT的危险因素及护理对策

目的 探讨行全髋关节置换术(THA)的老年髋部骨折患者术后并发下肢深静脉血栓(DVT)的危险因素及护理措施。方法 回顾性分析2018年1月至2022年12月于福建省福清市医院行THA治疗的67例老年髋部骨折患者的一般资料,根据术后是否发生DVT分为2组(DVT组和非DVT组)。收集2组的一般资料进行单因素分析,并采用多因素Logistic回归模型分析老年髋部骨折患者行THA术后并发DVT的影响因素。结果 67例行THA的老年髋部骨折患者中,术后有13例发生DVT,发生率为19.40%。单因素分析显示,2组间年龄、身体质量指数(BMI)、术后卧床时间、有无吸烟史、是否合并冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称“冠心病”)、是否合并糖尿病、是否合并高脂血症以及假体类型经比较,均具有统计学差异(P均<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,年龄≥70岁、BMI≥28.0 kg/m²、术后卧床时间≥3 d、有吸烟史、合并冠心病、合并糖尿病、合并高脂血症以及假体类型为骨水泥均是老年髋部骨折患者行THA术后并发DVT的独立危险因素(P均<0.05)。结论 老年髋部...     

肺癌病人术前静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建

目的:构建肺癌病人术前静脉血栓栓塞症风险预测模型。方法:选择2017年1月—2019年12月在某三级甲等肿瘤专科医院术前发生静脉血栓栓塞症（VTE）的47例肺癌病人作为病例组,同年度入住同一科室且术前未发生VTE的病人94例为对照组。对两组病人的一般资料、疾病史和实验室检查等信息进行回顾性分析,筛选出危险因素,采用Logistic回归分析构建风险预测模型并对其进行简化。结果:Logistic回归分析结果显示,年龄、D-二聚体、同型半胱氨酸（Hcy）和纤维蛋白原（FIB）浓度4个因素进入模型,Logistic回归方程为：Logit(P)=-3.350+2.790×年龄+2.188×FIB+1.659×Hcy+1.616×D-二聚体。对模型进一步简化评分规则,其对应的受试者工作特征曲线下面积为0.880(P<0.001)。结论:构建的肺癌病人术前静脉血栓栓塞症风险预测模型可以对肺癌病人术前VTE发生风险的预测起到一定的辅助作用,但还需多中心、大样本试验进一步验证和完善。     

机器人辅助腹腔镜下前列腺癌根治术病人尿路感染风险预测模型的构建与检验

目的:回归分析预测法构建机器人辅助腹腔镜下前列腺癌根治术病人尿路感染风险预测模型,经应用检验其预测效果。方法:选择本院收治的机器人辅助腹腔镜下前列腺癌根治术病人130例为研究对象,按随机数字表法分为建模组100例和检验组30例,回顾分析临床资料获取病人信息,采用单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选术后尿路感染危险因素,按回归分析预测法构建预测模型,对其ROC曲线实施分析,并应用于检验组检验其预测效果。结果:统计结果显示,术后尿路感染共22例,感染率为22.00%;单因素分析显示,机器人辅助腹腔镜下前列腺癌根治术病人尿路感染危险因素有年龄、合并糖尿病、ASA评级、术前行导尿术、术后导尿管留置时间、血白蛋白(ALB)、术中反复插尿管(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,机器人辅助腹腔镜下前列腺癌根治术病人尿路感染的独立危险因素有年龄≥65岁、合并糖尿病、导尿管留置≥5 d、术前行导尿术、ALB<30 g/L、术中反复插尿管(P<0.05);将多因素Logistic回归分析有统计学意义的变量代入回归方程,得到预测模型P(尿路感染)=1/[1+EXP...