重症监护病房获得性衰弱风险防控及预测模型研究进展

获得性衰弱在ICU患者中较为常见,不仅会导致患者康复延迟、病死率增加,而且会给患者带来持续数月至数年的严重后遗症,目前尚无有效的治疗方法。明确获得性衰弱的风险因素,实现早期预警管理,具有重要的临床价值。风险预测模型通过对获得性衰弱发生风险进行量化评估,对获得性衰弱高危患者的早期识别及预防具有重要意义。但目前有关重症监护...     

ICU获得性衰弱的危险因素分析及风险预测模型的构建与验证

目的:分析ICU获得性衰弱的危险因素,构建并验证ICU获得性衰弱风险预测模型,为ICU患者的治疗和护理提供参考依据。方法:采用便利抽样法,选取2018年12月—2019年7月某三级甲等医院3个ICU收治的306例ICU患者,采用随机数字表法将患者分为建模组（214例）和验证组（92例）,并根据患者是否发生获得性衰弱,将...     

重症监护室获得性衰弱风险因素评估表的构建

目的:构建重症监护室获得性衰弱风险因素评估表,为获得性衰弱风险评估工具的建立提供依据。方法:采用文献综述和小组讨论法初步筛选重症监护室获得性衰弱风险因素,运用德尔菲法确定风险因素评估表。结果:共进行了2轮专家函询,2轮专家函询的积极系数分别为100.00%和95.65%,权威系数分别为0.91,0.93,Kendall协调系数分别为0.43,0.49（均P<0.001）。最终构建的风险因素评估表包括7个维度,共45个条目。量表水平的内容效度指数（S-CVI）为0.86;维度的重要性均分为4.28～4.90分,变异系数为0.06～0.18;条目重要性均分为3.80～5.00分,变异系数为0.00～0.29。结论:构建的重症监护室获得性衰弱风险因素评估表具有较好的科学性与实用性,可为危重症病人获得性衰弱风险识别提供工具。     

ICU获得性衰弱风险预测模型的构建及预防护理措施

目的:探讨ICU患者获得性衰弱的危险因素,构建风险预测模型,验证模型预测效能,并提出预防护理措施.方法:采用便利抽样法,选取2020年5月1日～2021年3月31日在青岛市某三级甲等综合医院ICU治疗的357例患者,随机划分为建模组249例和验证组108例.建模组根据患者是否发生获得性衰弱分为ICU获得性衰弱组132例...     

社区老年人认知衰弱风险预测模型的构建及验证

目的 构建并验证社区老年人认知衰弱风险预测模型.方法 2020年8月—2021年7月便利选取广州市某社区卫生服务中心526名体检老年人,分为建模集368名和验证集158名,采用一般状况调查表及认知衰弱评定工具收集资料.采用Logistic回归确定影响因素,应用R软件建立预测认知衰弱发生风险的列线图模型;采用加强Boot...     

神经重症患者暴露性角膜炎风险预测模型的构建及验证

目的 ：构建神经重症患者暴露性角膜炎发生风险预测模型,并验证该模型的预测效果。方法 ：选取2021年1月—4月湖北省某三级甲等医院神经外科ICU的102例患者作为模型建立对象,将其分为暴露性角膜炎组（39例）和非暴露性角膜炎组（63例）。采用Logistic回归分析建立神经重症患者暴露性角膜炎风险预测模型,应用受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积检验模型预测效果,并纳入41例患者对模型进行验证。结果 ：神经重症患者入ICU 1天内、3天后、7天后暴露性角膜炎发生率分别为38.24%、64.86%、73.91%;其危险因素分别为：眼睑闭合不全、每分钟眨眼反射、眼部其他症状、意识状态。Hosmer-Lemeshow检验P=0.379,ROC曲线下面积为0.925,约登指数最大值为0.773,最佳临界值为0.541,灵敏度为0.821,特异度为0.952,实际应用准确率为97.56%。结论 ：本模型预测效果良好,可用于预测神经重症患者暴露性角膜炎的发生风险,能为临床医护人员及时识别高危患者并采取预防措施提供参考。     

重症监护室获得性衰弱的研究进展

正重症监护室获得性衰弱(intensive care unit acquired weakness,ICU-AW),又称ICU获得性神经肌肉障碍。该症常于ICU重症患者在机械通气数小时后出现,好发于机械通气超过5~7 d的患者,主要临床表现有脱机困难、轻瘫或四肢瘫痪、反射减少和肌萎缩,其中以呼吸肌和上肢肌肉最受影响,而面部肌肉影响最小,是ICU重症患者比较严重并发症之一。该症尤其好发于机械通气并伴有相关并发症     

老年心力衰竭病人衰弱的影响因素及风险预测模型的构建

目的:调查老年心力衰竭病人衰弱的影响因素,并构建风险预测模型。方法:选取2021年8月—2022年10月在兰州市某三级甲等医院心内科及老年病科住院的335例老年心力衰竭病人作为研究对象,将其分为建模组（223例）和验证组（112例）。应用Logistic回归分析老年心力衰竭病人发生衰弱的影响因素并建立风险预测模型。采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和受试者工作特征曲线验证模型的拟合优度及预测效能。结果:多因素分析结果显示,年龄、跌倒史、Charlson合并症指数问卷（CCI）评分、日常生活能力量表（ADL）评分是老年心力衰竭病人发生衰弱的影响因素。基于以上因素构建老年心力衰竭病人发生衰弱的风险预测模型,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ2=2.696,P=0.952;受试者工作特征曲线下面积为0.949[95%CI(0.912,0.987)];模型最大Youden指数为0.744,最佳临界值为0.452 7,敏感度为0.824,特异度为0.920。结论:老年心力衰竭病人发生衰弱的风险预测模型预测效果较好。     

ICU后认知障碍风险预测模型的构建及验证

目的 探讨危重症患者发生ICU后认知障碍的危险因素,并构建其风险预测模型.方法 2019年1月-10月,选取福建省某2所三级甲等综合性医院的危重症患者481例,根据患者转出ICU后7 d认知功能分为认知障碍组(n=215)和非认知障碍组(n=266),将两组间一般资料、疾病因素、治疗因素、实验室检查指标等进行比较,筛选...     

乙肝肝硬化住院患者衰弱风险预测模型的构建及验证

目的 调查乙肝肝硬化住院患者发生衰弱的现状,分析相关影响因素并构建风险预测模型。方法 采用便利抽样方法,选取2021年8月至2022年11月广州市某三级甲等综合医院感染科收治的410例乙肝肝硬化住院患者作为建模集,根据是否发生衰弱分为衰弱组和非衰弱组,对两组相关资料进行比较,应用R Studia(4.1.1)软件构建风险预测模型,应用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下面积检验模型拟合效果。选取同一所医院2022年11月至2023年3月符合标准的139例患者进行模型预测效果验证。结果 乙肝肝硬化住院患者衰弱发生率为19.9%。患者衰弱的风险预测模型共纳入4个危险因素：年龄(OR=1.042)、血红蛋白值(OR=0.982)、NRS2002营养风险筛查量表得分(OR=1.293)、体力活动水平(OR=0.482)。内部验证：ROC曲线下面积是0.747,95%CI(0.686,0.807)。Hosmer-Lemeshow检验,χ²=5.669,P=0.684,灵敏度为64.0%,特异度为76....     

ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型的构建与验证

目的 构建ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型,帮助早期筛查高风险患者。方法 采用回顾性研究方法选取2017年10月至2019年4月入住ICU的多重耐药菌感染患者共606例,并按照1∶1比例随机选取同时期内非多重耐药菌感染患者606例。通过Logistic回归分析构建预测模型并绘制模型的列线图。收集2019年5月入住综合ICU的265例患者进行外部验证。结果 最终纳入入院方式(OR=6.420)、手术(OR=3.385)、抗生素使用>4 d(OR=1.398)、使用糖皮质激素(OR=2.091)、原发性肺部感染(OR=6.847)、低蛋白血症(OR=1.383)进入Logistic回归方程。评价模型效果：ROC曲线下面积为0.849,灵敏度85.8%,特异度71.6%,约登指数为0.574,所对应的最佳临界值为0.465;模型校准度曲线与参考线吻合较好。模型实际应用正确率为82.26%。结论 本研究构建的预测模型对ICU患者多重耐药菌感染风险预测具有较好准确度及区分度,可早期识别高风险患者并实施感染防控。     

早期综合干预预防机械通气病人重症监护病房获得性衰弱发生的效果

[目的]观察早期综合干预预防机械通气病人重症监护病房(ICU)获得性衰弱发生的效果。[方法]选取2014年4月—2014年6月入住ICU符合纳入标准的病人50例,为对照组;选取2014年7月—2014年9月入住我院ICU符合纳入标准的病人50例,为观察组。对照组病人采取常规的护理措施,观察组病人采取早期综合干预措施,比较两组病人机械通气第3天、第7天ICU获得性衰弱发生的情况。[结果]两组第3天、第7天ICU获得性衰弱的发生情况比较差异有统计学意义(P0.05)。[结论]采取早期综合干预措施能很好地预防机械通气病人ICU获得性衰弱的发生。     

术后谵妄风险预测模型的构建及应用

目的探讨ICU术后谵妄风险预测模型预测患者发生ICU术后谵妄的效果。方法选取某三级甲等医院术后进入ICU治疗的患者240例,将ICU术后谵妄组(n=49)和非谵妄组(n=191)的各项指标进行对比,利用Logistic回归建立风险预测模型,应用ROC曲线下面积检验模型预测效果,并选取25例患者进行模型预测效果验证。结果本研究最终纳入病死率及并发症发生率的生理学和手术严重性评分系统(OR=4.259)、酸碱失衡(OR=28.731)、糖尿病(OR=2.699)、高血压(OR=2.055)、入院前一过性意识丧失(OR=10.719)5个危险因素构建出风险预测模型,模型公式:Z=0.121×用于计数病死率及并发症发生率的生理学和手术严重性评分系统的评分+2.519×入院前一过性意识丧失的赋值+1.157×高血压的赋值+1.004×糖尿病的赋值+0.260×酸碱失衡评分-6.957。本模型的ROC曲线下面积为0.832,灵敏度为0.639,特异度为0.886,Youden指数为0.526。模型验证结果:灵敏度为60%,特异度为100%,准确率为92%。结论本模型预测效果良好,适用于临床实际,患者进入ICU之初即可预测ICU术后谵妄的发生风险,为临床医护人员及时对高危患者采取预防性治疗和护理提供参考。     

ICU获得性肌无力的影响因素分析及风险预测模型的构建

目的:分析影响重症监护病房获得性肌无力(ICU-AW)发生的因素,构建ICU-AW风险预测模型。方法:选取2019年7月—2022年9月入住医院重症监护病房的102例病人为研究对象,根据其是否出现ICU-AW将其分为肌无力组(49例)、对照组(53例),收集并比较两组病人人口学资料、病情资料、治疗情况,采用二元Logistic回归分析影响病人发生ICU-AW的因素并构建风险预测模型。回顾性收集医院2017年6月—2019年6月入住重症监护病房(ICU)的70例病人临床资料,带入风险预测模型中验证模型预测准确性。结果:Logistic回归分析显示脓毒症、多器官功能障碍综合征(MODS)、急性肾损伤、镇静剂、每日唤醒、急性生理与慢性健康评分Ⅱ(APACHEⅡ评分)、机械通气时间是影响ICU-AW的因素(P<0.05)。ICU-AW风险预测模型Y=-11.265+1.682×脓毒症+2.710×MODS+2.621×急性肾损伤+1.692×镇静剂-2.715×每日唤醒+0.313×APACHEⅡ评分+0.291×机械通气时间。将预测模型带入ROC曲线进行分析可知,该预测模型敏感度为0....     

维持性血液透析患者衰弱风险预测模型的构建研究CSCD

目的分析维持性血液透析患者衰弱的危险因素,构建衰弱风险预测模型,为预防和降低透析患者衰弱提供参考依据。方法采用方便抽样的方法,选取航天中心医院血液净化门诊的145例透析患者,采用Logistic回归构建风险预测模型,Hosmer-Lemeshow卡方检验评价拟合程度,ROC曲线下面积验证模型的预测效果。结果最终纳入性别(OR=7.385,95%CI:4.965~56.529,P=0.045)、居住方式(OR=4.823,95%CI:1.138~20.446,P=0.033)、营养评分(OR=0.453,95%CI:0.255~0.807,P=0.007)、血红蛋白(OR=0.146,95%CI:0.015~1.392,P=0.030)、Charlson共病指数(OR=5.918,95%CI:0.465~75.240,P=0.012)、自理能力评分(OR=0.589,95%CI:0.551~1.142,P=0.032)6个因素构建风险预测模型。模型有较好的拟合程度(χ^(2)=6.889,P=0.549),ROC曲线下AUC为0.940(P<0.001,95%CI:0.886~0.973),灵敏度为86.4%,特异度为86.0%。结论该模型具有较好的拟合程度,且预测效果较好,可指导医护人员早期预测维持性透析患者衰弱情况,为临床医护人员制定具体干预措施提供参考。     

神经外科ICU患者谵妄风险预测模型的构建与验证

目的 构建并验证神经外科ICU患者谵妄风险预测模型,探讨其在神经外科ICU患者谵妄风险预测中的应用价值。方法 选取2018年11月—2019年5月入住南京市某三级甲等医院神经外科ICU的665例患者作为建模组,将谵妄组（n=229）和非谵妄组（n=436）各项危险因素进行对比,采用Logistic回归构建模型,应用受试者操作特征曲线下面积检验模型区分度,利用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型校准度。于2019年6—9月选取285例神经外科ICU患者对模型进行验证。结果 最终进入模型的预测因子为性别（OR=2.075）、年龄（OR=1.047）、C反应蛋白浓度（OR=3.551）、身体约束（OR=1.011）、使用镇静药物（OR=9.768）、使用利尿或脱水类药物（OR=3.123）和格拉斯哥昏迷评分（OR=0.616）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.398,受试者操作特征曲线下面积为0.919,约登指数为0.705,灵敏度为0.847,特异度为0.858。模型验证结果：灵敏度65.5%、特异度96.5%、预测准确率87.4%。结论 本模型在预测神经外科ICU患者谵妄发生风险中具有较好的效能,可为医护人员早期采取预防性管理措施提供参考。     

ICU患者肠内营养相关性腹泻风险预测模型的构建及验证

目的 探讨ICU患者肠内营养相关性腹泻（enteral nutrition-associated diarrhea,ENAD）的危险因素,基于随机森林算法,构建并验证风险预测模型。 方法 回顾性收集2017年8月—2021年5月在天津市某三级甲等医院ICU住院且行肠内营养的537例患者的资料,采用单因素分析、多重共线性分析、Logistic回归分析筛选ENAD的危险因素。再将数据按6：4的比例随机分为训练组和验证组。基于训练组数据,利用随机森林算法,建立ENAD风险预测模型,对危险因素的重要性进行排序,并绘制部分依赖图,分析危险因素的变化对ENAD发生风险的影响。对验证组数据进行混淆矩阵分析,采用准确率、灵敏度、特异度和受试者操作特征曲线下面积评价模型的预测效果。 结果 ENAD发生率为38.73%,经单因素分析、多重共线性分析、Logistic回归分析后初步确定9个危险因素,其中重要性排序前5位的危险因素为口服钾制剂天数、急性生理与慢性健康状况Ⅱ评分、平均每日肠内营养量、禁食天数、白蛋白浓度≤35 g/L。验证组中,风险预测模型的准确率76.27%,灵敏度70.73%,特异度79.70%,受试者操作特征曲线下面积为0.810（95%CI：0.638~0.827）。 结论 该风险预测模型的预测效能良好,可为护理人员制订个性化预防措施提供参考。     

重症监护室患者术后获得性衰弱的临床特征及危险因素

目的：分析重症监护室（ICU）患者术后获得性衰弱（AW）的临床特征及危险因素。方法：回顾性分析2019年7月至2022年8月周口市中心医院ICU收治的200例患者临床资料,按照医学研究理事会（MRC）评分将患者分为ICU-AW组（MRC评分<48分）与非ICU-AW组（MRC评分48～60分）。统计ICU-AW发生率、发生时间、持续时间、最先出现衰弱的部位,对比ICU-AW组、非ICU-AW组基础资料,经多因素Logistic回归分析影响ICU-AW发生的危险因素。结果：200例ICU患者中59例发生ICU-AW,发生率为29.50%;ICU-AW发生时间多为术后2～7 d,持续时间>2周,下肢是最先出现衰弱的部位;ICU-AW组、非ICU-AW组年龄、体质量指数、白蛋白水平、血钙水平、性别、是否接受肾脏替代治疗、是否使用神经肌肉阻滞剂、ICU住院时间≥10 d、是否使用氨基糖苷类药物比例相比,差异无统计学意义（P>0.05）;ICU-AW组乳酸水平、机械通气时间≥7 d、使用糖皮质激素比例、合并多器官功能障碍比例、术后制动比例均高于非ICU-AW组（P<0.0...     

老年人认知衰弱风险预测模型的系统评价

目的 系统评价老年人认知衰弱风险预测模型,以期为认知衰弱的风险预测提供证据支持。方法 系统检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、CINAHL、中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库发表的老年人认知衰弱风险预测模型相关文献。检索时限为建库至2023年8月,语种限定为中文和英文。根据纳入与排除标准进行文献筛选,由2名研究者独立进行纳入文献的数据提取和质量评价。提取作者、发表年份、国家、随访时间、研究对象、研究类型、预测因子、模型构建方法及预测效能等数据。结果 共纳入16项研究,老年人认知衰弱等发生率为4.8%～65.3%。纳入研究的适用性较好,但总体偏倚风险较高。多个模型重复报告的预测因子有：年龄、营养、活动能力和多病等。结论 老年人认知衰弱风险预测模型尚处于发展阶段,部分模型存在显著的方法学缺陷和高偏倚风险。未来的研究中应借助大数据,构建内容全面的老年人认知衰弱风险预测模型并加以验证,形成可行性高的信息化风险预警系统。     

农村老年人衰弱风险预测模型的构建

目的:构建农村老年人衰弱风险预测模型,为初级卫生保健人员早期识别衰弱及干预提供科学依据。方法:采用便利抽样法选取甘肃省天水市5个行政村364名符合纳入标准的老年人作为研究对象,采用一般情况调查表、衰弱表型量表、简易营养评估问卷、匹茨堡睡眠质量指数量表、日常生活能力量表进行衰弱评估;采用多因素Logistic回归分析筛选衰弱相关因素,构建相应的风险预测模型,绘制列线图,通过ROC曲线分析模型预测效果。结果:农村老年人衰弱检出率37.6%。高龄、营养不良、有慢性病、睡眠质量差、生活自理功能障碍是农村老年人衰弱的影响因素(P<0.05)。基于以上5个因素构建的衰弱列线图预测模型ROC曲线下面积为0.885[95%CI(0.850,0.920)],敏感度为80.3%,特异度为80.2%。结论:该研究构建的预测模型精准度与区分度较好,可为初级卫生保健人员早期识别衰弱高风险人群提供参考。