基于Cox回归的Stanford B型主动脉夹层术后谵妄预测模型的构建

目的 开发适用于Stanford B型主动脉夹层患者术后的谵妄预测模型，为早期识别该人群的术后谵妄提供依据。 方法 回顾性纳入2019年1月至2021年3月559例Stanford B型主动脉夹层术后患者，应用Lasso回归选出与术后谵妄相关的预测变量，随后采用多变量Cox回归分析进一步探索术后谵妄的预测因素并构建列线图预测模型。采用自助法重抽样1 000次进行内部验证。 结果 术后谵妄的发生率为14.49%，基于5个预测因素［年龄≥60岁、晕厥、入住ICU、入院时中性粒细胞计数＞6.3×109/L、术后估计肾小球滤过率＜90 mL/（min·1.73 m2）］构建的列线图预测模型，C指数为0.774，在内部验证中为0.762。术后1 d、3 d和7 d的AUC分别为0.776、0.771和0.778，相应的校准图也显示了预测结果和实际观察之间的较好一致性。 结论 基于Cox回归分析以5个预测因素构建的列线图预测模型具有较好的风险预测价值，可帮助医护人员识别Stanford B型主动脉夹层患者术后谵妄风险，为临床工作中针对性地预防和干预术后谵妄提供借鉴。     

非糖尿病患者A型主动脉夹层手术后血糖波动情况及相关影响因素分析

目的探讨非糖尿病患者A型主动脉夹层手术后血糖波动的影响因素。方法选取2016年12月至2022年3月于宁波市医疗中心李惠利医院行手术治疗的109例非糖尿病A型主动脉夹层患者作为研究对象。应用Logistic回归分析探讨非糖尿病患者A型主动脉夹层手术后血糖波动的影响因素, 构建非糖尿病患者A型主动脉夹层手术后血糖波动的列线图模型。结果 Logistic回归分析结果显示, BMI≥24 kg/m2、睡眠质量较差、抑郁、体外循环时间>5 h及术中出血是非糖尿病A型主动脉夹层患者术后血糖波动的危险因素(P<0.05)。列线图模型的C-index是0.746(95%CI:0.711～0.781);校正曲线和理想曲线的一致性较好;列线图模型的AUC是0.804。结论 BMI≥24 kg/m2、睡眠质量较差、抑郁、体外循环时间>5 h及术中出血是非糖尿病A型主动脉夹层患者术后血糖波动的危险因素。     

机器学习算法构建急性心肌梗死患者发生急性肾损伤风险预测模型并与传统模型比较

目的利用机器学习算法建立急性心肌梗死(acute myocardial infarction, AMI)患者发生急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)风险预测模型, 并与传统Logistic回归模型比较。方法该研究为回顾性研究。收集首都医科大学附属北京安贞医院2011年7月至2016年12月AMI患者的人口学、实验室检查、治疗方案和用药情况等资料。AKI诊断标准参照2012年改善全球肾脏病预后组织公布的AKI诊疗指南, 入选AMI患者采用单纯随机抽样法将其分为训练集(70%)及内部测试集(30%)。运用SelectFromModel和Lasso回归模型选择重要特征因素为AMI患者发生AKI的预测因素。分别利用Logistic回归模型(模型A)及机器学习算法(模型B)建立AMI患者发生AKI的风险预测模型, DeLong法比较模型A和模型B在测试集中的受试者工作特征曲线(receiver-operating characteristics curve, ROC曲线)下面积(area under the curve, AUC), 并选出最佳模型。结果共6 014例A...     

先天性膈疝患儿胸腔镜术后30天死亡的危险因素和列线图模型

目的 探索先天性膈疝(CDH)患儿胸腔镜术后30 d死亡的危险因素,并构建列线图风险预测模型。方法 选择2020年6月至2023年6月接受胸腔镜膈疝修补术的CDH患儿90例,男62例,女28例,手术时日龄<28 d。根据术后30 d是否存活分为两组：生存组与死亡组。采用差异性分析、单因素Logistic回归进行预测因子筛选,采用多因素Logistic回归分析CDH胸腔镜术后30d死亡的危险因素,构建术后30 d死亡风险列线图预测模型,采用ROC曲线、Bootstrap法、决策曲线分析该模型的预测效能、校准度以及决策能力。结果 有28例(31%)CDH患儿在胸腔镜下膈疝修补术后30 d死亡。多因素Logistic回归分析显示：产前诊断时间≤25周、低体重儿、术前高频振荡通气(HFOV)、术前氧合指数(OI)增加、开腹手术、肝脏疝入胸腔是CDH患儿术后30 d死亡的独立危险因素(P<0.05)。基于上述独立危险因素构建CDH患儿术后30 d死亡风险的列线图预测模型,结果显示,该模型AUC为0.959(95%CI 0.9107～1.0000),当截断值为0.361时,敏感性为92...     

对比不同分型的急性主动脉夹层围手术期导致急性肾损伤的临床研究

目的 对比急性Stanford A型和Stanford B型主动脉夹层患者围手术期发生急性肾损伤的相关危险因素及临床特点。方法 收集2019年1月1日至2021年12月31日在新疆医科大学第一附属医院住院并确诊为急性主动脉夹层的患者资料,按照CTA影像学结果分为TAAAD患者和TBAAD患者,根据KDIGO标准又分别分为AKI组及非AKI组。比较两组间术前、术中、术后资料差异,用二元Logistic回归筛出AKI的独立危险因素,绘制ROC曲线,评估各危险因素对发生AKI的预测价值,描述AAD-AKI的患者出院时肾功能情况,给予AAD-AKI临床指导。结果 共收集464例急性主动脉夹层患者的资料,其中TAAAD患者176例,TBAAD患者288例。TAAAD患者AKI发生率为83.5%(147/176),TBAAD患者AKI发生率为41%(118/288)。多因素Logistic回归分析显示：体外循环时间、术后首次肌酐、机械通气时间、围手术期使用升压药是TAAAD患者发生AKI的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线显示,TAAAD-AKI与术后首次肌酐(AUC:0.857,P=...     

新外膜技术在急性A型主动脉夹层根部修复中的应用

目的评估新外膜技术在急性A型主动脉夹层根部修复的安全性和有效性。方法回顾性分析北京安贞医院2019年1月至2022年2月期间外科治疗的94例急性A型主动脉夹层患者。根据主动脉根部处理方式的不同, 分为新外膜技术组(58例)和Bentall组(36例), 比较两组患者围手术期资料及术后随访结果, 分析新外膜技术在急性A型主动脉夹层中的疗效。结果全部患者无手术死亡, 新外膜技术组和Bentall组术后30天病死率分别为3.4%和5.6%(P=0.636)。新外膜技术体外循环时间[(154.3±29.8)min, P<0.001]及主动脉阻断时间[(94.7±20.6)min, P<0.001)]均显著缩短, 术后主动脉瓣反流情况较术前明显好转(0.33±0.50对1.02±0.80, P<0.001)。术后随访无主动脉根部相关性二次干预发生。两组患者生存率差异无统计学意义(P=0.248)。结论新外膜根部修复术是一种安全、可行的急性A型主动脉夹层根部处理方法, 近、中期疗效确切。     

基于机器学习算法肝细胞癌伴微血管侵犯术前预测模型的构建与评估

目的通过机器学习筛选肝细胞癌患者术前微血管侵犯(MVI)相关指标, 构建预测MVI的logistic回归模型并评估。方法回顾分析2018年1月至2023年3月宁夏医科大学总医院行根治性切除术的肝细胞癌患者临床资料。共入组437例患者, 其中男性325例, 女性112例, 年龄(56.3±13.6)岁。437例患者通过计算机产生随机数按7∶3分为训练集(n=305)和测试集(n=132), 训练集用于构建logistic回归模型并通过五折交叉验证法内部验证(验证集), 测试集用于外部验证。通过Boruta算法和LASSO回归两种机器学习算法筛选MVI特征变量, 并构建logistic回归模型。受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线评估模型, Shapley加法解释(SHAP)分析关键变量的重要性。结果取Boruta算法筛选的8个特征变量和LASSO回归筛选的8个变量的交集(5个变量):天冬氨酸氨基转移酶/淋巴细胞比值(ALR)、肿瘤边缘、瘤内坏死、肿瘤数目、肿瘤最大径, 构建logistic回归模型。该模型预测MVI的ROC曲线下面积为0.77(95%CI:0.70～0.82)...     

累及主动脉弓的急性Stanford A型主动脉夹层孙氏手术后院内死亡的危险因素分析

目的 探讨急性累及主动脉弓的Stanford A型主动脉夹层患者孙氏术后院内死亡的危险因素.方法 2009年2月至2012年2月,233例累及主动脉弓的急性Stanford A型主动脉夹层患者纳入研究.将可能与术后死亡相关的因素先行单因素分析,单因素分析有意义的变量纳入多因素logistic回归分析.结果 孙氏术后院内死亡23人,占9.87％.单因素分析结果显示,年龄、术前肢体缺血、体外循环超过268 min为术后院内死亡的危险因素.将此3种危险因素纳入多因素logistic回归,结果显示,年龄(P=0.017,OR=1.062)、体外循环超过268 min(P =0.001,OR =6.150)为孙氏术后患者死亡的独立危险因素.结论 年龄和长时间体外循环(超过268 min)为孙氏术后患者死亡的独立危险因素,术中尽可能缩短体外循环时间能减少术后死亡.     

社区老年高血压患者衰弱的动态列线图风险预测模型构建

目的 构建动态列线图预测模型,分析社区老年高血压患者衰弱的影响因素,为制定针对性的干预措施提供参考。方法 从中国健康与养老追踪调查随访数据库中提取高血压患者信息,以7∶3比例随机分为训练集(n=1 160)与验证集(n=494)。采用Lasso法筛选最佳预测变量,使用logistic回归模型分析高血压患者衰弱影响因素,并构建动态列线图。使用ROC曲线的曲线下面积、Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线和决策曲线分析评估列线图的预测性能。结果 共筛选出1 654例老年高血压患者,其中560例(33.86%)并发衰弱。受教育程度、握力、BMI、抑郁、认知障碍、自评健康、代谢性疾病、心脑血管疾病、呼吸系统疾病、胃肠道疾病10个变量纳入预测模型。预测模型在训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.883(95%CI为0.863～0.903)和0.887(95%CI为0.857～0.916);Hosmer-Lemeshow检验值分别为P=0.825和P=0.410;校准曲线显示预测值和实际值之间存在显著一致性。决策曲线分析显示该模型具有良好的净效益和预测准确性。结论 动态列线图具有良好预测...     

急性A型主动脉夹层患者术前血清N-末端B型利钠肽原、血肌酐、D-二聚体联合监测及预后分析

目的探讨急性Stanford A型主动脉夹层(ATAAD)患者术后死亡的危险因素, 分析血清N-末端B型利钠肽原(NT-proBNP)、血肌酐(Scr)、D-二聚体(D-D)联合监测在预后评估中的价值。方法手术治疗ATAAD患者317例, 追踪术后30 d生存情况, 死亡58例为死亡组, 生存259例为生存组。比较两组一般治疗、实验室结果、手术方式及术后并发症;多因素Logistic回归分析手术治疗的ATAAD患者术后30 d死亡的影响因素;绘制受试者工作特征(ROC)曲线, 评估NT-proBNP、Scr、D-D预测ATAAD患者术后30 d死亡的效能。结果生存组NT-proBNP[(174.74±37.40) pg/ml]低于死亡组[(306.49±62.25) pg/ml]、生存组Scr[(94.27±22.17) μmol/L]低于死亡组[(137.71±27.28) μmol/L]、生存组D-D[(0.61±0.10) mg/L]低于死亡组[(0.86±0.15) mg/L, P<0.05];NT-proBNP[比值比(OR)=1.12, 95%可信区间(CI):1.0...     

急性A型主动脉夹层术后早期急性胃肠道损伤预后及疾病预测模型构建

目的 分析急性A型主动脉夹层（acute type A aortic dissection,ATAAD）术后早期急性胃肠道损伤（acute gastrointestinal injury,AGI）的危险因素及其预后，并构建AGI发生风险列线图疾病预测模型。方法 纳入2016—2021年在兰州大学第一医院行ATAAD体外循环手术患者，并将患者分为AGI组和non-AGI组。比较两组患者的临床资料。使用R语言构建列线图并验证模型的预测能力。结果 共纳入188例患者，其中男166例、女22例，年龄22～70(49.70±9.96)岁。AGI组60例，non-AGI组128例。通过多因素logistic回归分析，两组患者的主动脉夹层（aortic dissection,AD）危险评分、肠系膜上动脉（superior mesenteric artery,SMA）灌注不良、主动脉阻断时间及术中输注红细胞均为AGI的预测因素（P<0.05）。两组在术后呼吸机辅助时间、住ICU时间、肝功能不全、肾功能不全、肠外营养、院内感染以及术后30 d死亡方面差异均有统计学意义（P<0.05）。纳入经...     

超分重建技术改善影像组学模型在预测沉默性梗死患者临床结局的准确精度

目的比较基于普通影像及超分辨率(SR)重建技术的图像构建的影像组学模型在预测颅内未破裂动脉瘤支架介入术后沉默性脑梗死患者临床预后中的应用。方法选择郑州大学第一附属医院和南昌大学第一附属医院2016年1月至2021年12月期间接受支架介入治疗的未破裂颅内动脉瘤, 并通过磁共振弥散加权成像技术(DWI)筛选沉默性脑梗死患者218例。使用SR重建技术提高了图像质量, 分别对普通DWI图像及SR重建技术处理的图像提取大量的影像组学特征, 并采用相关分析、单因素分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归模型来选择最佳的影像组学特征。基于这些特征通过逻辑回归分类器建立临床预后预测模型, 并利用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能。结果根据每个患者的影像均提取1 835个影像组学特征。在测试集中, 基于SR重建技术构建的影像组学模型在预测患者临床预后方面表现出更好的性能, ROC分析显示其曲线下面积(AUC)为0.764, 而基于普通DWI影像构建的模型的AUC值为0.714。结论相较于普通DWI影像, SR重建技术有望于提高图像质量并增加对预测颅内未破裂动脉瘤支架介入术后出现沉默性脑...     

机器学习算法和COX列线图在肝细胞癌术后生存预测中的应用价值

目的探讨机器学习算法和COX列线图在肝细胞癌术后生存预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2012年1月至2017年1月中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院收治的375例肝细胞癌行根治性肝切除术患者的临床病理资料;男304例,女71例;中位年龄为57岁,年龄范围为21~79岁。375例患者通过计算机产生随机数方法以8∶2比例分为训练集300例和验证集75例,应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络机器学习算法构建肝细胞癌患者术后生存的预测模型,筛选性能最优的机器学习算法预测模型;构建肝细胞癌患者术后生存预测的COX列线图预测模型;比较最优机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测肝细胞癌患者术后生存的性能。观察指标:(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。(4)COX列线图预测模型构建及验证。(5)随机森林机器学习算法预测模型与COX列线图预测模型预测性能评价。采用门诊或电话方式进行随访,了解患者生存情况。随访时间截至2019年12月或患者死亡。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用配对t检验。偏态分布的计量资料以M(P25,P75)或M(范围)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数表示,当Tmin≥5,N≥40时,组间比较采用χ2检验;当1≤Tmin≤5,N≥40时,采用校正χ2检验;当Tmin<1或N<40时,采用Fisher确切概率法。采用Kaplan-Meier法计算生存率和绘制生存曲线。采用COX比例风险模型进行单因素分析,将P<0.2的变量纳入Lasso回归分析,根据λ值筛选影响预后的变量,最后将变量纳入COX比例风险模型进行多因素分析。结果(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析:训练集和验证集患者微血管侵犯(无、有),肝硬化(无、有)分别为292、8例,105、195例和69、6例,37、38例,两组患者比较,差异均有统计学意义(χ2=4.749,5.239,P<0.05)。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况:训练集与验证集患者均获得随访。训练集300例患者随访时间为1.1~85.5个月,中位随访时间为50.3个月。验证集75例患者随访时间为1.0~85.7个月,中位随访时间为46.7个月。375例肝细胞癌患者术后1、3年总体生存率分别为91.7%、79.5%。训练集和验证集患者术后1、3年总体生存率分别为92.0%、79.7%和90.7%、81.9%。两组患者术后生存情况比较,差异无统计学意义(χ2=0.113,P>0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。①筛选最优机器学习算法预测模型:根据变量对预测肝细胞癌术后3年生存的信息增益度,应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林和人工神经网络5种机器学习算法对肝细胞癌临床病理因素进行变量综合排名。筛选主要预测因素为乙型肝炎e抗原(HBeAg)、手术方式、肿瘤最大直径、围术期输血、肝被膜侵犯、肝脏Ⅳ段侵犯。将预测因素前3、6、9、12、15、18、21、24、27、29个变量依次引入5种机器学习算法。其结果显示:当引入9个变量时,逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林机器学习算法预测模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)趋于稳定。当引入变量>12个时,人工神经网络机器学习算法预测模型AUC波动明显,逻辑回归、支持向量机机器学习算法预测模型AUC稳定性可继续改善,而随机森林机器学习算法预测模型AUC接近0.990,说明随机森林机器学习算法预测模型为最优机器学习算法预测模型。②随机森林机器学习算法预测模型优化和验证:将预测因素29个变量依次引入随机森林机器学习算法预测模型中,构建训练集最佳随机森林机器学习算法预测模型。其结果显示:当引入变量=10个时,网格搜索法示最佳决策树结点个数=4,最佳决策树数目=1000;当引入变量≥10个时,随机森林机器学习算法预测模型AUC稳定在0.990左右。其中当引入变量=10个时,随机森林机器学习算法预测模型预测训练集术后3年总体生存AUC为0.992,灵敏度为0.629,特异度为0.996,预测验证集术后3年总体生存AUC为0.723,灵敏度为0.177,特异度为0.948。(4)COX列线图预测模型构建及验证。①训练集患者术后生存因素分析。单因素分析结果显示:HBeAg、甲胎蛋白、围术期输血、肿瘤最大直径、肝被膜侵犯、肿瘤分化程度是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素(风险比=1.958,1.878,2.170,1.188,2.052,0.222,95%可信区间为1.185~3.235,1.147~3.076,1.389~3.393,1.092~1.291,1.240~3.395,0.070~0.703,P<0.05)。将P<0.2的临床病理因素纳入Lasso回归分析,其结果显示:性别,HBeAg,甲胎蛋白,手术方式,围术期输血,肿瘤最大直径,肿瘤位置在肝脏Ⅴ段和肝脏Ⅷ段,肝被膜侵犯,肿瘤分化程度(高分化、中高分化、中分化、中低分化)是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素。进一步将上述临床病理因素纳入多因素COX回归分析,其结果显示:HBeAg、手术方式、肿瘤最大直径是肝细胞癌患者术后生存的独立影响因素(风险比=1.770,8.799,1.142,95%可信区间为1.049~2.987,1.203~64.342,1.051~1.242,P<0.05)。②COX列线图预测模型的构建和验证:将训练集COX多因素分析结果中P≤0.1的临床病理因素引入Rstudio软件及其rms软件包,构建训练集COX列线图预测模型。COX列线图预测模型预测术后总体生存的C-index为0.723(se=0.028),预测训练集术后3年总体生存AUC为0.760,预测验证集术后3年总体生存AUC为0.795。训练集校准图验证显示COX列线图预测模型对术后生存有较好预测效果。COX列线图回归函数=0.62706×HBeAg(正常=0,异常=1)+0.13434×肿瘤最大直径(cm)+2.10758×手术方式(腹腔镜=0,开腹手术=1)+0.54558×围术期输血(无输血=0,输血=1)-1.42133×高分化(非高分化=0,高分化=1)。计算所有患者COX列线图风险评分,应用Xtile软件寻找COX列线图风险评分最佳阈值,风险评分≥2.9分为高危组,风险评分<2.9分为低危组。Kaplan-Meier总体生存曲线结果显示:训练集低危组和高危组患者术后总体生存比较,差异有统计学意义(χ2=33.065,P<0.05)。验证集低危组和高危组患者术后总体生存比较,差异有统计学意义(χ2=6.585,P<0.05)。进一步采用决策曲线分析结果显示:联合HBeAg、手术方式、围术期输血、肿瘤最大直径和肿瘤分化程度因素的COX列线图预测模型预测性能优于单一因素的预测性能。(5)随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测性能评价:通过对2种模型中共同含有的重要变量(肿瘤最大直径)进行分析,并将2种模型通过预测误差曲线进行比较,观察2种模型的预测差异。其结果显示:肿瘤最大直径为2.2 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为77.17%和74.77%(χ2=0.182,P>0.05);肿瘤最大直径为6.3 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为57.51%和61.65%(χ2=0.394,P>0.05);肿瘤最大直径为14.2 cm时,随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为51.03%和27.52%(χ2=12.762,P<0.05)。随着肿瘤最大直径增加,2种模型预测患者生存率差异增大。验证集中,随机森林机器学习算法预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.723,COX列线图预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.795,两者比较,差异有统计学意义(t=3.353,P<0.05)。采用Bootstrap交叉验证结果显示:随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测3年生存的整合Brier得分分别为0.139、0.134,COX列线图预测模型预测误差低于随机森林机器学习算法预测模型。结论与机器学习算法预测模型比较,COX列线图预测模型预测肝细胞癌术后3年生存性能更佳,且其变量少,易于临床使用。     

EuroSCORE Ⅱ预测A型主动脉夹层患者孙氏手术后院内死亡及住ICU时间延长的有效性研究

目的评估欧洲心脏手术风险评估系统Ⅱ(European System for Cardiac Operative Risk EvaluationⅡ,Euro SCOREⅡ)预测A型主动脉夹层患者孙氏手术(全主动脉弓置换+支架象鼻手术)后院内死亡及住ICU时间延长的有效性。方法回顾性分析2009年2月至2012年2月北京安贞医院384例A型主动脉夹层患者的临床资料。急性主动脉夹层228例(59.38%)。根据Euro SCOREⅡ预测术后死亡率将患者分为低危、中危、高危、极高危组。低危组296例(女52例),平均年龄(45.39±10.75)岁;中危组70例(女19例),平均年龄(47.67±11.26)岁;高危组13例(女5例),平均年龄(53.08±4.94)岁;极高危组5例(女1例),平均年龄(41.60±11.08)岁。手术方式均为中度低温停循环+选择性脑灌注下行孙氏手术。采用Euro SCOREⅡ预测患者术后死亡率及住ICU时间延长。结果院内死亡率为8.07%(31/384)。平均住ICU时间为3.06 d,42例住ICU时间≥7 d。对于低危组,Euro SCOREⅡ预测死亡率低于实际死亡率;对于中危、高危、极高危组,预测死亡率高于实际死亡率。Euro SCOREⅡ预测术后死亡、住ICU时间延长的区分度不佳,ROC曲线下面积分别为0.49和0.52,预测术后死亡、住ICU时间延长校正能力亦不佳(P0.001)。结论 Euro SCOREⅡ对A型主动脉夹层患者孙氏手术后院内死亡及住ICU时间延长的预测效能不佳。目前亟需专门针对A型主动脉夹层手术的风险评估系统。     

腹壁切口疝修补术后补片感染列线图预测模型构建

目的分析腹壁切口疝修补术后补片感染的危险因素，建立切口疝患者补片感染的预测模型，为临床预测切口疝修补术后发生补片感染提供一种可视化评价工具。 方法回顾性分析2016年1月至2018年12月在首都医科大学附属北京朝阳医院就诊的475例切口疝患者的临床资料，收集患者的一般资料、手术资料、术后恢复情况，随访补片感染情况。使用Lasso回归筛选预测因子，在此基础上通过多因素Logistic回归进一步分析并建立列线图预测模型，采用受试者工作特征曲线下面积评估模型的预测效力。 结果475例接受切口疝修补手术的患者中有11例出现补片感染，发生率为2.3%。Lasso回归结合多因素Logistic回归分析结果显示，体质量指数（OR=1.206，95% CI 1.034~1.407）、糖尿病史（OR=6.484，95% CI 1.233~34.108）、术后外科手术部位感染（OR=37.095，95% CI 4.253~323.532）是切口疝患者发生补片感染的影响因素（P<0.05），利用上述变量建立列线图预测模型，列线图预测模型预测补片感染发生AUC为0.880（95% CI 0.785~0.975）。 结论本研究成功建立一种具有良好预测效力的列线图预测模型，有助于提高对补片感染高危切口疝患者的早期鉴别能力，为改善切口疝患者预后提供帮助。     

急性Stanford A型主动脉夹层患者行急诊手术后应用连续性肾脏替代治疗的危险因素分析

目的探讨急性Stanford A型主动脉夹层患者行急诊手术后应用连续性肾脏替代治疗(CRRT)的危险因素。方法纳入首都医科大学附属北京安贞医院2015年11月至2018年2月收治的急性Stanford A型主动脉夹层行急诊手术患者527例。根据术后是否行CRRT分为CRRT组(78例)和非CRRT组(449例)。采用二元logistic回归分析患者术后行CRRT的危险因素。结果所有患者中CRRT的使用率14.8%(78/527), 术后30天病死率8.5%(45/527)。术前血肌酐值(OR=1.012, 95%CI:1.005～1.019, P<0.001)、术中悬浮少白红细胞输注量(OR=1.141, 95%CI:1.071～1.216, P<0.001)、术中血小板输注量(OR=1.307, 95%CI:1.084～1.576, P=0.005)、术后胸腔引流总量(OR=1.000, 95%CI:1.000～1.000, P=0.036)及术后气管插管时间(OR=1.004, 95%CI:1.001～1.008, P=0.013)是Stanford A型急性主动脉夹层...     

不同方法治疗急性主动脉夹层预后比较

目的比较三种治疗急性主动脉夹层方法的临床预后。方法46例急性主动脉夹层,StanfordA型患者接受外科血管置换手术,B型患者分别接受药物治疗及主动脉腔内隔绝术。术后持续临床随访,术后前3个月内每月复查螺旋CT,随访终点为死亡或随访时间满2年。结果11例StanfordA型患者中合并高血压9例(81.8%),3例于外科术前死于主动脉破裂,8例外科主动脉弓置换术后1年内存活6例。35例StanfordB型患者中合并冠心病(25.7%)的比例显著高于A型患者(9%,P<0.01),其中3例术前死于主动脉破裂,10例只接受药物治疗,其余22例接受主动脉腔内隔绝术,1例主动脉腔内隔绝术后2周死于大面积脑梗死(5%);药物治疗组3个月内死亡3例。隔绝术组假腔完全性血栓栓塞的时间见于术后平均(22±5)天内。结论对急性主动脉夹层患者,应尽早施行非药物治疗。     

去势抵抗性前列腺癌人工神经网络预后预测模型的建立及其准确性分析

目的试图建立去势抵抗性前列腺癌（CRPC）患者预后预测模型,并评估其准确性。方法回顾分析2007年1月至2012年1月在中山大学附属第三医院就诊的去势抵抗性前列腺癌病例,收集入组时年龄、基线PSA值、PSA倍增时间、血红蛋白、碱性磷酸酶、白蛋白、是否采用多西他赛三周化疗方案治疗等因素,运用Cox单因素分析筛选潜在预后预测变量后,分别以Cox多因素回归分析与部分指数回归人工神经网络建立预后预测模型,以ROC曲线下面积评估模型准确性。结果Cox多因素回归模型的ROC曲线下面积为0．69,部分指数回归人工神经网络模型ROC曲线下面积为0．84。结论通过部分指数人工神经网络建立的预后预测模型可以纳入不符合比例风险假定的临床数据,改善预测准确度,较好的预测去势抵抗性前列腺癌患者的预后情况。     

Stanford A型主动脉夹层急性破裂的救治探讨

急性主动脉夹层外膜破裂后, 大多数患者死亡, 无手术机会, 部分病例由于外膜破口位置特殊, 存在救治的可能。我们总结2012年1月至2021年6月收治的18例Stanford A型主动脉夹层急性破裂患者救治体会以供同道参考。全组男16例, 女2例;年龄(51.2±10.7)岁。均行急诊手术治疗, 主动脉根部处理采用Bentall手术8例, 根部成形+升主动脉置换6例, 改良Cabrol手术2例, 升主动脉置换2例;12例处理主动脉弓部, 采用孙氏手术11例, 右半弓置换1例。手术历时(365.0±23.0)min, 体外循环(176.0±27.0)min, 下半身停循环(15.0±5.5)min, 主动脉阻断(107.0±17.0)min;术中出血(923±312)ml;患者术后ICU停留中位时间7天, 术后住院中位时间14天。死亡3例, 严重脑部并发症、多脏器功能衰竭、严重低心排血量综合征各1例。术后随访3个月至9年, 失访2例, 1例猝死原因不详, 其余患者CTA检查未见支架膨胀不全和吻合口漏。临床结果显示, Stanford A型主动脉夹层急性破裂猝死风险高, 术前中大量血性心包...     

糖尿病足患者溃疡愈合风险的列线图预测模型

目的 探讨预测糖尿病足溃疡（DFU）患者溃疡愈合风险的列线图模型。方法 收集2021年1―12月于新疆医科大学第一附属医院就诊的200例DFU患者的临床资料,依据DFU是否愈合将其分为愈合组（n=57）和未愈合组（n=143）。收集患者的年龄、性别、体重指数（BMI）、糖化血红蛋白、知-信-行（KAP）模式量表评分以及患者血液中微小RNA(miRNA)-15b-5p的相对含量,采用Logistic回归模型对临床特征数据进行单因素及多因素分析,向后法筛选出相关预测因子并建立预测模型,使用增强Bootstrap验证法对模型内部进行验证,使用一致性指数（C-index）、列线图、校准图、受试者工作特征（ROC）曲线及校准曲线、决策曲线分析（DCA）进行评估。结果 通过二元Logistic回归分析及向后法筛选变量,从8个总变量中确定了3个预测因子,即年龄、miRNA-15b-5p相对含量、K评分,其构建的预测模型呈现出中等预测能力,ROC曲线下面积（AUC）为0.923。结论 年龄、K评分及miRNA-15b-5p相对含量均为DFU患者溃疡未愈合相关的预测因子,基于这些预测因子建立的预测模型具...