目的了解新疆老年人生命质量(quality of life,QOL)现状及其影响因素,探究老年人生命质量、慢性病共病和日常生活活动能力间效应关系,为改善老年人生命质量提供新的思路和参考研究。方法采用分层整群随机抽样,于2023年抽取新疆维吾尔自...目的了解新疆老年人生命质量(quality of life,QOL)现状及其影响因素,探究老年人生命质量、慢性病共病和日常生活活动能力间效应关系,为改善老年人生命质量提供新的思路和参考研究。方法采用分层整群随机抽样,于2023年抽取新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市、阿克苏、克拉玛依及昌吉四个地区2610名常驻老年人口进行问卷调查。结果老年人生命质量得分为68.38±20.76分,慢性病共病率为53.1%,慢性病共病(multiple chronic conditions,MCC)对生命质量得分的预测作用显著(β=-4.3497,P<0.001),日常生活活动能力(activities of daily living,ADL)分级对QOL得分的预测作用显著(β=0.5534,P<0.001),MCC可以直接或者通过ADL的中介效应间接影响QOL得分。直接效应(-6.2894)和间接效应(-1.7820)分别占总效应的70.18%和29.82%。ADL在老年人QOL得分和MCC状况之间存在一定的中介效应。结论慢性病共病与老年人QOL得分和ADL得分呈显著负相关,慢性病数量越多,老年人QOL得分越低,ADL得分越低,日常生活能力受损越严重。展开更多
目的分析神经梅毒(neurosyphilis,NS)患者的临床资料,探讨影响其日常生活活动能力(activity of daily living,ADL)的因素。方法对90例NS患者的临床资料进行回顾性分析,使用巴塞尔指数(Barthel index,BI)评估患者入院时ADL,将患者分为无...目的分析神经梅毒(neurosyphilis,NS)患者的临床资料,探讨影响其日常生活活动能力(activity of daily living,ADL)的因素。方法对90例NS患者的临床资料进行回顾性分析,使用巴塞尔指数(Barthel index,BI)评估患者入院时ADL,将患者分为无需依赖组、轻度依赖组和中重度依赖组,通过比较分析和多因素线性回归分析,探讨ADL的影响因素。采用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估临床指标对出院时ADL恢复不良(BI评分≤60分)患者的预测效能。结果90例NS患者,年龄(54.17±12.45)岁,男性70例(77.78%)。临床表现中精神行为异常(44.44%)最为常见,其次为肢体感觉或运动障碍(25.56%)、构音障碍(16.67%)。根据BI评分分组,无需依赖组41例(45.6%),轻度依赖组31例(34.4%),中重度依赖组18例(20.0%)。3组比较,中性粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)逐渐增高[2.80(1.97,4.73)vs.3.80(2.28,4.89)vs.5.37(3.76,7.20)],中重度依赖组分别高于无需依赖组及轻度依赖组(P<0.05);脑脊液蛋白浓度逐渐增多[427(341,644)mg/L vs.553(425,830)mg/L vs.933(641,1706.5)mg/L],两两比较均有统计学差异(P<0.05)。多因素线性回归分析显示,NLR(β=-0.242,P=0.018)和脑脊液蛋白浓度(β=-0.461,P<0.001)与入院时的ADL呈负相关。脑脊液蛋白浓度预测出院时ADL恢复不良患者的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.806(95%CI:0.708~0.883,P<0.001),最佳截断值为620 mg/L,敏感性和特异性分别为86.7%和69.4%。结论NS患者主要临床表现为精神行为异常,NLR、脑脊液蛋白浓度增高与ADL降低相关联,早期积极干预炎症反应及脑脊液蛋白异常可能为改善患者预后提供新思路。展开更多
根据流行病学调查．我国脑卒中的发病率约为250／10万人。已成为人口死亡的第二大原因及第一大致残原因，给社会和家庭带来了沉重的经济和精神负担。2001年世界卫生组织已将“疾病的结局分类”正式命名为“国际功能、残疾与健康分类（In...根据流行病学调查．我国脑卒中的发病率约为250／10万人。已成为人口死亡的第二大原因及第一大致残原因，给社会和家庭带来了沉重的经济和精神负担。2001年世界卫生组织已将“疾病的结局分类”正式命名为“国际功能、残疾与健康分类（International Classification of Functioning,Disability and Healtll，ICF）。展开更多
目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回...目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回顾性分析。根据Barthel指数(Barthel index,BI)评定量表,将患者分为ADL较好组(BI≥60分)和ADL较差组(BI<60分),并进行数据预处理。采用共线性诊断及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选特征变量。选择逻辑回归、支持向量机、随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升及K最近邻5种机器学习算法进行预测建模,十倍交叉验证后,使用受试者工作特征曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、精确召回率曲线、精确召回率曲线下的面积(area under the precision recall curve,PRAUC)、准确率、灵敏度、特异度分别对模型进行综合评估,引入Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)对最优机器学习模型进行可解释化处理。结果:经LASSO回归分析后,确定16个特征变量用于构建机器学习模型。RF模型具有最高的AUC(0.74)、PRAUC(0.64)、准确率(0.97)、灵敏度(0.75)和特异度(0.97)。SHAP模型解释性分析显示,对ADL贡献度前5的特征中,Brunnstrom分期(下肢)的影响最为显著,其次是Brunnstrom分期(上肢)、D-二聚体、血清白蛋白水平及年龄。结论:RF模型预测脑卒中患者ADL的效能最优,为脑卒中患者ADL管理决策提供了有价值的参考。展开更多
文摘目的了解新疆老年人生命质量(quality of life,QOL)现状及其影响因素,探究老年人生命质量、慢性病共病和日常生活活动能力间效应关系,为改善老年人生命质量提供新的思路和参考研究。方法采用分层整群随机抽样,于2023年抽取新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市、阿克苏、克拉玛依及昌吉四个地区2610名常驻老年人口进行问卷调查。结果老年人生命质量得分为68.38±20.76分,慢性病共病率为53.1%,慢性病共病(multiple chronic conditions,MCC)对生命质量得分的预测作用显著(β=-4.3497,P<0.001),日常生活活动能力(activities of daily living,ADL)分级对QOL得分的预测作用显著(β=0.5534,P<0.001),MCC可以直接或者通过ADL的中介效应间接影响QOL得分。直接效应(-6.2894)和间接效应(-1.7820)分别占总效应的70.18%和29.82%。ADL在老年人QOL得分和MCC状况之间存在一定的中介效应。结论慢性病共病与老年人QOL得分和ADL得分呈显著负相关,慢性病数量越多,老年人QOL得分越低,ADL得分越低,日常生活能力受损越严重。
文摘目的分析神经梅毒(neurosyphilis,NS)患者的临床资料,探讨影响其日常生活活动能力(activity of daily living,ADL)的因素。方法对90例NS患者的临床资料进行回顾性分析,使用巴塞尔指数(Barthel index,BI)评估患者入院时ADL,将患者分为无需依赖组、轻度依赖组和中重度依赖组,通过比较分析和多因素线性回归分析,探讨ADL的影响因素。采用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估临床指标对出院时ADL恢复不良(BI评分≤60分)患者的预测效能。结果90例NS患者,年龄(54.17±12.45)岁,男性70例(77.78%)。临床表现中精神行为异常(44.44%)最为常见,其次为肢体感觉或运动障碍(25.56%)、构音障碍(16.67%)。根据BI评分分组,无需依赖组41例(45.6%),轻度依赖组31例(34.4%),中重度依赖组18例(20.0%)。3组比较,中性粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio,NLR)逐渐增高[2.80(1.97,4.73)vs.3.80(2.28,4.89)vs.5.37(3.76,7.20)],中重度依赖组分别高于无需依赖组及轻度依赖组(P<0.05);脑脊液蛋白浓度逐渐增多[427(341,644)mg/L vs.553(425,830)mg/L vs.933(641,1706.5)mg/L],两两比较均有统计学差异(P<0.05)。多因素线性回归分析显示,NLR(β=-0.242,P=0.018)和脑脊液蛋白浓度(β=-0.461,P<0.001)与入院时的ADL呈负相关。脑脊液蛋白浓度预测出院时ADL恢复不良患者的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.806(95%CI:0.708~0.883,P<0.001),最佳截断值为620 mg/L,敏感性和特异性分别为86.7%和69.4%。结论NS患者主要临床表现为精神行为异常,NLR、脑脊液蛋白浓度增高与ADL降低相关联,早期积极干预炎症反应及脑脊液蛋白异常可能为改善患者预后提供新思路。
文摘根据流行病学调查．我国脑卒中的发病率约为250／10万人。已成为人口死亡的第二大原因及第一大致残原因，给社会和家庭带来了沉重的经济和精神负担。2001年世界卫生组织已将“疾病的结局分类”正式命名为“国际功能、残疾与健康分类（International Classification of Functioning,Disability and Healtll，ICF）。
文摘目的:利用机器学习算法预测影响脑卒中患者日常生活自理能力(activities of daily living,ADL)的风险因素,为其ADL管理决策提供参考。方法:对2015年1月—2019年2月在南京医科大学附属第一医院康复医学中心治疗的423例脑卒中患者进行回顾性分析。根据Barthel指数(Barthel index,BI)评定量表,将患者分为ADL较好组(BI≥60分)和ADL较差组(BI<60分),并进行数据预处理。采用共线性诊断及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选特征变量。选择逻辑回归、支持向量机、随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升及K最近邻5种机器学习算法进行预测建模,十倍交叉验证后,使用受试者工作特征曲线、受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、精确召回率曲线、精确召回率曲线下的面积(area under the precision recall curve,PRAUC)、准确率、灵敏度、特异度分别对模型进行综合评估,引入Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)对最优机器学习模型进行可解释化处理。结果:经LASSO回归分析后,确定16个特征变量用于构建机器学习模型。RF模型具有最高的AUC(0.74)、PRAUC(0.64)、准确率(0.97)、灵敏度(0.75)和特异度(0.97)。SHAP模型解释性分析显示,对ADL贡献度前5的特征中,Brunnstrom分期(下肢)的影响最为显著,其次是Brunnstrom分期(上肢)、D-二聚体、血清白蛋白水平及年龄。结论:RF模型预测脑卒中患者ADL的效能最优,为脑卒中患者ADL管理决策提供了有价值的参考。
