严重多发伤患者并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征的早期警示因子北大核心CSCD

目的通过回顾性分析, 研究严重多发伤患者伤后并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征(persistent inflammation, immunosuppression and catabolism syndrome, PICS)的早期警示因子, 以期加深对严重创伤后慢性危重症病理变化的认识。方法收集2019年3月至2020年12月间收治于同济医院创伤外科严重多发伤患者276例。入选标准:创伤严重度评分(injury severity score, ISS)≥27分, 年龄≥18岁, 住院时间>15 d。排除标准:既往有恶性肿瘤、免疫性、消耗性、代谢性疾病史的患者。收集患者的临床资料、ISS、格拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma scale, GCS)、序贯器官衰竭评分、APACHE Ⅱ评分, 以及伤后第3天的营养及免疫指标等资料, 通过t检验、χ^(2)检验或Mann-WhitneyU检验比较组间差异, Logistic回归分析并发PICS的早期警示因子。结果并发PICS患者为PICS组(102例), 不伴PICS的患者为N-PICS组(174例)。PICS组与N-PICS组相比, 年龄偏大, 伴发颅脑与胸部损伤多。在伤后第3天, PICS组IL-6、IL-10水平更高, Treg细胞比率更高, NK细胞计数和分类以及活化T淋巴细胞比率更低(P<0.05)。Logistic回归分析提示, 年龄>65岁(OR=2.375, 95%CI: 1.442~4.531)、同时伴有颅脑及胸部创伤(OR=2.846, 95%CI: 1.522~5.361)、GCS≤8分(OR=3.431, 95%CI: 1.843~8.512)、伤后早期IL-10>10 pg/mL(OR=2.173, 95%CI: 1.751~5.614)、Treg细胞比率>7%(OR=3.871, 95%CI: 1.723~6.312)是严重多发伤后并发PICS的早期独立危险因素。结论年龄>65岁、同时伴有颅脑及胸部创伤、GCS评分、伤后早期IL-10和Treg细胞比率可作为多发伤后并发PICS的早期警示因子。早期警示因子的发现将为早期甄别严重多发伤后潜在并发PICS的高危患者及早期采取干预措施创造可能。     

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。     

严重创伤患者谵妄发生风险预测模型的构建

目的探讨严重创伤患者发生谵妄的危险因素,构建列线图模型,以预测谵妄的发生。方法应用损伤严重程度评分量表,选取某三级甲等医院ICU收治的严重创伤患者437例,将谵妄组(n=142)和非谵妄组(n=295)的各项指标进行对比,通过单因素分析和多因素Logistic回归分析探索谵妄发生的独立危险因素,建立风险预测模型并构建列线图,采用Bootstrapping法验证模型预测效果。结果多因素Logistic回归分析显示,损伤严重程度评分>21分(OR=39.718)、急性生理与慢性健康状况评分>13分(OR=20.921)、ICU入住时间>9 d (OR=4.331)、Richmond躁动-镇静评分(每增加1分)(OR=1.823)和未使用右美托咪啶(OR=0.367)是谵妄发生的独立危险因素。根据上述5项危险因素构建的严重创伤患者谵妄发生列线图模型一致性指数为0.936,灵敏度为88.73%,特异度为85.42%,约登指数为0.742;外部模型验证结果,一致性指数为0.917,灵敏度为100%,特异度为84.37%。结论本研究构建的列线图能有效预测严重创伤患者住院期间谵妄的...     

脑卒中患者发生吞咽障碍的列线图风险预测模型的构建与验证

目的 构建并验证脑卒中患者发生吞咽障碍的列线图风险预测模型。方法 研究方法为回顾性分析,观察对象为2022年1月至2023年1月西南医科大学附属简阳医院·简阳市人民医院收治的入院的120例脑卒中患者。收集患者一般资料[性别、年龄、体重指数、发病至入院时间、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分、焦虑自评量表(SAS)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、舒张压、收缩压、气管插管时间、脑卒中类型、基础病症(有无伴发糖尿病、高脂血症、高血压)]。以吞咽障碍发生与否分为两组：42例脑卒中患者出现吞咽障碍,设定为发生组,78例脑卒中患者未出现吞咽障碍,设定为未发生组。脑卒中患者出现吞咽障碍的危险因素予以多因素Logistic回归分析,列线图风险预测模型选取R 4.1.0软件包及rms程序包构建,经Bootstrap法予以抽样;绘制准曲线对脑卒中患者发生吞咽障碍预测中该列线图模型的可靠性予以评估,同时通过受试者工作特征(ROC)曲线分析脑卒中患者发生吞咽障碍预测中该列线图模型的应用价值。结果 与未发生组比较,发生组的年龄[(65.08±3.85)岁vs.(62.93±3.79)岁]、...     

腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素分析及列线图模型构建

目的 分析腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素并构建列线图预测模型。方法 选取336例腔镜下甲状腺癌根治术患者作为研究对象,根据术中体温分为低体温组195例和正常体温组141例。采用Logistic回归模型分析腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素,再利用R软件构建列线图预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图预测模型的预测效能。结果 2组患者的年龄、术中出血量、液体输入量、手术时间比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,年龄>60岁、术中出血量>60 mL、液体输入量>1 000 mL、手术时间>2.5 h为腔镜下甲状腺癌根治术患者术中低体温的危险因素(P<0.05);依据4项危险因素构建列线图预测模型,ROC曲线显示曲线下面积为0.912(95%CI:0.884～0.941),校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示校准曲线斜率接近1(χ²=9.140,P=0.243)。结论 基于年龄、...     

BNP、CRP、CysC等指标对心肌梗死患者预后不良的预测价值及列线图预测模型构建

目的 探讨胱抑素C(CysC)、C反应蛋白(CRP)、脑钠肽(BNP)等指标对心肌梗死患者预后的预测价值并构建列线图预测模型。方法 将2020年5月至2022年4月北京大学第三医院秦皇岛医院收治的236例心肌梗死患者纳入研究并进行为期1年的随访。根据患者是否发生不良心脑血管事件将其分为预后不良组(48例)与预后良好组(188例)。记录两组患者的一般资料,经独立样本t检验或χ²检验进行单因素分析,筛选出可能用于预测心肌梗死患者预后的指标。对单因素分析中差异有统计学意义的检测指标进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,分析这些指标对心肌梗死患者预后的预测价值。采用多因素Logistic回归分析心肌梗死患者预后的影响因素。采用R语言软件4.0“rms”程序包构建心肌梗死患者预后的列线图预测模型,使用校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果 两组患者病变范围、BNP、CRP、CysC、同型半胱氨酸(Hcy)比较,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析显示,BNP、CRP、CysC、Hcy的曲线下面积(AUC)分别为0.885、0.8...     

急诊胸痛患者30 d内主要心血管不良事件预警模型的建立与评估

目的:通过分析急诊胸痛患者一般资料、心电图指标、血清学指标及超声心动图指标筛选影响患者30 d内主要心血管不良事件(MACE)发生的危险因素,建立列线图预测模型并验证预测效果。方法:采用便利抽样法选取2017年1月-2020年10月我院收治的487例急诊胸痛患者作为建模组,另选取2020年11月-2021年12月我院收治的急诊胸痛患者185例作为验证组。收集患者的一般资料及临床检测指标,使用LASSO回归、多因素logistic回归分析筛选变量并绘制列线图预警模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线、C-index、校准曲线评价模型的区分度和校准度;决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性。结果:使用LASSO回归分析筛选出7个预测变量,采用多因素logistic回归进一步分析显示,冠状动脉疾病(CAD)危险因素>3个、心电图V₁导联P波终末电势(PTFV₁)异常、CRP≥3.32、NLR≥3.46、E/Em≥4.28是影响急诊胸痛患者30 d内MACE发生的独立危险因素(P<0.05);基于预测变量绘制列线图预警模型,模型预...     

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%;...     

基于心脏彩超指标和血清指标的维持性血液透析患者发生心力衰竭的预测模型的构建及验证

目的：探讨基于心脏彩超指标和血清指标构建的预测模型在预测维持性血液透析患者发生心力衰竭中的预测价值。方法：选取2017年12月—2022年4月于常州市第四人民医院治疗的行维持性血液透析的慢性肾功能不全尿毒症患者173例为研究对象,对患者心力衰竭的发生情况进行调查,根据是否发生心力衰竭分为病例组和对照组,调查两组超声指标及血清指标,采用Logistic回归筛选维持性血液透析患者发生心力衰竭的独立危险因素,使用R语言构建列线图预测模型,并对构建的模型进行评估。结果：173例维持性血液透患者中合并心力衰竭的38例（21.97%）,未合并心力衰竭有135例（78.03%）Logistic回归筛选出：年龄、透析龄、LVEF是维持性血液透析患者发生心力衰竭危险因素,基于上述因素构建列线图预测模型,对于构建列线图预测模型进行评估显示,C-index值为0.856,模型区分度良好;应用受试者操作特征（ROC）曲线计算曲线下面积（AUC）为0.825,认为模型准确性良好,校准曲线证明模型预测能力尚可。结论：本研究基于心脏彩超指标和血清指标构建的维持性血液透析患者发生心力衰竭的列线图预测模型,具有良好区分...     

全髋关节置换术后假体周围感染风险预测列线图模型构建研究

目的 探讨全髋关节置换术后假体周围感染的风险因素,构建列线图预测模型并评估模型的区分度和一致性。方法 选取自2016年3月至2021年3月收治的全髋关节置换术后假体周围感染患者纳入感染组(n=30),未感染患者纳入非感染组(n=220)。统计患者的一般资料、手术相关指标和生化指标。采用单因素分析和Logistic回归分析影响全髋关节置换术后假体周围感染的危险因素。采用R软件构建预测全髋关节置换术后假体周围感染风险的列线图模型,使用校准曲线和受试者工作特征(ROC)曲线评价预测效果。结果 单因素分析结果显示,高龄(年龄61～80岁,P<0.001)、合并糖尿病(P<0.001)、术后引流时间(时间≥48 h,P=0.002)、既往髋膝部位创伤史(P<0.001)与全髋关节置换术后假体周围感染显著相关。多因素分析结果显示,年龄61～80岁(P=0.001)、合并糖尿病(P<0.001)、术后引流时间≥48 h(P=0.040)、髋膝部位创伤史(P=0.002)是影响全髋关节置换术后假体周围感染的独立危险因素。使用R软件构建全髋关节置换术后假体周围感染的列线图预测模型...     

含免疫炎性指标的老年慢性心力衰竭患者肺部感染预测模型的构建及价值

目的 探讨含免疫炎性指标的老年慢性心力衰竭患者肺部感染预测模型的构建及价值。方法 选取2017年4月—2020年4月收治的老年慢性心力衰竭180例,统计肺部感染发生情况,分析老年慢性心力衰竭患者肺部感染的影响因素,构建列线图预测模型,并评价含免疫炎性指标(CD3+、CD4+、CD8+和肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、C反应蛋白)的老年慢性心力衰竭患者肺部感染列线图预测模型临床获益。结果 住院期间,老年慢性心力衰竭180例中46例并发肺部感染,134例未并发肺部感染。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、住院时间、合并糖尿病、合并慢性阻塞性肺疾病(COPD)、侵入性操作及免疫炎性指标均为老年慢性心力衰竭患者肺部感染的独立影响因素(P<0.01)。列线图预测模型预测老年慢性心力衰竭患者肺部感染的一致性指数为0.869(95%CI:0.804,0.919);决策曲线分析结果显示,当含免疫炎性指标的老年慢性心力衰竭患者肺部感染列线图预测模型预测值在0～0.9区间时,可提供附加临床获益。结论 年龄、住院时间、合并糖尿病、合并COPD、侵入性操作及免疫炎性指标均为老年慢性心力衰竭患...     

骨质疏松性椎体压缩性骨折患者PVP后新发椎体压缩骨折及骨水泥渗漏风险列线图预测模型的构建及应用

目的 研究骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)患者经皮椎体成形术(PVP)后新发椎体压缩骨折(NVCF)和骨水泥渗漏(BCL)的危险因素,并建立和验证列线图预测模型。方法 将2019年1月至2021年1月海南医学院第一附属医院收治的经PVP治疗的OVCF患者纳入本次回顾性研究。收集患者相关临床资料。采用单变量和多因素Logistic分析筛选预测因子,构建列线图模型,用校准曲线对预测模型进行一致性评价,并通过十折交叉验证评估模型的预测性能;用决策曲线分析(DCA)和临床影响曲线评估列线图的临床应用价值。结果 共有295例患者入组,PVP后有48例发生NVCF,非NVCF有247例;术后发生BCL 73例,非BCL 222例。高体重指数、低骨密度、多发性椎体骨折、术后未接受抗骨质疏松治疗和类固醇的使用是PVP后NVCF的独立危险因素(P<0.05);骨水泥量、手术时间和多发性椎体骨折是PVP后BCL的危险因素(P<0.05)。校准曲线显示列线图的预测值与观测值间一致性良好;十折交叉验证显示列线图预测性能较高;DCA和临床影响曲线显示列线图的临床效用价值较高。结论 构建的列线图可...     

脓毒症患者血流感染列线图预测模型的建立与验证

目的 构建急诊脓毒症患者血流感染的列线图预测模型。方法 收集2017年至2020年宁夏医科大学总医院急诊科就诊的313例脓毒症患者的资料,随机按7∶3的比例分为建模组(217例)和验证组(96例),比较两组患者的临床资料。建模组中根据是否存在血流感染分为血流感染组(91例)与非血流感染组(126例),纳入单因素及多因素Logistic回归分析得出的影响因素建立脓毒症患者血流感染的预测模型。预测模型的区分度、校准度和临床有效性通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)进行验证。结果 建模组和验证组患者的临床资料具有可比性(P>0.05),进一步回归分析结果显示,降钙素原(PCT)(OR=3.217,95%CI 1.895～5.460)、SOFA评分(OR=1.531,95%CI 1.290～1.817)是急诊脓毒症患者血流感染的独立影响因素(P<0.05)。建模组列线图预测模型的AUC为0.873(95%CI 0.826～0.920),验证组列线图预测模型的AUC为0.920(95%CI 0.870～0.971)。两组患者拟合优度检验较...     

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。     

急性冠脉综合征患者PCI术后新发抑郁风险列线图预测模型构建

目的建立预测急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁风险列线图模型,为临床早期识别和干预提供参考。方法便利选取2018年6月—2020年6月在本院心内科就诊的482例接受经皮冠状动脉介入术治疗的急性冠脉综合征患者为研究对象,采用自制一般情况调查表、D型性格问卷、抑郁自评量表对其进行一般情况调查和心理测评,采用Logistic回归分析确定新发抑郁的独立危险因素,同时建立新发抑郁风险列线图预测模型,并分别应用ROC曲线下面积(Area under ROC curve,AUC)、H-L偏差度检验和灵敏度、特异度、约登指数分别评估预测模型的区分度、偏差度和预测效能。结果本组482例急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁169例(35.1%);Logistic回归分析显示,年龄≥65岁、女性、独居、受教育程度低、美国心脏病协会心功能分级≥3级、D型人格为急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁的独立危险因素(P0.05);基于上述6种独立危险因素建立的新发抑郁列线图预测模型具有较好的区分度(AUC值,内部验证0.879,外部验证0.812)、准确度(H-L检验,内部验证χ~2=5.269,P=0.437,外部验证χ~2=5.724,P=0.405)和预测效能(约登指数0.759)。结论本研究所构建的列线图模型能够有效预测急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后新发抑郁风险,根据患者在列线图各危险因素的分布水平进行针对性预防干预,能够有效预防急性冠脉综合征患者术后抑郁的发生。     

直肠癌骨转移患者预后预测列线图的构建及分析

目的 构建预测直肠癌骨转移患者1、2年生存率的列线图,并进行验证。方法 从SEER数据库中应用SEER*Stat软件收集1973-2017年的直肠癌骨转移671例作为建模组,收集我院直肠癌骨转移108例作为验证组。应用多因素Lasso回归分析筛选影响直肠癌骨转移患者预后预测的独立因素,构建预测直肠癌骨转移患者1、2年生存率的列线图。通过C指数及临床决策曲线(DCA)对预测模型进行评价;同时,应用列线图预后模型的校正曲线进行一致性评价,应用验证组的数据进行验证,并绘制决策树帮助临床进行分类诊治。结果 直肠癌骨转移患者的年龄、组织学分级、M分期、手术情况、淋巴结转移情况、放疗及化疗7个因素是直肠癌骨转移患者预后预测的独立因素,将这些因素纳入并成功构建了列线图。建模组构建列线图所得C指数为0.75,验证组所得C指数为0.74。结论 本次研究构建的预测直肠癌骨转移患者预后生存率的列线图具有良好的预测精度,具有较强的临床应用性。     

列线图预测糖尿病肾病患者并发心血管疾病的研究

目的 建立及验证预测糖尿病肾病(DN)患者并发心血管疾病的列线图模型.方法 选取2019年1月至2021年4月陕西省中医医院收治的61例DN患者作为研究对象,其中确诊合并心血管疾病38例,未合并心血管疾病23例,收集患者的性别、年龄、血压、血常规指标、生化指标以及相关并发症等资料,使用LAS-SO回归筛选DN患者并发心血管疾病的独立危险因素,将筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性能进行验证.结果 在42个变量中筛选出了10个主要因素,包括白细胞计数(WBC)、血红蛋白(Hb)、血细胞比容(HCT)、红细胞分布宽度(RDW)、总胆红素(TBIL)、清蛋白(ALB)、低密度脂蛋白胆固醇(LCL-C)、肌酐(CRE)、尿酸(UA)和合并糖尿病周围神经病变(DPN),建立预测DN患者并发心血管疾病的列线图模型,并对该模型进行验证,C指数为0.912(95％CI:0.841～0.983),校正曲线的实测曲线与理想曲线基本一致.结论 综合考虑WBC、Hb、HCT、RDW、TBIL、ALB、LDL-C、CRE、UA以及是否合并DPN能预测DN患者心血管疾病的发生风险,列线图对DN患者并发心血管疾病的风险评估具有一定的临床价值.     

列线图预测糖尿病肾病患者并发心血管疾病的研究

目的 建立及验证预测糖尿病肾病(DN)患者并发心血管疾病的列线图模型.方法 选取2019年1月至2021年4月陕西省中医医院收治的61例DN患者作为研究对象,其中确诊合并心血管疾病38例,未合并心血管疾病23例,收集患者的性别、年龄、血压、血常规指标、生化指标以及相关并发症等资料,使用LAS-SO回归筛选DN患者并发心血管疾病的独立危险因素,将筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性能进行验证.结果 在42个变量中筛选出了10个主要因素,包括白细胞计数(WBC)、血红蛋白(Hb)、血细胞比容(HCT)、红细胞分布宽度(RDW)、总胆红素(TBIL)、清蛋白(ALB)、低密度脂蛋白胆固醇(LCL-C)、肌酐(CRE)、尿酸(UA)和合并糖尿病周围神经病变(DPN),建立预测DN患者并发心血管疾病的列线图模型,并对该模型进行验证,C指数为0.912(95％CI:0.841～0.983),校正曲线的实测曲线与理想曲线基本一致.结论 综合考虑WBC、Hb、HCT、RDW、TBIL、ALB、LDL-C、CRE、UA以及是否合并DPN能预测DN患者心血管疾病的发生风险,列线图对DN患者并发心血管疾病的风险评估具有一定的临床价值.     

列线图预测代谢综合征患者心功能减退的风险

目的建立列线图预测模型识别代谢综合征(MS)患者中可能出现心功能减退的高风险患者。方法将本院511例MS患者随机分为训练队列369例和验证队列142例。收集患者的基本信息、血液学检测指标及超声心动图指标。根据超声心动图结果,将训练队列患者划分为左室舒张功能减低(LVDD)组132例与no-LVDD组237例。通过多因素Logistic回归筛选与LVDD相关的独立影响因素。分别基于训练队列和验证队列对列线图模型的性能进行内部与外部验证。结果腰围、合并症数量、糖化血红蛋白(HbA1c)、整体纵向应变(GLS)是MS患者心功能减退的独立影响因素(P<0.05)。所构建的列线图预测模型在内部及外部验证中都具有良好的区分度(AUC:内部验证0.910,外部验证0.745)和一致性(Hosmer-Lemeshow检验:内部验证χ^(2)=5.261,P=0.729;外部验证χ^(2)=6.142,P=0.434)。决策曲线分析显示,在训练和验证队列中,模型均具有较高净收益。结论通过综合腰围、合并症数量、HbA1c和GLS建立的列线图模型可有效预测MS患者心功能减退的风险。     

基于列线图及机器学习的免疫检查点抑制剂相关性肺炎风险预测模型构建及验证

目的运用机器学习算法及列线图, 构建和验证免疫检查点抑制剂相关性肺炎(CIP)风险预测模型, 旨在为更好的辅助临床护理人员筛查CIP的高危人群, 提供准确直观的方法。方法采用回顾性病例对照研究。选取2019年1月至2022年2月南方医科大学珠江医院就诊的230例使用免疫检查点抑制剂治疗的肿瘤患者, 使用医院电子病历系统收集患者的资料。应用5种机器学习算法和列线图构建预测模型, 在独立测试集进行模型的验证, 最后依据评价指标AUC、准确率等评估预测模型的区分度及稳定性。结果 6种模型均提示, 肺部基础疾病、吸烟史、血清白蛋白值≤35 g/L、胸部放疗史是促进CIP发生的重要影响因素。K最近邻、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、决策树和随机森林构建的CIP预测模型的AUC分别为0.647、0.696、0.930、0.870、0.934。列线图构建的模型AUC为0.813, 预测性能较好, 但低于机器学习算法中表现最佳的随机森林模型(AUC=0.934)。结论与列线图相比, 基于机器学习算法建立的CIP的风险预测模型具有更高的诊断价值, 但列线图构建的模型可更直观评估患者风险, 建议在列线图...