孕妇发生妊娠期肝内胆汁淤积症的风险列线图模型的建立研究

目的 建立孕妇发生妊娠期肝内胆汁淤积症(ICP)的风险列线图模型并验证其评估效果。方法 将575例孕妇依据简单随机化方式分为建模组(n=460)与验证组(n=115),采用Logistic回归分析确定ICP发生的危险因素,应用R软件获得列线图风险预测模型,并评估风险预测模型预测效能。结果 乙肝病毒感染、妊娠期高血压、低硒摄入量、ICP家族史、孕激素保胎治疗、高尿酸血症为孕妇ICP发生的危险因素(P<0.05);列线图预测ICP发生风险的曲线下面积(AUC)与C指数均为0.840(95%CI:0.764～0.916)。Calibration校准曲线表明,列线图预测ICP的发生风险与实际诊断发生风险一致性优异;验证组中,列线图预测ICP发生风险的AUC与C指数均为0.801(95%CI:0.711～0.892)。Calibration校准曲线表明,预测ICP发生风险与实际诊断发生风险一致性优异。结论 构建列线图可以个性化预测ICP的发生风险,有助于鉴别ICP的高风险人群,并制订合适干预措施。     

神经外科重症患者肠内营养喂养不耐受动态列线图预测模型的构建与应用

目的 构建神经外科重症患者肠内营养喂养不耐受(ENFI)的动态列线图预测模型并验证其预测效果。方法 便利选取山东省某三甲医院神经外科重症监护室2020年8月-2023年3月收治的205例患者，以7∶3的比例将患者分为建模集(n=144)和验证集(n=61)。通过Lasso回归筛选预测因子，采用多因素logistic回归分析建立神经外科重症患者ENFI的动态列线图预测模型。采用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合度，采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)检验模型的区分度。利用验证集数据绘制ROC曲线、校准曲线，进行外部验证，绘制决策曲线(DCA),验证模型的临床使用价值。结果 患者ENFI的发生率建模集为47.2%,验证集为50.8%。最终纳入模型的预测变量为平均动脉压(OR=0.943)、格拉斯哥昏迷评分(OR=0.240)、联合使用2种以上抗生素(OR=4.615)、出入量(OR=0.156)。内部验证：AUC为0.869,95%CI为0.810～0.928。Hosmer-Lemeshow检验(χ²=5.601,P=0.692,灵敏度为0....     

基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱预测模型

目的 基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱的风险预测模型，并评价模型预测效能，为早期识别并预防老年脑卒中患者衰弱的发生提供依据。方法 2021年3月至2022年5月，采用便利抽样方法选取锦州市某医院就诊的老年脑卒中患者532名为研究对象。通过问卷调查收集资料，筛选患者发生衰弱的独立影响因素，用R软件绘制多因素Logistic回归模型的列线图，借助神经网络中的多层感知器构建神经网络预测模型，采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)评价模型预测效能。结果 老年脑卒中患者在年龄、独居、吸烟、体育锻炼、高血压、糖尿病、首发脑卒中、睡眠障碍、跌倒史、工具性日常生活能力上的差异均有统计学意义(均P<0.05)。年龄≥80岁、睡眠障碍、工具性日常生活能力受损、跌倒史、独居为老年脑卒中患者发生衰弱的独立风险因素，体育锻炼为保护因素；建模组列线图和神经网络预测模型ROC曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.908、0.904。结论 构建的老年脑卒中患者衰弱风险预测模型预测效...     

安宁疗护护士睡眠障碍预测模型的构建

目的 探讨安宁疗护试点病房护士发生睡眠障碍的影响因素并构建风险预测模型。方法 采用便利抽样法，选取2021年3-7月辽宁省228名安宁疗护试点病房护士为研究对象，通过一般资料问卷、职业倦怠量表(MBI)、疲劳量表(FS-14)、医院焦虑抑郁量表(HADS)及匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)问卷调查并收集资料，对数据行单因素和多因素logistic回归分析以筛选睡眠障碍的影响因素，基于主要影响因素构建睡眠障碍动态列线图风险预测模型；采用受试者工作特征曲线ROC曲线下面积(AUC)以及Bootstrap法验证模型效能。结果 慢性病、抑郁、焦虑、躯体疲劳、职业倦怠、年龄、参加安宁疗护培训为主要影响因素；ROC曲线下面积(AUC)为0.921,分类校准曲线贴合紧密。结论 本研究构建的睡眠障碍动态列线图风险预测模型具有较好的区分度和校准度，可用于安宁疗护试点病房护士睡眠障碍筛查。     

列线图模型对维持性血液透析患者心脏瓣膜钙化发生风险的预测及评估CSCD

目的通过构建列线图预测维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者心脏瓣膜钙化(cardiac valve calcification,CVC)的发生风险。方法纳入2014~2022年在南充市中心医院接受MHD治疗患者,收集基础信息、疾病信息、实验室及影像学检查数据,利用单因素、多因素Logistic回归分析相关危险因素,使用R语言软件建立预测CVC发生风险的列线图模型。采用Bootstrap法进行验证。以受试者工作特征(ROC)曲线下面积大小评估模型的预测效能,运用校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的准确度及实用性。结果共纳入MHD患者173例,其中CVC患者63例(36.4%),多因素Logistic回归分析结果显示年龄(OR=-1.046,95%CI 1.016~1.077,P=0.002)、血钙(OR=5.181,95%CI 1.015~27.252,P=0.042)、血磷(OR=2.401,95%CI 1.177~4.898,P=0.038)、糖尿病(OR=2.943,95%CI 1.397~6.195,P=0.013)、继发性甲状旁腺功能亢进(OR=2.844,95%CI 1.003~8.082,P=0.041)是CVC的独立危险因素。列线图显示出较好的辨别力,训练集ROC曲线下面积为0.757(95%CI 0.735~0.763),内部验证C-指数为0.732,测试集ROC曲线下面积为0.700(95%CI 0.695~0.714)。校准曲线结果表明实际发生CVC概率与预测概率之间良好的一致性。结论本研究构建的列线图可用于识别发生CVC的高风险人群,具有一定的临床效用。     

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...     

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。     

产妇产后慢性腰背痛发生风险的预测列线图模型构建

目的 构建产妇产后慢性腰背痛的预测模型并验证其预测效果。方法 选取进行分娩的孕妇450例为研究对象,按照7∶3比例分为建模组(315例)及验证组(135例)。根据产后有无慢性腰背痛发生,将建模组分为疼痛组(n=105)和无疼痛组(n=210)。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选影响产妇产后慢性腰背痛发生的危险因素,并绘制预测产妇产后慢性腰背痛发生风险的列线图模型。结果 315例孕妇中,出现产后慢性腰背痛105例,发生率为33.33%。多因素Logistic回归分析显示,胎儿体质量≥4 kg(OR=2.585)、生育次数≥3次(OR=6.144)、分娩方式为剖腹产(OR=2.015)、产妇为婴儿主要护理者(OR=2.390)、有妊娠期腰背痛史(OR=1.942)、有椎管内麻醉(OR=2.223)为影响产后慢性腰背痛发生的独立危险因素(P<0.05)。基于以上危险因素建立预测产妇产后慢性腰背痛发生风险的列线图模型,并进行内外部验证,结果表明模型预测产后慢性腰背痛发生风险与实际发生风险基本一致;受试者工作特征(ROC)曲线分析结果显示,建模组和验证组中预测模型预测产后慢性腰...     

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。     

HBeAg阴性慢性乙型肝炎病毒感染者发生肝硬化风险模型的建立

目的探讨乙型肝炎 e 抗原(HBeAg)阴性慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染者发生肝硬化的独立影响因素, 建立列线图模型并检验其诊断效能。方法回顾性分析2011—2021年就诊于中国医科大学附属第一医院596例HBeAg阴性慢性HBV感染者和677例乙型肝炎相关肝硬化患者的临床常用实验室数据, 按7∶3比例随机分为建模组(892例)和验证组(381例), 采用多重共线性检验和多因素Logistic回归分析肝硬化的独立影响因素, 建立列线图模型并通过受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线及临床影响曲线对模型进行验证。结果多因素Logistic回归分析显示乙型肝炎核心抗体(OR=1.492, 95%CI 1.316～1.706)、γ-谷氨酰转移酶(OR=1.015, 95%CI 1.010～1.022)、血小板计数(OR=0.986, 95%CI 0.982～0.988)和白蛋白(OR=0.853, 95%CI 0.824～0.882)是乙型肝炎相关肝硬化发生的独立影响因素(P<0.05), 基于此4项指标构建列线图风险模型。ROC曲线显示模型的AUC为0.933(95%...     

胃肠道手术术前风险度列线图评价模型的建立

目的通过分析胃肠道手术术后并发症的危险因素,建立术前列线图评价模型,并评价预测术后并发症的准确性,为分级护理提供依据。方法选择2015年1月至2018年1月本院普外科收治的胃肠道手术患者323例作为研究对象,其中发生术后并发症的患者78例作为并发症组,无发生并发症的患者245例作为对照组。建立胃肠道手术患者评分系统,并进行并发症单因素分析,将有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归模型,分析胃肠道手术术后并发症的危险因素。根据回归分析结果,建立列线图术前评价模型。利用ROC曲线及Hosmer-Lemeshow检验评价模型预测效能。结果多因素分析显示,心血管系统评分(OR=4.983, 95%CI:2.123～11.750)、呼吸系统评分(OR=2.132, 95%CI:1.081～4.204)、高血压评分(OR=2.154, 95%CI:1.030～4.502)、肝储备功能评分(OR=4.505, 95%CI:2.232～9.092)、营养状态评分(OR=3.150, 95%CI:1.057～9.388)、肾脏功能评分(OR=3.496, 95%CI:1.856～6.586)、昏迷评分(OR=1.842, 95%CI:1.004～3.377)是发生术后并发症的危险因素(均P0.05)。ROC曲线显示列线图模型预测胃肠道手术术后并发症曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)为0.982(95%CI:0.971～0.992),特异性为89.80%,敏感性为96.15%。结论基于心血管系统评分、呼吸系统评分、高血压评分、肝储备功能评分、营养状态评分、肾脏功能评分、昏迷评分建立预测胃肠道手术术后并发症发生风险的列线图模型,具有良好的特异性和敏感性,临床价值较高。     

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Nomogram建立老年胸腰椎爆裂骨折后神经损伤的风险预测模型

目的 基于Nomogram初步构建老年胸腰椎爆裂骨折后神经损伤的风险预测模型。方法选取2020年1月至2022年1月收治的169例胸腰椎爆裂骨折患者作为研究对象，依据神经损伤发生情况分为神经损伤组（n=54）和非神经损伤组（n=115），使用单因素分析筛选有统计学差异的变量进行多因素logistic回归分析，并据此建立列线图预测模型。结果 单因素分析显示年龄、损伤节段T12/L1、椎管内占位和后方韧带复合体损伤两组间差异有统计学意义（P <0.05）。多因素logistic回归提示年龄≥70岁（OR=2.684,P=0.010）、损伤节段T12/L1(OR=2.173,P=0.042)、椎管内占位（OR=2.595,P=0.010）和后方韧带复合体损伤（OR=3.416,P=3.416）是老年胸腰椎爆裂骨折后神经损伤的独立危险因素（P <0.05）。依此建立预测老年胸腰椎爆裂骨折后神经损伤风险的列线图模型，模型验证结果显示C-index为0.773，校正曲线趋近于理想曲线，ROC曲线下面积（AUC）为0.755(95%CI:0.715～0.794)，在8%～82%范围内，列...     

基于超声特征列线图模型预测乳腺叶状肿瘤Ki-67表达水平的价值

目的:探讨基于超声特征构建的列线图模型对乳腺叶状肿瘤(PTB)Ki-67表达水平的预测价值。方法:回顾性分析119例经病理证实为PTB的超声影像学资料,根据Ki-67表达水平分为低表达组(Ki-67≤10%)82例和高表达组(Ki-67＞10%)37例。对比分析两组声像图特征的差异,包括最大径、纵横径比、形态、边缘、实质回声、囊变、钙化、后方回声、血流信号、阻力指数及收缩期峰值流速。以单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选出预测Ki-67高表达水平的独立预测因子,基于独立预测因子构建联合列线图模型;采用Bootstrap 法进行内部验证并利用校准曲线判断模型的吻合度,绘制受试者工作特征曲线(ROC)评估模型的预测效能,以决策曲线分析模型的临床获益。结果:最大径、囊变、血流信号、收缩期峰值流速与PTB患者的Ki-67表达水平相关(P <0.05),其中最大径(OR=0.642,95% CI:0.295～0.993)、囊变(OR=0.078,95% CI:0.008～0.808)和收缩期峰值流速(OR=1.404,95% CI:1.106～1.782)是预测Ki-67高表达水平的独立预测因子(P <0.05)。列线图模型量化独立预测因子显示预测效果与实际结果的一致性良好,一致性指数(C-index值)为0.814(95% CI:0.710～0.913)。ROC曲线分析表明独立预测因子的联合预测概率模型效能[曲线下面积(AUC)=0.812]优于各单独指标中的最大径(AUC=0.696)、囊变(AUC=0.705)及收缩期峰值流速(AUC=0.736),且当阈值为0.10～0.48时,其临床获益较高。结论:利用超声特征构建的列线图模型可用于预测PTB患者的Ki-67 表达水平,该模型具有较高的准确性和可靠性。     

基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描构建影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型

目的 观察基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描(ABVS)构建的影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型的价值。方法 回顾性分析326例经病理证实的女性单发乳腺癌患者资料,以8∶2比例将其分为训练集(n=260)及验证集(n=66),根据免疫组织化学结果划分Luminal与非Luminal亚组;基于乳腺二维超声及ABVS图像提取影像组学特征构建相应模型及联合模型。采用单因素及多因素logistic回归分析筛选乳腺癌分子分型的独立预测因素,联合影像组学评分构建列线图模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估各模型预测乳腺癌分子分型的效能。结果 肿瘤最大径(OR=1.029)及有无汇聚征(OR=0.408)均为乳腺癌分子分型的独立预测因素(P均<0.05)。二维超声、ABVS、联合影像组学模型及列线图模型预测验证集乳腺癌分子分型的曲线下面积(AUC)分别为0.67、0.75、0.84及0.83,其中,联合影像组学模型与列线图模型AUC差异无统计学意义(P>0.05)并均高于二维超声及ABVS模型(P均<0.05)。结论 基于二维超声及ABVS构建的联合影像组学模型及列线图模...     

甲状腺癌术后睡眠障碍列线图预测模型的构建和评价

目的：分析甲状腺癌术后睡眠障碍的危险因素,建立列线图预测模型并评价其准确性。方法：选取2019年6月至2022年1月福建省肿瘤医院收治的甲状腺癌患者563例作为研究对象,按照时间顺序分为观察组(n=431)和对照组(n=132)。观察组为2019年6月至2021年7月收治的患者,对照组为2021年8月至2022年1月收治的患者。结果：观察组中,多因素分析结果表明年龄、术前焦虑、术后放射性碘治疗以及促甲状腺激素(TSH)抑制水平是睡眠障碍的独立危险因素,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组和对照组的一致性指数(C-index)分别为0.771和0.758,校准曲线表明2组的预测结果与实际结果的一致性较好。结论：本研究建立的甲状腺癌术后睡眠障碍列线图模型具有较好的预测效能。     

列线图预测模型评估急性缺血性脑卒中患者 1年预后不良的风险

目的：探讨急性缺血性脑卒中（AIS）患者1年发生预后不良的危险因素，并建立其列线图风险预测模型。方法：通过西安脑卒中数据库平台，连续收集本市4所三级甲等医院2015年1～12月入院的AIS患者，并在入院确诊后随访1年。采用单因素和多因素Logistic回归分析，探讨AIS患者1年预后不良的相关危险因素，采用R软件及rms程序包构建AIS患者1年预后不良的列线图预测模型。结果：多因素Logistic回归分析显示，年龄（OR=1.069,95%CI 1.052～1.087,P=0.000）、合并肺炎（OR=3.121,95%CI 1.595～6.107,P=0.001）、白细胞计数（OR=1.137,95%CI 1.062～1.217,P=0.000）、心房颤动（OR=1.816,95%CI1.059～3.115,P=0.030）、入院NIHSS评分（OR=1.196,95%CI 1.153～1.241,P=0.000）是西安地区AIS患者随访1年发生预后不良的独立危险因素。根据上述危险因素，成功建立预测AIS患者1年发生预后不良的列线图预测模型。该模型ROC曲线下面积（AUC）为0.84...     

急性脑梗死患者血清miR-130a 水平表达与溶栓后再出血转化风险的预测模型及验证

目的 研究微小核糖核酸(micro RNA, miR)-130a 与急性脑梗死(acute cerebral infarction,ACI) 患者溶栓后再出血转化的关系,并分析再出血转化的危险因素,建立列线图预测模型。方法 纳入2018 年8 月～ 2020 年8 月于邢台市第三医院诊治的175 例急性脑梗死患者作为建模组,根据出血转化情况分为发生组、未发生组,另纳入同期于该院诊治的100 例急性脑梗死患者作为验证组。比较发生组、未发生组的miR-130a 表达情况,采用ROC 曲线分析miR-130a对于出血转化的预测价值。应用单因素、多因素Logistic 回归模型分析出血转化的影响因素。应用R 软件建立预测急性脑梗死患者溶栓后出血转化的列线图模型并进行验证,采用ROC 曲线分析该模型预测建模组、验证组患者发生出血转化的效能。结果 建模组中再出血转化组(发生组)45 例,未发生组130 例,出血转化率为25.71%。单因素、多因素Logistic 回归分析显示心房颤动(OR=1.684,95%CI:1.124 ～ 2.521)、基线NIHSS 评分(OR=2.627,95%CI:1.169 ～ 5.903)、溶栓药物剂量(OR=0.535,95%CI:0.306 ～ 0.938 )、溶栓前血糖(OR=12.305,95%CI:1.250 ～ 4.248 )、CT 早期梗死面积(OR=1.747,95%CI:1.144 ～ 2.668)和miR-130a(OR=2.106,95%CI:1.123 ～ 3.952)均是急性脑梗死患者溶栓后再出血转化的影响因素(均P ＜ 0.05)。ROC 曲线分析显示,血清miR-130a 预测再出血转化的最佳截断值为1.08,曲线下面积为0.803(95%CI:0.730 ～ 0.876)。列线图模型预测建模组与验证组的C-index 分别为0.844 和0.816。建模组的AUC为0.823(95%CI:0.753 ～ 0.894),敏感度和特异度分别为88.89%,76.92%,验证组的AUC为0.797 (95%CI:0.722 ～ 0.872),敏感度和特异度分别为81.82%,74.36%。结论 心房颤动、基线NIHSS 评分、溶栓药物剂量、溶栓前血糖、CT 早期梗死面积和miR-130a 均是急性脑梗死患者溶栓后再出血转化的影响因素,以这6 项指标建立的列线图模型具有良好的再出血转化预测效能。     

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...     

中青年冠心病病人5年内再入院风险预测模型的构建

目的:探讨中青年冠心病病人再入院的危险因素，构建中青年冠心病病人5年内再入院风险预测模型，并评估其区分度和有效性。方法:选取新疆某三级甲等医院心脏中心2017年1月—2021年12月收治的中青年冠心病病人302例，根据病人5年内是否因冠心病再次入院治疗将其分为再入院组(223例)和未再入院组(79例)。采用Logostic回归分析探讨中青年冠心病病人5年内再入院的影响因素，构建中青年冠心病病人5年内再入院风险预测列线图模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线、校正曲线、决策曲线评估该列线图模型预测中青年冠心病5年内再入院风险的区分度及有效性。结果:Logistic回归分析显示，冠脉病变血管数目[OR=3.963,95%CI(1.438,10.919)]、PCI诊疗史[OR=22.567,95%CI(9.692,52.550)]、空腹血糖[OR=1.304,95%CI (1.002,1.697)]是中青年冠心病病人5年内再入院的影响因素。基于多因素Logistic回归分析结果构建中青年冠心病病人5年内再入院风险预测列线图模型。ROC曲线分析结果显示，列线图模型预测中青年冠心病病人5年内再入...