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百草枯或敌草快中毒患者30 d预后模型的建立
1
作者
樊丹丹
高烨
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期837-843,共7页
目的探讨百草枯(PQ)或敌草快(DQ)中毒患者30 d预后的影响因素,并建立二分类Logistic回归方程,以更好地判断患者的预后并提供及时有效的治疗方法。方法选取2010年1月到2021年10月西安交通大学第一及第二附属医院急诊科符合纳排标准的PQ...
目的探讨百草枯(PQ)或敌草快(DQ)中毒患者30 d预后的影响因素,并建立二分类Logistic回归方程,以更好地判断患者的预后并提供及时有效的治疗方法。方法选取2010年1月到2021年10月西安交通大学第一及第二附属医院急诊科符合纳排标准的PQ与DQ中毒患者(109例,其中PQ中毒患者82例,DQ中毒患者27例);收集病历资料并电话随访服毒30 d时的预后,分为死亡组(n=46)及存活组(n=63);比较两组一般资料、入院1 h的血生化指标、是否血液灌流(HP)、是否HP联合持续性肾脏替代治疗(CRRT)。分析两组的独立危险因素,建立二分类Logistic回归方程模型,并对该模型进行验证。结果年龄、服毒量、乳酸值及是否HP为30 d死亡的独立危险因素(P<0.05);回归方程Y=Logit(P)=-3.588+0.05×年龄+0.031×服毒量+0.467×乳酸-1.915×是否HP(未HP赋值为0,有HP赋值为1)。该模型经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,χ2=7.645,自由度=8,P=0.469,该模型拟合度较好。该模型的灵敏度为86.96%,特异度为88.89%,AUC为0.93,95%CI为0.88~0.98,P<0.001。该模型校准度良好,C-index为0.931,有良好的区分度;临床决策曲线(DCA)显示该模型有较好的标准化净效益。结论本研究所建立的预测模型可以科学、有效地对PQ或DQ中毒患者进行30 d预后的预测,能指导临床医师对该类患者的治疗。
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关键词
百草枯(PQ)
敌草快(DQ)
近期预后
预测模型
血液
灌
流
(
hp
)
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题名
百草枯或敌草快中毒患者30 d预后模型的建立
1
作者
樊丹丹
高烨
机构
西安交通大学第一附属医院急诊中心
出处
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期837-843,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.81601674)。
文摘
目的探讨百草枯(PQ)或敌草快(DQ)中毒患者30 d预后的影响因素,并建立二分类Logistic回归方程,以更好地判断患者的预后并提供及时有效的治疗方法。方法选取2010年1月到2021年10月西安交通大学第一及第二附属医院急诊科符合纳排标准的PQ与DQ中毒患者(109例,其中PQ中毒患者82例,DQ中毒患者27例);收集病历资料并电话随访服毒30 d时的预后,分为死亡组(n=46)及存活组(n=63);比较两组一般资料、入院1 h的血生化指标、是否血液灌流(HP)、是否HP联合持续性肾脏替代治疗(CRRT)。分析两组的独立危险因素,建立二分类Logistic回归方程模型,并对该模型进行验证。结果年龄、服毒量、乳酸值及是否HP为30 d死亡的独立危险因素(P<0.05);回归方程Y=Logit(P)=-3.588+0.05×年龄+0.031×服毒量+0.467×乳酸-1.915×是否HP(未HP赋值为0,有HP赋值为1)。该模型经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,χ2=7.645,自由度=8,P=0.469,该模型拟合度较好。该模型的灵敏度为86.96%,特异度为88.89%,AUC为0.93,95%CI为0.88~0.98,P<0.001。该模型校准度良好,C-index为0.931,有良好的区分度;临床决策曲线(DCA)显示该模型有较好的标准化净效益。结论本研究所建立的预测模型可以科学、有效地对PQ或DQ中毒患者进行30 d预后的预测,能指导临床医师对该类患者的治疗。
关键词
百草枯(PQ)
敌草快(DQ)
近期预后
预测模型
血液
灌
流
(
hp
)
Keywords
paraquat(PQ)
diquat(DQ)
short-term prognosis
prediction model
hemoperfusion(
hp
)
分类号
R595.4 [医药卫生—内科学]
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作者
出处
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1
百草枯或敌草快中毒患者30 d预后模型的建立
樊丹丹
高烨
《西安交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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