术中获得性压力性损伤风险预测模型的构建及应用效果研究354 人次已浏览

刘彦芳，侯志艳

目的探讨影响手术患者术中获得性压力性损伤（intraoperative acquired pressure injury,IAPI）的危险因素，建立预测模型，并对应用效果进行检验。方法采用便利抽样法，选取2018年1月至2020年5月本院396例手术患者为研究对象，根据术中是否发生IAPI分为IAPI组（n=67）和非IAPI组（n=329），采用单因素分析与Logistic回归方程分析筛选发生IAPI的独立危险因素并建立预测模型，采用Hosmer-Lemeshow检验预测模型的拟合优度，受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）检测模型的预测效能。结果 年龄、体质指数、手术时间、手术体位、术中体位移动、受压部位局部潮湿、术中低体温、约束带松紧度及皮肤情况是IAPI的影响因素。基于以上9个因素构建预测模型，Hosmer-Lemeshow检验结果显示P=0.276,ROC曲线下面积为0.894,Youden指数为0.6515，敏感度为0.7761，特异度为0.8754，实际应用正确性为82.65%，提示模型具有较好的拟合效果及鉴别效能。结论 基于IAPI危险因素建立的预测模型能较好地预测IAPI的发生风险，为手术室医护人员有针对性并及时对IAPI高风险者采取预防性护理措施提供指导。

摘要[ PDF 0.0 KB ] ( 214 ) 2022 ,4 (21): 1-7

乙肝肝硬化住院患者衰弱风险预测模型的构建及验证278 人次已浏览

李莉莉;何娜;邓淑敏;淦伟强;谢日华;高志良;

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76.5%，准确率为80.2%。外部验证：ROC曲线下面积是0.775,95%CI（0.668,0.883）。Hosmer-Lemeshow检验，χ2=15.077,P=0.058，灵敏度为91.3%，特异度为56.9%，准确率为84.2%。结论 构建的乙肝肝硬化住院患者衰弱风险预测模型具有较好的预测价值，可为临床医护人员有效识别和筛选衰弱高风险人群提供参考及借鉴。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 237 ) 2023 ,6 (22): 1-8

急诊危重患者预后预测模型的构建与验证2062 人次已浏览

李林芳，李小勤，邱兰峰，胡化刚

目的调查影响急诊危重患者预后的危险因素，构建急诊危重患者预后预测模型并对其应用效果进行验证，以期为急诊患者病情危重程度评估提供科学依据。方法采用便利抽样法，选取2019年9月至2020年8月于苏州大学某附属医院急诊科就诊的危重患者为研究对象。按患者在急诊的预后(是否死亡)进行分层随机抽样，分配70%为建模组(3737例)，30%为验证组(1601例)。将建模组患者分为存活组与死亡组，采用单因素分析与Logistic回归方程分析筛选影响急诊危重患者预后的独立危险因素并建立预测模型，采用Hosmer-Lemeshow检验预测模型的拟合优度，受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检测模型的预测效能。结果Logistic回归分析显示，年龄、收缩压、脉搏、呼吸、体温、血氧饱和度(peripheral oxygen saturation,SpO2)、AVPU评分[即A (alert)为意识清醒、V (responds to voice)为对声音有反应、P (responds to pain)为对疼痛有反应、U(unrespondsive)为无反应]、入院方式等8项是急诊危重患者预后的独立危险因素，根据各独立危险因素对应的危险积分值构建急诊危重患者预后快速评分工具，形成急诊危重患者预后预测模型。Hosmer-Lemeshow检验结果显示，P=0.863,ROC曲线下面积为0.876,Youden指数为0.585，敏感度为0.810，特异度为0.775，实际应用正确性为80.5%，提示模型具有较好的拟合效果及鉴别效能。结论基于影响急诊危重患者预后危险因素建立的预测模型，有利于尽早识别有死亡风险的急诊危重患者，为医护人员有针对性并及时对有死亡风险急诊危重患者采取预防性护理措施提供指导。

摘要[ PDF 0.0 KB ] ( 928 ) 2023 ,1 (22): 1-8

基于觉知压力、家庭亲密度与适应性构建高龄初产妇心理困扰预测模型536 人次已浏览

梁秋红;龙翠萍;许美容;

目的 探究高龄初产妇心理困扰与觉知压力、家庭亲密度及适应性的关系，构建心理困扰Nomograms预测模型。方法 采用便利抽样法，选取2020年1月至2022年12月在中山市某三级甲等综合医院接受定期产前检查并分娩的高龄（≥35岁）263例初产妇为研究对象。在其妊娠晚期采用一般资料调查问卷、凯斯勒心理困扰量表（10-item Kessler psychological distress scale,Kessler 10）、觉知压力量表（Chinese perceived stress scale,CPSS）、家庭亲密度与适应性量表（family adaptability and cohesion evaluation scaleⅡchinese version,FACESⅡ-CV）进行调查。采用Logistic回归分析高龄初产妇心理困扰的影响因素，并根据回归分析结果构建Nomograms列线图预测模型，并采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线评估预测模型的效能。结果 256例产妇完成研究。其Kessler 10评分（19.49±5.58）分，105例（41.02%）有心理困扰。Kessler10评分与紧张感、失控感、CPSS总分呈正相关（均P<0.001），与家庭亲密度、适应性、FACESⅡ-CV总分呈负相关（均P<0.001）。Logistic回归分析结果显示，文化程度初中及以下、家庭人均月收入<3000元、妊娠合并症、妊娠并发症、CPSS评分是心理困扰的危险因素（均P<0.05）;FACESⅡ-CV评分是保护性因素（P<0.05）。Nomograms模型显示受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）为0.927，灵敏度为91.4%，特异度为84.1%。结论 高龄初产妇妊娠晚期心理困扰与觉知压力、家庭亲密度及适应性有关，Nomograms模型对心理困扰具有较高预测价值。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 262 ) 2024 ,3 (23): 1-8

基于机器学习的住院老年慢性心力衰竭患者认知衰弱风险预测模型构建与验证185 人次已浏览

陈昱熹，刘效刚，庄泽明，邓艳，眭一丹，肖鑫

目的 探讨住院老年慢性心力衰竭（chronic heart failure，CHF）患者认知衰弱的影响因素，通过不同机器学习算法构建 8 种预测模型，筛选出最佳模型，为临床干预提供依据。方法 采用便利抽样法，选择 2023 年 9 月— 2024 年 6 月本市 2 所三级甲等综合医院 650 例住院老年 CHF 患者进行横断面研究，共 607 例完成研究。将是否发生认知衰弱作为结局指标，分为认知衰弱组和非认知衰弱组。通过单因素分析和逐步 Logistic 回归分析筛选最终纳入模型的变量，按照 7：3 的比例将总样本随机划分为训练集（n=424）和测试集（n=183）。在训练集上，基于神经网络（neural networks，NN）、线性判别分析（lineardiscriminant analysis，LDA）、K 最邻近（k-nearest neighbor，KNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）、朴素贝叶斯（naiveBayes，NB）、Logistic 回归、决策树（decision tree，DT）与随机森林（random forest，RF）算法分别构建住院老年 CHF 认知衰弱预测模型，并利用测试集数据对模型的预测性能进行比较。结果 住院老年 CHF 患者认知衰弱患病率为 48.3%。Logistic 回归结果显示：年龄、婚姻状况、文化程度、体质量指数、多病共存、营养状况、用药情况、每周锻炼频率、居住状况是住院老年 CHF 患者的影响因素（均 P<0.05）。8 种算法构建的预测模型总体分类精度（accuracy）范围 0.803~0.847，F 值（F1-score）范围 0.778~0.833，精确度（precision）范围 0.848~0.897，召回率（recall）范围 0.700~0.778；受试者工作特征（receiver operating characteristic curve，ROC）曲线下面积范围 0.820~0.901。结论 在构建的多个预测模型中，综合各模型评估指标，LDA 模型的表现最好，综合预测性能最佳，NN 模型综合预测性能最差。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 134 ) 2025 ,7 (24): 1-11

基于SHAP可解释性机器学习的老年糖尿病患者衰弱风险预测模型构建与验证326 人次已浏览

邓舜芝，康圣琴，方苗苗，王雪菲，巫海娣，莫永珍

目的? 构建与验证基于可解释性机器学习的老年糖尿病患者衰弱预测模型，以早期识别高风险患者。方法? 采用便利抽样法，选择 2024 年 1 月至 5 月本市某三级甲等综合医院住院的 232 例老年糖尿病患者作为研究对象。227 例患者完成研究，按照 7 ∶ 3 的比例随机分为训练集（158 例）与测试集（69 例），分别用于模型构建与验证。采用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归与 Boruta 算法筛选特征变量，并基于逻辑回归（logistic regression，LR）、支持向量机（support vector machine，SVM）和极端梯度提升树（extreme gradient boosting，XGBoost）构建机器学习模型。通过曲线下面积（area under curve，AUC）、灵敏度、特异度、F1 分数等指标评估模型性能，并通过 DeLong 检验比较模型间的 AUC差异。最优模型利用沙普利加和解释（Shapley additive explanation，SHAP）方法，对关键预测因子进行解释，并基于 Streamlit 开发网页计算器，实现模型可视化。结果? 227 例老年糖尿病患者中 99 例合并衰弱（43.6%）。XGBoost 模型综合表现最优，在训练集和测试集中，DeLong 检验显示 XGBoost 的 AUC 高于 LR 和 SVM（均 P&lt;0.001）。训练集 AUC 为 0.920，准确性为 0.842，灵敏度为 0.783，特异度为 0.887，阳性预测值（positive predictive value，PPV）为 0.845，阴性预测值（negative predictive value，NPV）为0.840，F1 分数为 0.810。测试集 AUC 为 0.806，准确性为 0.681，灵敏度为 0.633，特异度为 0.743，PPV 为 0.731，NPV 为 0.744，F1 分数为 0.620。SHAP 可解释分析显示，衰弱的预测因子重要性排序依次为：认知障碍、查尔斯共病指数、慢性疼痛、体育锻炼量、肌少症、营养状态、糖尿病肾病。结论? 基于 SHAP 可解释 XGBoost 的衰弱预测模型可有效识别老年糖尿病患者的衰弱高风险因素，能为其健康管理策略提供支持。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 252 ) 2026 ,1 (25): 1-11

维持性血液透析患者心血管并发症风险预测模型的构建及验证333 人次已浏览

徐庆华，赵君花，甄长萍，梁新蕊

目的 探讨影响维持性血液透析（maintenance hemodialysis,MHD）患者心血管并发症的危险因素，建立列线图预测模型并验证该模型的预测效果。方法 采用便利抽样法，选取2016年1月至2018年3月本院收治的437例MHD患者，采用随机数字表法按照7 3分为训练集（n=305）与测试集（n=132），单因素分析与多因素Cox比例风险回归模型筛选MHD患者心血管并发症的独立危险因素，并建立列线图模型，采用测试集对模型进行外部验证。通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）、校准曲线、决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）以证实列线图模型的预测效能和临床应用价值。结果 多因素分析显示，年龄≥60岁（HR=2.047,95%CI:1.164～3.599）、透析龄≥24个月（HR=1.707,95%CI:1.013～2.877）、QT间期离散度≥63 ms(HR=1.773,95%CI:1.123～2.801)、C反应蛋白水平（HR=1.142,95%CI:1.054～1.238）、尿酸水平（HR=1.028,95%CI:1.006～1.052）是MHD患者心血管并发症的独立危险因素（均P&lt;0.05）。基于上述因素建立列线图预测模型，内部验证模型校准曲线接近45°对角线，C-index为0.785，预测1年及3年心血管并发症风险的ROC曲线下面积分别为0.819(95%CI:0.772～0.861)、0.758(95%CI:0.706～0.805)，预测临界值分别为262分、90分。测试集校准曲线接近45°对角线，C-index为0.724，预测1年及3年心血管并发症风险的ROC曲线下面积分别为0.805(95%CI:0.742～0.858)、0.728(95%CI:0.659～0.789)，测试集和训练集预测效能比较，差异无统计学意义（P=0.246）。DCA显示训练集与测试集阈值概率范围分别为0.10～0.65与0.05～0.50，模型表现为正的临床净收益。结论 基于MHD患者心血管并发症危险因素建立的列线图预测模型具有良好的区分度、准确性与临床实用性，针对透析3个月以上的MHD患者，当1年得分≥262分及3年得分≥90分时应加强心血管并发症监测，制定预防性干预措施。

摘要[ PDF 0.0 KB ] ( 178 ) 2022 ,6 (21): 6-14

缺血性脑卒中患者住院时间延长预测模型的构建与验证294 人次已浏览

虞杨;邹圣强;柏慧华;祝晓娟;王聪;曹月;

目的 构建缺血性脑卒中患者住院时间延长预测模型并进行验证。方法 采用便利抽样法，选取 2021 年 11 月至 2023 年 5 月在常州市某三级甲等综合医院住院的 318 例缺血性脑卒中（cerebral ischemic stroke,CIS）患者作为研究对象，建模组纳入样本量 212 例，验证组样本量为 106 例。建模组 212 例患者根据住院时间长短不同分为住院时间延长组和住院时间正常组，采用二元 Logistic 回归分析并构建预测模型，将验证组 106 例患者的数据纳入构建的预测模型中，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under the curve,AUC）和 Hosmer-Lemeshow 检验模型的预测效能及拟合优度。 结果 二元 Logistic 回归分析结果显示，患有糖尿病、发生住院并发症、Braden 评分≤18 分、白细胞计数异常是缺血性脑卒中患者住院时间延长的危险因素。并在此基础上构建了预测模型，预测模型公式为：P=1/[1+exp（-Z）];Z=1.319× 是否患有糖尿病（=0 或 1）+1.428× 发生住院并发症（=0 或 1）+1.483×Braden 评分（=0 或 1）+0.788× 白细胞计数（=0 或 1）-3.250。预测模型的 Hosmer-Lemeshow 检验 χ 2=7.430,P=0.191。预测模型的 AUC 为 0.818（95%CI:0.754～0.883,P<0.001）。约登指数为 0.51，最佳截断值为 0.268，敏感度为 78.9%，特异性为 72.3%。数据模型验证结果显示：敏感度为 75.0%，特异性为 74.4%，准确率为 74.5%。结论 患有糖尿病、入院时 Braden 评分、白细胞计数、发生住院并发症是缺血性脑卒中患者住院时间延长的影响因素。构建的缺血性脑卒中患者住院时间延长预测模型预测价值较好，可为临床决策提供参考。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 223 ) 2024 ,10 (23): 7-14

急性脑卒中患者卒中后谵妄预测模型的构建与验证169 人次已浏览

周彩虹，佘灿芳，常子梦，陈灿，朱伟，陈花，

目的 构建急性脑卒中患者卒中后谵妄（post-stroke delirium,PSD）列线图预测模型，并验证其预测效果。方法 2022年6月至2023年3月长沙市某三级甲等综合医院神经内科收治的400例急性脑卒中患者（训练集）作为研究对象，采用Logistic回归分析筛选PSD的危险因素，并构建列线图预测模型，采用Calibration图检测模型的一致性，用ROC曲线下面积（area under curve,AUC）来评估预测模型准确性。另选取2023年4月至7月172例急性脑卒中患者（验证集）对模型进行外部验证。结果 训练集患者PSD发生率为27.50%，验证集为26.74%。基于年龄、脑血管介入手术、超敏C反应蛋白、吸烟、美国国立卫生研究院脑卒中量表（National Institutes of health stroke scale,NIHSS）得分等5个预测因素构建列线图预测模型，Calibration图示校准曲线与理想曲线接近重合，AUC为0.797，最大Youden指数所对应的风险预测值为0.554，预测临界值为134.63分。验证集Calibration图示校准曲线与理想曲线接近，AUC为0.844。结论 该模型具有较好的风险预测价值，可帮助医护人员有效预测急性脑卒中患者卒中后谵妄发生风险并采取相应的预防措施。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 205 ) 2024 ,11 (23): 8-15

胰腺癌患者全身麻醉苏醒延迟风险预测模型的构建与验证93 人次已浏览

张敏;邹旗;王星钧;刘双源;葛经武;

目的 探讨胰腺癌手术患者麻醉苏醒延迟的影响因素，构建苏醒延迟预测模型，并检验其预测效能。方法 采用便利抽样法，选取2023年9月至2024年2月在江苏省某三级甲等综合医院行全身麻醉下胰腺癌手术的300例患者作为研究对象，其中2023年9月—12月208例患者作为建模组，2024年1月—2月92例患者作为验证组，记录患者围手术期资料。采用二元Logistic回归分析胰腺癌手术患者麻醉苏醒延迟发生的危险因素，构建风险预测模型并予以验证。结果 年龄>60岁、脑电双频指数（bispectral index,BIS）监测、复合区域阻滞麻醉、补救镇痛是胰腺癌患者苏醒延迟的影响因素（均P0.05）。建模组与验证组一致性指数（C-指数）分别为0.807和0.841，建模组与验证组的受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under curve,AUC）分别为0.807(95%CI:0.738～0.876)和0.841(95%CI:0.742～0.940)，两组校准曲线均接近理想曲线。结论 本研究构建的模型具有良好的预测效能，可为临床医护人员提供参考依据。

摘要[ PDF 1.0 KB ] ( 122 ) 2025 ,4 (24): 8-14