癌症患者化疗相关认知障碍危险因素分析及风险预测模型的构建

目的 探索癌症患者化疗相关认知障碍风险因素并构建风险预测模型。方法 选择2021年12月-2022年11月于天津医科大学肿瘤医院肿瘤内科区城住院的336例肿瘤化疗患者,按是否发生化疗相关认知障碍分组。运用单因素和多因素logistic回归分析化疗相关认知障碍危险因素,并建立化疗相关认知障碍列线图。采用ROC曲线、校准图评价模型的预测效果。结果 多因素logistic回归分析结果显示：年龄≥60岁、乳腺癌、肿瘤分期、化疗周期是化疗相关认知障碍的独立危险因素。基于上述4个危险因素建立列线图,下曲线面积(AUC)为0.796(95%CI:0.749～0.842),校准图中曲线重合度较好。结论 年龄≥60岁、诊断、肿瘤分期、化疗周期是化疗相关认知障碍的独立危险因素。本研究构建的化疗相关认知障碍列线图具有较好的鉴别和预测能力,能为化疗相关认知障碍的预测和干预提供参考。     

癌症患者心理痛苦预测模型的构建及验证

目的 调查癌症患者心理痛苦的影响因素,分析心理痛苦的风险指标,构建列线图模型,并对模型进行验证。 方法 采用便利抽样法,选取2020年12月—2021年7月荆门市某三级甲等医院肿瘤科223例癌症患者作为研究对象;通过单因素分析和多因素Logistic回归分析,探索癌症患者心理痛苦的危险因素,建立风险预测模型,构建列线图进行可视化展示,应用受试者操作特征曲线检验模型预测效果。 结果 根据病理分期、主要陪护者、匹兹堡睡眠质量指数、疼痛数字评价量表、气质类型、应对方式、经济问题及运动≥30 min/d 8个影响因素构建预测模型。模型的受试者操作特征曲线下面积为0.924,最大约登指数为0.699时,最佳临界值为0.513,灵敏度为0.866,特异度为0.833;校准曲线为斜率近似于1的直线。 结论 该研究构建模型预测效果较好,可为医护人员快速识别癌症患者心理痛苦发生风险、及时采取预防性管理措施提供借鉴。     

基于超声特征构建列线图预测涎腺多形性腺瘤的肿瘤间质比

目的 构建基于超声特征的列线图预测涎腺多形性腺瘤(SPA)的肿瘤间质比(TSR)。方法 回顾性分析169例SPA患者临床和超声资料,并根据病理结果分为低间质组(TSR<40%)与高间质组(TSR≥40%)。利用最小绝对收缩与选择算子回归进行特征选择,多因素Logistic回归筛选预测SPA-TSR的独立影响因素,建立列线图模型。通过校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的预测效能,使用决策曲线分析(DCA)评估其临床应用价值。结果 病灶最大径、形态、囊性成分及血流信号是SPA-TSR的独立影响因素;基于上述变量构建列线图及绘制ROC曲线。列线图的曲线下面积(AUC)为0.785(95%CI:0.716～0.855),校准曲线显示列线图的一致性较好。DCA结果显示列线图具有临床价值。结论 基于超声特征构建的列线图可以较准确地预测SPA-TSR,为临床决策提供一定的参考依据。     

脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤风险预测模型的构建

目的 分析儿童脑肿瘤术中压力性损伤(intraopratively acquired pressure injuries,IAPIs)的危险因素，建立其风险列线图模型，为儿童脑肿瘤IAPIs预防策略提供依据。方法 收集2019年8月至2021年2月接受脑肿瘤手术治疗460例患儿临床资料。通过单因素和Logistic分析IAPIs发生风险因素，用R软件构建其列线图模型，利用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)下面积判断列线图模型预测能力，并计算一致性指数(index of concordance, C-index)评价模型区分度，绘制校准曲线评估预测结果与实际结果一致性。结果 Logistic分析显示：年龄、术中出血、术中体温、术中使用升压药、手术时间是IAPIs独立危险因素(均P<0.05);ROC提示列线图模型有较好区分度；内部验证C-index值为0.956,外部验证C-index值为0.981;校准曲线显示预测结果与实际结果之间有较好一致性。结论 本研究分析脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤相关风险因素...     

老年泌尿外科患者术后谵妄风险列线图模型的构建

目的 建立预测老年泌尿外科患者术后谵妄发生风险的列线图模型,为术后谵妄早期识别和治疗提供理论依据.方法 回顾性手术治疗的1346例老年患者的临床资料.采用单因素分析和多因素logistic回归模型来分析术后谵妄的预测因素,并根据相关预测因素构建术后谵妄的列线图模型.运用ROC曲线并通过绘制校准图来评估模型的区分度和一致...     

妊娠期糖尿病并发先兆子痫的风险预测列线图模型构建与预防

目的 分析妊娠期糖尿病(GDM)患者并发先兆子痫的风险因素,并依此构建风险预测列线图模型,同时提出对应预防建议。方法 回顾性分析本院2019年3月～2022年3月收治的223例GDM患者临床资料,均随访至分娩结束,根据随访期间GDM患者并发先兆子痫情况将其分为并发组31例和非并发组192例,比较两组一般资料。采用多因素Logistic回归分析法分析GDM患者并发先兆子痫的危险因素,并基于此采用R3.4.5软件包绘制列线图模型,且绘制受试者工作特征(ROC)曲线对列线图模型的预测效能进行评估,绘制校准度曲线图,并采用Bootstrap法检验预测列线图预测模型的一致性。结果 多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、BMI、FBG、TC、TG、Hcy为影响GDM患者并发先兆子痫的独立危险因素(P<0.05)。将上述危险因素作为预测指标,构建GDM患者并发先兆子痫的风险预测列线图模型,ROC曲线分析结果显示,曲线下面积(AUC)为0.830(95%CI为0.736～0.901),灵敏度为73.33%,特异度为82.22%,最大约登指数为0.555,临床应用预测准确率为87.10%;...     

直肠癌患者保肛术1年后发生重度低位前切除综合征列线图预测模型的构建

目的 探讨直肠癌患者保肛术1年后发生重度低位前切除综合征的危险因素,并构建预测模型。方法 回顾性收集安徽省某三级甲等医院接受直肠癌保肛术1年后的患者,采用一般资料调查表、低位前切除综合征评分进行调查。通过二分类Logistic回归模型分析相关危险因素,采用R语言绘制列线图,构建风险预测模型。结果 本研究共纳入319例患者,其中57例（17.9%）直肠癌患者在保肛术1年以后仍存在重度低位前切除综合征。Logistic回归分析结果显示,肿瘤距肛缘的距离、预防性造口、吻合口漏、术前放疗、术后放疗是直肠癌患者保肛术1年后重度低位前切除综合征发生的独立危险因素。基于回归分析结果构建列线图预测模型,C-index为0.849（95%CI:0.790~0.907）,ROC曲线下面积（AUC）为0.843（95%CI:0.784~0.901）,均显示该模型区分度较好,Brier得分和校正曲线均显示校准度较好,H-L检验（χ²=9.313,P=0.231）表明模型拟合度较好。结论 本研究构建的预测模型具有较好的预测效果,可直观、简便地甄别保肛术1年后仍存在重度低位前切除综合征的高危患者,为早期筛查和干预提供参考。     

基于术前超声的列线图模型预测卵巢癌患者淋巴结转移的临床价值

目的：卵巢癌(OC)是全球女性最常见的癌症之一,我们研究的目的是探究卵巢癌患者淋巴结转移的危险因素,以此指导临床手术和治疗。方法：纳入2014年4月-2022年5月的卵巢癌患者资料,通过Logistic回归分析,建立卵巢癌淋巴结转移的预测模型,并绘制列线图,使用ROC曲线、校准图和决策分析曲线评价模型的效能。结果：在333例训练集患者中,有92例(27.6%)患者发生淋巴结转移。肿瘤最大径, 多灶性和Ki67水平是淋巴结转移的独立危险因素。根据多因素分析结果构建列线图,训练集中ROC曲线的AUC=0.819(95%CI:0.770-0.868),验证集中ROC曲线的AUC=0.794(95%CI:0.717-0.870)。校准图和决策分析曲线提示模型具有良好的校准度和临床应用价值。超声+临床联合模型的预测效能高于单个模型。结论：我们基于超声检查结果和患者的临床资料构建了卵巢癌患者淋巴结转移的预测模型,在精准医疗的时代,可更准确地评估患者淋巴结转移的风险,并为患者制定最佳的治疗方案。     

彩色多普勒超声参数列线图模型在瘢痕妊娠术中大出血风险中的预测价值

目的：探究彩色多普勒超声参数列线图模型在瘢痕妊娠(CSP)术中大出血风险中的预测价值。方法：回顾性分析了2017年9月至2021年9月在甘肃省妇幼保健院收治的254例经病理确诊的CSP患者的临床资料,根据清宫、宫/腹腔镜手术治疗时的出血量分为两组,其中研究组60例(出血量≥400ml),对照组194例(出血量<400ml)。比较两组患者临床及超声特征之间的差异。采用Logistic回归筛选CSP术中大出血的危险因素,然后构建列线图预测模型并通过校准图及ROC曲线对预测模型进行评估。结果：与对照组比较,研究组患者残余肌层厚度降低(P<0.05),病灶大小及腹痛、病灶类型为包块型、血流分级III级的发生率升高(P<0.05)。Logistic回归分析结果示,腹痛、病灶大小、残余肌层厚度、病灶类型、血流分级为CSP患者术中大出血的危险因素(P<0.05)。列线图校准曲线示,模型预测的大出血发生率与实际发生率具有较好的一致性,列线图预测模型的ROC曲线下面积AUC=0.878(95%CI：0.831-0.926,P<0.05)。结论：通过彩色多普勒参数构建的列线图预测模型对CSP患者术中大出血风险具有较好的预测价值。     

个体化预测维持性血液透析患者口渴风险的列线图模型建立CSCD

目的 构建个体化预测维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者口渴风险的列线图模型。方法 以便利抽样调查方法选取2021年5月~2022年5月淮安市第二人民医院血液净化中心收治的200例MHD患者,采用自制调查问卷、透析口渴量表(dialysis thirst inventory,DTI)进行调查,依据DTI量表得分情况将200例MHD患者分为口渴组(DTI≥16分,n=36)与无口渴组(DTI<16分,n=164),用Logistic回归分析筛选影响MHD患者口渴风险的危险因素;采用R软件构建预测MHD患者口渴风险的列线图模型,且用ROC曲线、校准曲线进行列线图模型验证。结果 Logistic回归分析结果提示有糖尿病史(OR=3.174,95%CI:1.033~9.750,P=0.044)、口腔干燥量表(xerostomia inventory,XI)评分(OR=1.331,95%CI:1.201~1.475,P<0.001)、透析间期体质量增长率(OR=4.417,95%CI:2.054~9.497,P<0.001)是MHD患者口渴风险的独立危险因素。利用以上3个风险预测指标构建预测MHD患者口渴风险的列线图模型,模型验证结果显示:ROC曲线下面积0.897(95%CI:0.840~0.953)。校准曲线斜率接近1,且H-L拟合优度检验χ^(2)=8.830,P=0.357。结论 基于糖尿病史、XI评分、透析间期体质量增长率等3项指标构建的列线图模型对MHD患者口渴风险有较好的预测效能。     

未成年发热患者流感病毒感染的风险预测模型的建立与验证

摘要:目的分析未成年发热患者发 生甲型流感病毒( influenza A vinus, INFA)感 染的独立危险因素,构建简单、有效的临床预测模型,以预测患者发生INFA感染的风险。方法选取2022年6月13日至7月5日于邵阳学院附属第一医院发热门诊就诊的未成年患者1001例,收集患者的基本资料、血常规、超敏C反应蛋白和鼻咽拭子流感病毒抗原检测结果。首先通过Las-so回归筛选预测因子，然后进行多因素Logistie 回归,建立未成年发热患者发生INFA感染的风险预测模型,并用列线图展示模型。采用ROC曲线和校准曲线评价预测模型的区分度和校准度;使用决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性。采用Boot-strap法重抽样1 000次,对模型进行内部验证。结果年 龄、红细胞压积(HCT)、 血小板分布宽度(PDW)、 血小板压积(PCT)、淋巴细胞数( Lym#)和中性粒细胞数(Neut#)是未成年发热患者发生INFA感染的风险预测因子。依据预测因子绘制列线图,构建临床预测模型。列线图模型的ROC曲线下面积( AUCROO )为0.728( 0.697~0.759) ,敏感性为71.89% ,特异性为64.39% ,约登指数为0.363,内部验证C-指数为0.720。结论构建 的临床预测模型较好,可以为临床医生初步识别INFA感染提供依据。     

急性百草枯中毒患者并发肝损伤预测模型的构建与评估

目的 构建和评估急性百草枯中毒(APP)患者并发肝损伤的预测模型。方法 回顾性分析2010年9月至2022年1月期间就诊于四川大学华西医院急诊科的APP患者,收集患者人口学特征及血清学指标结果,根据住院期间最差的肝功能指标分为肝损伤组和非肝损伤组,采用随机森林进行APP患者并发肝损伤的变量优化,应用多因素Logistic回归分析确定APP患者并发肝损伤的独立危险因素并构建列线图模型,使用C指数、校准曲线和决策曲线分析来评估预测模型的区分性、校准度和临床实用性。结果 列线图中的预测因素包括年龄、就诊时血清胱抑素C和尿素氮。基于上述指标构建列线图模型,该模型的准确度与区分性较好,C指数为0.902(95%CI 0.867～0.937),校准C指数为0.894。决策曲线分析表明,该列线图模型具有良好的临床应用潜力。结论 年龄、就诊时血清胱抑素C和尿素氮是APP患者发生肝损伤的独立危险因素,基于上述3项指标构建的列线图模型具有较好的预测准确性、区分性和临床实用性。     

老年骨科康复病人医院感染影响因素及风险预测模型的构建

目的:探讨老年骨科康复病人发生医院感染的影响因素，并构建风险预测模型。方法:选择某三级甲等综合医院2018年1月—2018年12月住院的1 358例老年骨科康复病人作为研究对象，分析老年骨科康复病人发生医院感染的影响因素，在此基础上利用R 3.6. 1软件绘制老年骨科康复病人发生医院感染风险的列线图模型，并对模型进行验证。结果:多因素Logistic回归分析结果显示Barthel评分、住院天数、年龄是老年骨科康复病人发生医院感染的独立影响因素（P<0.05），绘制的老年骨科康复病人医院感染风险列线图模型受试者工作特征曲线下面积为0.914，区分度良好，C-index为91.4%、Brier为0.037，具有较好一致性和校准度，其准确性为97.8%，灵敏度为81.0%，特异度为98.7%。结论:本研究构建的医院感染风险预测模型具有良好的区分度和较好的校准度，能有效预测老年骨科康复病人医院感染的发生。     

基于临床多模态超声特征的移植肾排异反应预测模型构建

目的联合多模态超声特征和临床资料构建列线图预测移植肾排异反应发生状态。方法回顾性分析2021年1月至2022年3月在东部战区总医院经肾活检明确病变类型的102例移植肾患者的超声图像特征及临床资料, 依据Banff移植肾病理学诊断标准(2017版)将患者分为排异组与肾病组。应用多因素Logistic回归筛选与排异反应发生状态相关的独立预测因素, 基于独立预测因素建立回归模型并绘制列线图。采用Bootstrap法对列线图进行内部验证, 并绘制ROC曲线、校准曲线评估列线图诊断效能。结果血尿素氮浓度、肾主动脉阻力指数、绝对达峰时间、皮质回声是排异反应发生的独立预测因素(OR=1.073、1.078、0.843、0.205, 均P<0.05)。基于血尿素氮浓度、肾主动脉阻力指数、绝对达峰时间、皮质回声所构建的排异反应发生状态预测模型, AUC为0.814(95%CI=0.722～0.905), 根据约登指数确定截断值为0.67(对应总分约为157分), 内部验证(AUC=0.788)及校准曲线均显示列线图具有较高的预测能力。结论基于多模态超声特征及临床资料构建的移植肾患者排异反应发生状态...     

维持性血液透析患者透析中低血压风险预测模型的构建

目的 分析维持性血液透析（maintenance hemodialysis,MHD）患者发生透析中低血压（intradialytic hypotension,IDH）的影响因素,构建MHD患者发生IDH的风险预测模型。 方法 选取福建省5所三级甲等医院行MHD的患者475例。通过Lasso回归筛选预测因子,采用多因素Logistic回归分析建立MHD患者发生IDH的风险预测模型,并使用列线图展示模型。采用ROC曲线、校准曲线评价模型的区分度及校准度,使用Bootstrap法对模型进行内部验证。结果 身高、原发病类型、超滤量、透析前收缩压及近期（≤1个月）频发IDH是MHD患者发生IDH的影响因素。列线图模型的ROC曲线下面积为0.830,灵敏度为71.8%,特异度为79.9%,约登指数为0.517,内部验证C-统计量为0.814。结论 该研究构建的模型预测效果较好,可为临床护理人员识别MHD患者发生IDH及实施预防性护理提供借鉴。     

ICU获得性肌无力风险预测模型的构建及应用

目的:构建ICU获得性肌无力的风险预测模型并验证应用效果。方法:选取2020年8月—2021年12月广东省4所三级甲等综合医院成人综合重症医学科330例ICU病人作为研究对象，采用自行设计的病例报告表收集病人资料。采用多因素Logistic回归方法构建风险预测模型，对模型进行内部验证和外部验证。基于Logistic回归模型开发微信小程序和绘制列线图。结果:最终纳入ICU住院天数、是否机械通气、年龄、呼吸机使用时间、急性生理与慢性健康状况评分（APACHEⅡ）5个因素构建多因素Logistic回归模型。模型内部验证：受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.879，灵敏度为0.762，特异度为0.838，准确性为0.805；外部验证：AUC为0.755，灵敏度为0.682，特异度为0.740，准确性为0.727。模型的两种临床实际应用方法：小程序得出概率≥0.648时，提示病人有发生ICU获得性肌无力的风险；列线图总得分≥14.2分时，表明病人极有可能发生ICU获得性肌无力。结论:构建的ICU获得性肌无力风险预测模型具有较高的区分度和校准度，微信小程序和列线图两种方法均能帮助临床快速、高效...     

食管癌围手术期患者输血预测模型的建立

目的 构建食管癌患者围手术期输血预测模型,为肿瘤患者血液管理的实施提供理论依据。方法 回顾性收集2008年1月—2020年12月在福建省肿瘤医院首次行食管癌切除术的患者资料,按7∶3的比例将收集的临床数据分为建模集和验证集。利用建模集单因素和多因素Logistic回归分析筛选变量,构建列线图预测模型。使用两组数据的ROC曲线和校准曲线来评估模型性能,最后通过决策曲线分析证实该模型的临床效用。结果 共980名患者纳入研究,多因素Logistic分析发现术前白蛋白、血红蛋白、手术方式、胸腔引流液的量是影响食管癌围手术期患者输血的独立危险因素（P <0.05）。基于危险因素建立列线图模型,建模集的ROC曲线下面积为0.712,验证集的ROC曲线下面积为0.706。两组的校正曲线均与标准曲线拟合较好,模型具有良好的预测精准性,最后通过决策曲线分析证实该模型具有良好的临床效用。结论 本研究通过筛选风险因素,构建列线图预测模型,能有效的预测食管癌围手术期患者输血高风险人群,为食管癌患者的血液管理提供参考,提高临床用血的合理性、安全性和准确性。     

ICU患者中心静脉导管拔除意外综合征风险的列线图预测模型构建与验证

目的 探讨重症监护室(ICU)患者中心静脉导管(CVC)拔除意外综合征的影响因素,构建风险预测模型,并进行验证。方法 回顾性收集2018年1月-2022年12月在我院ICU接受CVC置管3016例患者,根据是否发生CVC拔除意外综合征,分为发生组28例和未发生组2988例。比较2组一般资料,采用logistic回归分析其危险因素,探讨护理预防措施。结果ICU患者CVC拔除意外综合征发生率为0.93%,年龄≥65岁、置管时间≥7d、冠心病史、导管相关血流感染、空气栓塞是ICU患者发生CVC拔除意外综合征的危险因素。利用上述5个因素构建列线图模型,并对列线图模型进行内部验证,绘制校准曲线图显示校正曲线与理想曲线拟合良好,HosmerLemeshow拟合优度检验结果显示,χ²=7.240,P=0.412,模型拟合优度良好。AUC=0.742,灵敏度为69.08%,特异度为79.32%,预测结果较好,DCA曲线和临床决策曲线均表明具有较好的临床实用性。结论 年龄≥65岁、置管时间≥7d、冠心病史、导管相关血流感染和空气栓塞是ICU患者发生CVC拔除意外综合征的独立危险因素...     

腹部消化系统手术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

目的 探索腹部消化系统手术患者术中低体温的影响因素，构建预测模型，并对其预测效果进行检验。方法 使用方便抽样法，抽取我院2021年12月—2022年7月的395例接受腹部消化系统手术患者，根据手术过程中是否发生低体温分为低体温组（n=242）和非低体温组（n=153）。根据Logistic回归结果确定术中低体温影响因素，建立风险预测模型并绘制列线图，对模型进行区分度、校准度及临床有效性评价检验。结果 最终纳入手术间洁净度、手术分级、麻醉时间和手术开始时患者基础体温作为模型构建指标。模型最佳截断值为0.477时，ROC曲线下面积为0.901，灵敏性为0.793，特异性为0.830，约登指数为0.623，预测模型区分度较好；Hosmer-Lemeshow检验结果 χ2=3.938,P=0.863，预测模型校准度较好；DCA决策曲线显示，该模型临床有效性较好。结论 构建的术中低体温风险预测模型对腹部消化系统手术患者术中低体温的发生具有较高的预测价值，可为手术团队人员对高风险患者及时采取低体温防治措施提供依据。     

急性胰腺炎患者合并感染性胰腺坏死的影响因素及其列线图模型构建

目的观察急性胰腺炎(AP)患者合并感染性胰腺坏死(IPN)的影响因素,并构建列线图模型。方法制定纳入及排除标准,回顾性分析长江船运总医院2015年1月至2021年1月收治的516例AP患者的临床资料,用于建模及内部验证;按照同样标准,从Dryad数据知识库中筛选独立的AP患者1062例,回顾性分析患者资料,用于外部验证。记录患者基线资料,记录内部验证组患者住院期间IPN发生情况,将患者分为合并IPN组与未合并IPN组,采用Logistic回归分析检验AP患者合并IPN的影响因素,应用R语言建立预测AP患者合并IPN的列线图模型,采用Bootstrap法进行模型验证,计算一致性指数(C-index),检验模型准确性;并探讨列线图模型对AP患者发生IPN的预测效能。结果内部验证组516例AP患者,103例发生IPN,413例未发生IPN。初步比较合并IPN组与未合并IPN组基线资料后,经Logistic回归分析结果显示,急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)高、降钙素原(PCT)及脂肪酶(LPS)水平高、合并胰腺外感染、合并低氧血症及合并多器官功能衰竭是AP患者发生IPN的危险因素(OR>1,P<0.05);应用抗生素是AP患者发生IPN的保护因素(OR<1,P<0.05)。建立预测AP患者发生IPN的列线图模型,使用Bootstrap内部验证法对预测AP患者发生IPN的列线图模型进行验证,校准曲线和Y=X直线相近,模型校准度良好,C-index值为0.814,说明模型具有良好的区分度。对列线图模型进行内部验证,绘制ROC曲线发现,列线图模型预测AP患者IPN发生风险的AUC>0.80,有一定预测价值;对列线图模型进行外部验证,绘制ROC曲线发现,列线图模型预测AP患者IPN发生风险的AUC>0.90,有高预测价值。结论AP患者发生IPN受APACHEⅡ评分、PCT、LPS、合并胰腺外感染、合并低氧血症、合并多器官功能衰竭、机械通气及应用抗生素影响,基于多种因素建立列线图模型,可为临床合理预测AP患者IPN发生风险提供有效手段。