子宫内膜癌患者术后下肢淋巴水肿风险预测模型的构建及效果验证

目的 了解子宫内膜癌患者术后发生下肢淋巴水肿（lower extremity lymphedema,LEL）的危险因素,构建风险预测模型并检验预测效果。 方法 采用便利抽样法选取2016年1月—2017年12月武汉市某三级甲等综合医院妇科肿瘤病房符合标准的患者181例,根据是否发生LEL分为LEL组（n=41）和非LEL组（n=140）,对两组资料进行比较,根据Logistic回归分析结果构建风险预测模型。采用受试者操作特征（receiver operating characteristic curve,ROC）曲线下面积检验模型的预测效果。选取2018年1月—2019年1月的78例子宫内膜癌患者对模型预测效果进行验证。 结果 子宫内膜癌患者术后发生LEL的风险预测模型纳入淋巴清扫（OR=10.683）、病理分期（OR=9.232）、腹腔冲洗液细胞学（OR=19.486）、下肢深静脉血栓（OR=12.008）、术后放疗（OR=4.636）共5个预测因子。模型公式：Z=2.369 × 淋巴清扫+2.223 × 病理分期+2.970 × 腹腔冲洗液细胞学+2.486 × 下肢深静脉血栓+1.534 × 术后放疗-5.518。预测模型的ROC曲线下面积为0.825,灵敏度为0.707,特异度为0.871,Youden指数为0.578。模型验证结果：ROC曲线下面积为0.793,灵敏度为0.875,特异度为0.677,正确率为74.35%,提示其预测效果较好。结论 该研究构建的子宫内膜癌患者术后LEL风险预测模型效果良好,可以有效预测LEL的发生,可为护理人员早期对患者采取预防性干预措施提供参考。     

心血管外科术后患者ICU后综合征风险预测模型的构建及验证

目的 探讨心血管外科术后患者发生ICU后综合征（post-intensive care syndrome,PICS）的危险因素,建立风险预测模型,并进行内部验证检验预测效果。 方法 采用便利抽样法,选取2019年7月—10月在长沙市2所三级甲等医院心血管外科术后转入ICU的304例患者进行调查,并于患者转出ICU后3个月时进行随访,根据随访时患者是否发生PICS分为发生PICS组（n=103）和未发生PICS组（n=201）,筛选PICS的危险因素并根据Logistic回归结果建立预测模型。采用受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）下面积检验模型的预测效果,采用Bootstrap自助法重抽样1 000次对模型进行内部验证。 结果 最终构建的模型为：Logit P=0.722×性别+0.903×年龄+0.968×心理弹性得分+1.073×术前左心室射血分数+0.706×手术时长+0.797×入住ICU时长-3.212。预测模型的ROC下面积为0.817,灵敏度为59.2%,特异度为85.6%。Bootstrap自助法进行内部验证的结果显示,C指数为0.804,提示模型预测效果良好。 结论 该研究构建的心血管外科术后患者PICS风险预测模型预测效能良好,有助于预测PICS的发生,为今后相关干预措施的制订与实施提供了参考依据。     

肠造口周围潮湿相关性皮肤损伤风险预测模型的构建及应用

目的 构建肠造口周围潮湿相关性皮肤损伤（peristomal moisture-associated skin damage,PMASD）风险预测模型并应用于临床,验证该模型的预测效果。方法 采用前瞻性研究设计,便利选取2019年11月—2020年9月在上海市4所三级甲等医院接受肠造口术的329例患者作为建模组,根据患者术后3个月内是否发生PMASD分为并发症组（141例）和非并发症组（188例）,基于单因素分析、Lasso变量筛选结果构建Logistic回归预测模型。采用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合度,受试者操作特征曲线下面积检验模型的区分度,Bootstrap重抽样法进行内部验证。于2020年10月—11月选取109例患者作为验证组对模型进行外部验证。结果 建模组术后3个月内PMASD发生率为42.9%（141/329）,验证组为37.6%（41/109）。最终纳入模型的预测变量为性别（OR=0.497）、造口部位（OR=4.338）、造口开口高度（OR=0.304）、底盘区域手术切口（OR=3.479）、底盘贴合情况（OR=2.399）、软食（OR=3.155）、半流质饮食（OR=3.325）。Hosmer-Lemeshow检验P=0.274,受试者操作特征曲线下面积为0.812,约登指数为0.500,灵敏度为0.688,特异度为0.798。外部验证Hosmer-Lemeshow检验P=0.515,受试者操作特征曲线下面积为0.860,灵敏度为0.610,特异度为0.882。结论 该研究构建的预测模型预测效能良好,可为临床护理人员筛选PMASD高风险患者提供参考。     

ST段抬高型心肌梗死患者介入术后心血管不良事件危险因素的Meta分析

目的 明确ST段抬高型心肌梗死（ST elevation myocardial infarction,STEMI）患者经皮冠状动脉介入治疗（percutaneous coronary intervention,PCI）术后主要心血管不良事件（major adverse cardiovascular events,MACEs）发生的危险因素。方法 计算机检索Embase、Medline、Scopus、中国知网、中国生物医学文献数据库、万方、维普等数据库,纳入2008年1月1日—12月31日关于STEMI患者PCI术后MACEs危险因素的文献。2名研究人员独立完成文献筛选、偏倚风险评价及资料提取,并进行Meta分析。结果 共纳入35篇文献,包括43 839例患者,有统计学意义的危险因素包括女性（OR=4.17）、高龄（OR=2.84）、红细胞分布宽度≥13%（OR=2.04）、肾功能异常（OR=2.23）、随机血糖≥11 mmol/L（OR=1.82）、非O型血（OR=1.75）、三支病变（OR=1.75）、糖化血红蛋白分数≥5.7%（OR=1.63）、无梗死前胸痛症状（OR=1.56）、症状出现至球囊扩张时间延长（OR=1.48）、高血压（OR=1.27）。结论 女性、高龄、红细胞分布宽度≥13%、肾功能异常、随机血糖≥11 mmol/L等是STEMI患者PCI术后MACEs的危险因素。     

急性冠脉综合征患者PCI术后1年发生不良心血管事件风险预测模型的构建及评价

目的 探讨急性冠脉综合征患者PCI术后1年发生不良心血管事件的独立危险因素,并构建风险预测模型。方法 回顾性收集潍坊市某三级甲等医院心内科诊断为急性冠脉综合征PCI术后1年随访的271例患者,按照随访时间的先后顺序将模型组和验证组按照7∶3的比例分组,模型组190例,验证组81例,模型组依据随访结局分为发生不良心血管事件组（61例）与未发生不良心血管事件组（129例）,比较2组危险因素并建立风险预测模型,应用ROC曲线下面积检验模型预测效果,并选取81例验证组患者对模型的预测效果进行验证。结果 经单因素及多因素分析发现左主干病变、高血压、吸烟史、支架植入个数、低密度脂蛋白、中性粒细胞和血红蛋白是发生不良心血管事件的独立危险因素。预测模型为P=e^x/（1+e^x）,X=-7.476+2.352×左主干病变的赋值+2.061×高血压的赋值+1.479×吸烟史的赋值+1.036×支架植入个数的赋值+3.526×低密度脂蛋白的赋值+1.096×中性粒细胞的赋值-0.487×血红蛋白的赋值。本模型的ROC曲线下面积为0.718[95%CI（0.629~0.807）,P<0.001],灵敏度为62.3%,特异度为79.7%,约登指数为0.420。模型验证结果:ROC曲线下面积为0.756[95%CI（0.682~0.830）,P<0.001],灵敏度为89.5%,特异度为85.0%,准确率为81.4%。结论 本研究构建的预测模型效果良好,可判别急性冠脉综合征患者PCI术后1年的发生不良心血管事件的危险因素,为临床医护人员进行风险管理提供参考依据。     

血液透析患者中心静脉导管发生相关血流感染危险因素的Meta分析

目的 通过Meta分析了解留置中心静脉导管的血液透析患者发生导管相关血流感染的危险因素。 方法 计算机检索中国期刊全文数据库、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库、Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase数据库,检索时限为建库至2020年12月31日,使用RevMan 5.3进行Meta分析。结果 共纳入20篇文献,包括29项相关危险因素,有统计学意义的危险因素包括合并糖尿病（OR=2.55）、血清白蛋白<30 g/L（OR=2.35）、CD4+细胞<200个/μl（OR=3.02）、急性生理与慢性健康评分Ⅱ≥20分（OR=2.41）、股静脉置管（OR=1.94）、导管留置时间≥14 d（OR=3.20）、使用带隧道带涤纶套导管（OR=2.83）。 结论 合并糖尿病、低血清白蛋白、CD4+细胞<200个/μl、急性生理与慢性健康评分Ⅱ≥20分、股静脉置管、导管留置时间≥14 d、使用带隧道带涤纶套导管是留置中心静脉导管的血液透析患者易发生导管相关血流感染,护理人员应充分关注该类患者。     

慢性心力衰竭患者营养不良风险预测模型的构建及验证

目的 构建慢性心力衰竭患者营养不良风险预测模型,并验证该模型的预测效果。方法 2019年1月—2020年1月,选择镇江市某三级甲等医院心血管内科住院的109例患者作为模型建立对象,将其分为营养不良组（40例）和营养正常组（69例）。采用Logistic回归建立慢性心力衰竭患者营养不良风险预测模型,采用Hosmer-Lemeshow和受试者操作特征曲线分别检验模型的拟合优度及预测效果,并纳入72例患者对模型进行验证。 结果 慢性心力衰竭患者营养不良发生率为40.33%;营养不良的影响因素分别为：年龄（OR=3.835）、吸烟（OR=8.091）、血清总蛋白（OR=9.103）、C反应蛋白（OR=5.947）和水肿（OR=5.709）。Hosmer-Lemeshow检验P=0.623,受试者操作特征曲线下面积为0.882,约登指数为0.582,最佳临界值为0.604,灵敏度为0.625,特异度为0.957,实际应用的正确率为81.94%。 结论 该研究构建的风险预测模型效果良好,可为临床评估慢性心力衰竭患者的营养风险提供借鉴。     

ICU后综合征患者症状特征的潜在类别分析

目的 探讨ICU后综合征（post-intensive care syndrome,PICS）患者症状特征的潜在类别并分析各类别患者在人口学特征和疾病特征上的差异。 方法 采用便利抽样法,于2019年8月16日—2020年1月16日、2020年6月8日—2020年10月30日选取贵州省某三级甲等医院综合ICU的患者作为调查对象。患者转出ICU 1个月时,采用PICS相关症状评估量表对其进行电话随访。对PICS患者的症状特征进行潜在类别分析,并通过单因素分析和多项分类Logistic回归识别其潜在类别的影响因素。 结果 共纳入299例ICU患者,其中165例（55.18%）出现PICS症状。PICS患者的症状特征分为3个潜在类别,分别为“疲劳-睡眠障碍组”（44.24%）、“焦虑组”（16.97%）、“症状高发组”（38.79%）。“症状高发组”与“疲劳-睡眠障碍组”比较,PICS患者的急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ（Acute Physiology and Chronic Health Evaluation Ⅱ,APACHE Ⅱ）越高归于“疲劳-睡眠障碍组”的概率越小（OR=0.882,P=0.001）,无呼吸系统疾病史和无气管切开归于“疲劳-睡眠障碍组”的概率较大（OR=5.443,P=0.048;OR=4.015,P=0.006）;“症状高发组”与“焦虑组”比较,PICS患者的APACHE Ⅱ越高归于“焦虑组”的概率越小（OR=0.903,P=0.027）,年龄<50岁归于“焦虑组”的概率较大（OR=3.392,P=0.025）;“疲劳-睡眠障碍组”与“焦虑组”比较,年龄<50岁的PICS患者归于“焦虑组”的概率较大（OR=4.422,P=0.005）。结论 PICS患者的症状特征存在异质性,可分为3个潜在类别。高APACHE Ⅱ、有呼吸系统疾病史和气管切开的PICS患者归为“症状高发组”的概率较大,年龄<50岁的PICS患者归为“焦虑组”的概率较大。临床医护人员应关注PICS患者症状特征的异质性,对不同类别的患者给予针对性的干预措施。     

腹腔镜手术患者术中低体温预测模型的构建及应用

目的 构建腹腔镜手术患者术中低体温风险预测模型并应用于临床,验证该模型的预测效果。方法 纳入2016年1月—2017年12月于上海市某三级医院行腹腔镜手术的264例患者作为建模组,将术后低体温组116例和非低体温组148例的各项危险因子进行对比,利用Logistic回归构建模型,采用Hosmer-Lemeshow判断模型的拟合优度,采用受试者操作特征曲线下面积检验模型的预测效果。于2018年1月—12月纳入132例患者作为验证组对模型进行应用研究。结果 患者术中低体温发生率建模组为43.93%（116/264）,验证组为41.66%（55/132）;最终进入预测模型的因子分别为：基础体温（OR=0.296）、手术类型（OR=1.457）、室温（OR=0.521）和麻醉时间（OR=1.009）。H-L检验P=0.123,受试者操作特征曲线下面积为0.791,约登指数为0.867,灵敏度为0.600,特异度为0.867,实际应用的正确率为79.54%。结论 本研究构建的预测模型效果良好,可为临床筛选腹腔镜手术术中低体温高危患者提供参考。     

急性呼吸窘迫综合征患者早期风险预测模型的建立

目的 建立适合ICU医护人员早期预测患者急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome,ARDS）发生风险的模型。方法 采用便利抽样的方法,收集2017年1月—2018年4月入住ICU的符合标准的患者223例,按照其是否发生ARDS分为ARDS组（n=69）和非ARDS组（n=154）,并对两组资料进行对比,利用Logistic回归分析建立风险预测模型,应用ROC曲线下面积检验模型预测效果。结果 ARDS早期风险预测模型纳入年龄（OR=1.136）、肺损伤预测评分（OR=2.328）、英国国家早期预警评分（OR=2.830）和肺炎严重指数（OR=1.033）4个预测因子。模型公式Z=0.128 × 年龄+0.845 × 肺损伤预测评分+1.040 × 英国国家早期预警评分+0.032 × 肺炎严重指数-20.059。其ROC曲线下面积为0.926,灵敏度为0.906,特异度为0.812,Youden指数为0.718。结论 本模型可以有效预测ICU患者ARDS的发生,且所有指标在入住ICU早期即可获得,可为ICU医护人员早期及时对不同风险分层患者采取预防性护理干预提供借鉴。     

先天性心脏病术后患儿中心静脉导管相关深静脉血栓风险预测模型的构建及验证

目的 构建先天性心脏病术后患儿中心静脉导管相关深静脉血栓(central venous catheter-associated deep venous thromboses,CADVT)风险预测模型,并验证该模型的预测效果。方法 便利选取2021年1月—11月在浙江省某三级甲等儿童专科医院心脏外科监护室住院的234例患儿作为建模组,根据是否发生CADVT,将其分为CADVT组(53例)和非CADVT组(181例)。采用Logistic回归分析建立风险预测模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合优度,采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)检测模型的预测效果,并绘制列线图。选取2021年12月—2022年2月同一所医院收治的60例先天性心脏病术后患儿作为验证组,采用Hosmer-Lemeshow检验和ROC曲线对模型进行外部验证。结果 先天性心脏病术后患儿CADVT发生率为22.65%。CVC留置时长(OR=1.172)、D-二聚体浓度(OR=1.169)、纤维蛋白原浓度(OR=3.888)、镇静天数...     

老年住院精神障碍患者营养不良风险预测模型的构建

目的 构建老年住院精神障碍患者营养不良风险预测模型,为临床营养状况评估提供依据。方法 采用便利抽样法,将2020年6月—2021年6月在北京市某精神疾病医院住院的584例老年精神障碍患者分为无营养不良组（152例）、有营养不良风险组（129例）、营养不良组（303例）3组,采用一般资料调查表、衰弱筛查量表、微型营养评估量表、简易体能状况量表、Barthel指数评定量表、家庭关怀度指数测评量表对患者进行调查,采用Logistic回归分析及Graphpad Prism软件绘制受试者操作特征曲线,检验模型拟合度及预测效果。结果 老年住院精神障碍患者营养不良发生率为51.88%,高龄（OR=1.049）、衰弱（OR=2.578）、BMI(OR=0.629)是有营养不良风险的独立危险因素（P<0.05）;高龄（OR=1.031）、诊断（OR=2.150）、衰弱（OR=2.485）、肌体功能障碍（OR=2.123）是营养不良的独立危险因素（P<0.05）,衰弱是有营养不良风险转化为营养不良的最大危险因素;有营养不良风险的受试者操作特征曲线下面积为0.732,约登指数为0.388,最佳临...     

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发生。     

ICU患者头面部器械相关性压力性损伤风险预测模型的构建

目的 探讨ICU患者头面部器械相关性压力性损伤的危险因素,构建预测模型。方法 选取2021年6月-2022年2月收治的ICU患者210例,根据头面部是否发生器械相关性压力性损伤分为发生组(n=50)和未发生组(n=160)。使用二分类Logistic回归模型分析相关危险因素,构建预测模型并进行验证。结果 210例研究对象中有50例患者发生了器械相关性压力性损伤(23.8%)。多因素Logistic回归分析显示,水肿、俯卧位、急性生理慢性健康评分Ⅱ、血管活性药物使用时间是ICU患者头面部器械相关性压力性损伤的独立影响因素,基于上述影响因素构建预测头面部器械相关性压力性损伤风险的回归方程：Logit(P)=12.399+2.153×水肿+2.217×俯卧位+0.541×APACHEⅡ评分+0.342×血管活性药物使用时间。列线图模型AUC=0.945(95%CI:0.926～0.964),提示模型区分度较好;校正曲线显示模型校准度较好;Hosmer-Lemeshow检验(χ²=3.063,P=0.930)显示模型拟合度较好。结论 本研究构建的ICU患者头面部器械相关性...     

Stanford A型主动脉夹层患者术后谵妄风险预测评分模型的构建与效果验证

目的 构建Stanford A型主动脉夹层患者术后谵妄风险预测评分模型,并验证其预测效果.方法 选取2014年1月—2020年6月温州市某三级甲等综合性医院心脏外科收治的Stanford 245例A型主动脉夹层术后住院患者作为研究对象,回顾性收集相关资料.按术后是否发生谵妄分为谵妄组(n=51)和非谵妄组(n=194)...