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老年重症肺炎并发心力衰竭的危险因素分析及风险预测模型构建: 1; 作者林青岳林臣国陈立军《浙江临床医学》 2024年第8期1148-1150,共3页; 目的探讨老年重症肺炎患者并发心力衰竭的影响因素,并构建风险预测列线图模型。方法选取2019年1月至2023年5月老年重症肺炎患者200例,根据是否并发心力衰竭分为未发生组(n=150)和发生组(n=50)。比较两组患者的临床资料,分析影响老年重... 展开更多; 关键词老年重症肺炎心力衰竭危险因素风险预测列线图模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型的构建被引量：8: 2; 作者周祥龙张国琴 +5 位作者张帅姚惠萍陈小芳蒋雪梅高丽陈群《护士进修杂志》 2023年第14期1254-1260,共7页; 目的探讨ICU患者人工气道相关压力性损伤的危险因素并构建预测风险列线图模型。方法选取2020年12月-2021年7月,浙江省某三级甲等医院ICU收治的留置人工气道患者650例,将压力性损伤发生组(n=131)和未发生压力性损伤组(n=519)的各项指标... 展开更多; 关键词重症患者人工气道医疗器械相关压力性损伤风险预测模型列线图; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法被引量：6: 3; 作者王明唐小林 +2 位作者杨凯李国法胡晓松《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期1362-1372,1407,共12页; 本文提出了一种考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法,该方法基于模型预测控制算法,同时融合了周围车辆未来轨迹的交互预测及其风险。首先,将车与车之间的交互建模成图结构,建立感知交互的运动预测模型;其次,训练多个同构异参的预测... 展开更多; 关键词运动规划模型预测控制自动驾驶图卷积神经网络预测风险; 在线阅读下载PDF 职称材料

228例心力衰竭患者非计划再入院率调查及logistic预测模型建立研究被引量：8: 4; 作者黄荔荔徐琴 +1 位作者沈建宏李雯《中国心血管病研究》 CAS 2022年第9期811-816,共6页; 目的探讨心力衰竭患者非计划再入院率及影响因素。方法选取2019年3月~2021年3月如皋市人民医院收治的228例经治疗后病情稳定出院的心力衰竭患者作为研究对象,统计患者1年非计划再入院情况,并依据是否发生非计划再入院分为再入院组和... 展开更多; 关键词心力衰竭非计划再入院影响因素列线图模型预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

急性心肌梗死早期恶性室性心律失常风险预测模型的构建被引量：1: 5; 作者陈日超韦荣菊 +4 位作者陈华蔡彬杨钦兰李春春荣琴《中国医学工程》 2023年第3期19-25,共7页; 目的构建急性心肌梗死(AMI)早期恶性室性心律失常(MVA)风险预测模型,为AMI患者早期MVA预测提供参考。方法收集2018年10月至2021年10月桂林医学院两家附属医院AMI患者资料,其中早期发生MVA者44例(MVA组),未发生MVA患者154例(非MVA组)。... 展开更多; 关键词急性心肌梗死恶性室性心律失常风险预测模型列线图; 在线阅读下载PDF 职称材料

慢性心力衰竭患者轻度认知障碍风险预测列线图模型的构建及验证被引量：3: 6; 作者王娟娟许小明 +2 位作者刘宁宁彬段永丽《中国医药导报》 CAS 2023年第26期27-32,共6页; 目的构建并验证慢性心力衰竭(CHF)患者轻度认知障碍(MCI)的风险列线图模型。方法选取2021年1月至9月安徽省阜阳市人民医院(以下简称“我院”)心血管内科309例CHF患者为建模组;选取2021年10月至12月我院心血管内科52例CHF患者为外部验证... 展开更多; 关键词慢性心力衰竭轻度认知障碍危险因素列线图预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名老年重症肺炎并发心力衰竭的危险因素分析及风险预测模型构建: 1; 作者林青岳林臣国陈立军; 机构浙江省温岭市第一人民医院; 出处《浙江临床医学》 2024年第8期1148-1150,共3页; 文摘目的探讨老年重症肺炎患者并发心力衰竭的影响因素,并构建风险预测列线图模型。方法选取2019年1月至2023年5月老年重症肺炎患者200例,根据是否并发心力衰竭分为未发生组(n=150)和发生组(n=50)。比较两组患者的临床资料,分析影响老年重症肺炎患者并发心力衰竭的危险因素,构建风险预测列线图模型并验证预测效能。结果两组患者年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾器官功能健康状况、降钙素原(PCT)>5 ng/mL比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析年龄(>65岁)、基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL是老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素;构建的风险预测列线图模型ROC曲线下的面积为0.877(95%CI:0.809~0.930),预测效能良好。结论老年重症肺炎患者并发心力衰竭的独立危险因素为年龄(>65岁)、有基础心脏疾病、长期卧床、肝肾功能不全、PCT>5 ng/mL,通过构建与验证模型发现这些影响因素具有较高准确性和区分度。; 关键词老年重症肺炎心力衰竭危险因素风险预测列线图模型; Keywords Elderly Severe pneumonia Heart failure risk factors risk prediction column line graph model; 分类号 R563.1 [医药卫生—呼吸系统] R541.6 [医药卫生—心血管疾病]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型的构建被引量：8: 2; 作者周祥龙张国琴张帅姚惠萍陈小芳蒋雪梅高丽陈群; 机构泰州市第三人民医院泰州市人民医院浙江省人民医院湖州市第一人民医院; 出处《护士进修杂志》 2023年第14期1254-1260,共7页; 基金浙江省医药卫生科技项目(编号:2020369770)。; 文摘目的探讨ICU患者人工气道相关压力性损伤的危险因素并构建预测风险列线图模型。方法选取2020年12月-2021年7月,浙江省某三级甲等医院ICU收治的留置人工气道患者650例,将压力性损伤发生组(n=131)和未发生压力性损伤组(n=519)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ICU患者人工气道相关压力性损伤发生的独立危险因素,构建列线图预测模型,应用Bootstrapping法评估模型预测效果。结果多因素logistic回归分析显示:人工气道的留置时间(OR=1.035)、使用声门下吸引导管(OR=2.878)、气管导管在口中的位置(OR=4.937)、插管时潮湿评分(OR=0.215)、插管时移动力评分(OR=0.225)、插管时摩擦力/剪切力评分(OR=0.170)是ICU患者人工气道相关压力性损伤发生的独立危险因素。根据上述6项危险因素构建的ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型,一致性指数为0.842(95%CI为80.4%~87.9%),灵敏度为77.9%,特异度为78.4%,最大约登指数为0.563,对应的风险预测值为0.170,列线图预测临界值是177分。内部验证结果,一致性指数为0.835,灵敏度为79.2%,特异度为75.3%,模型Brier值为0.112,校正曲线表明,预测曲线和实际观察曲线基本吻合,决策曲线分析表明,模型有良好的临床获益。结论本研究构建的列线图能有效预测ICU患者人工气道相关压力性损伤的发生,具有一定临床指导意义。; 关键词重症患者人工气道医疗器械相关压力性损伤风险预测模型列线图; Keywords critical care patients artificial airway medical device-related pressure injury risk prediction model column line graph; 分类号 R473 [医药卫生—护理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法被引量：6: 3; 作者王明唐小林杨凯李国法胡晓松; 机构重庆大学机械与运载工程学院; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期1362-1372,1407,共12页; 基金国家自然科学基金(52222215,52072051)资助。; 文摘本文提出了一种考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法,该方法基于模型预测控制算法,同时融合了周围车辆未来轨迹的交互预测及其风险。首先,将车与车之间的交互建模成图结构,建立感知交互的运动预测模型;其次,训练多个同构异参的预测模型,利用集成技术来获得预测网络对于预测结果的不确定性风险;然后,基于获得的预测算法不确定性风险,利用模型预测控制算法来处理风险,通过在优化问题约束中综合考虑安全约束、车辆物理属性约束等,设计了考虑预测不确定性风险的自动驾驶运动规划方法;最后,基于真实驾驶数据集数据和SUMO仿真平台,对建立的预测模型的运动预测能力、基于模型预测控制的运动规划方法的有效性以及运动规划处理预测风险的能力进行了验证。仿真结果表明,在面对周围车辆的紧急加减速等预测风险较高的场景时,本文提出的运动规划方法能够感知到预测算法的不确定性风险并采取动作来规避风险,可提升道路驾驶安全性。; 关键词运动规划模型预测控制自动驾驶图卷积神经网络预测风险; Keywords motion planning model predictive control autonomous driving graph convolution neural network prediction risk; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名228例心力衰竭患者非计划再入院率调查及logistic预测模型建立研究被引量：8: 4; 作者黄荔荔徐琴沈建宏李雯; 机构如皋市人民医院心内科一区; 出处《中国心血管病研究》 CAS 2022年第9期811-816,共6页; 基金 2021年如皋市科技攻关计划项目(RG2021SZL002)。; 文摘目的探讨心力衰竭患者非计划再入院率及影响因素。方法选取2019年3月~2021年3月如皋市人民医院收治的228例经治疗后病情稳定出院的心力衰竭患者作为研究对象,统计患者1年非计划再入院情况,并依据是否发生非计划再入院分为再入院组和未再入院组,比较两组临床资料,分析非计划再入院相关影响因素,采用R语言构建非计划再入院的列线图预测模型,发现该模型的预测心力衰竭患者非计划再入院的价值。结果完成随访的223例患者中,有96例(43.05%)因再发心力衰竭住院;再入院组慢性肾病占比(19.79%)、贫血占比(29.17%)、营养风险占比(36.46%)、心房颤动(房颤)占比(40.63%)、血清NT-proBNP水平高于未再入院组,遵医用药占比(64.58%)低于未再入院组(P<0.05);慢性肾病、贫血、营养风险、房颤、遵医用药、血清NT-proBNP水平均为心力衰竭患者非计划再入院的影响因素(P<0.05);Logit(P)=-13.259+3.199×慢性肾病+2.267×贫血+2.749×营养风险+3.227×房颤-0.799×遵医用药+3.416×NT-proBNP,据此构建列线图预测模型,其C-index为0.962,具有良好的区分度;预测模型ROC曲线的曲线下面积(AUC)为0.962(95%CI 0.939~0.984),预测效能较高。结论如皋地区心力衰竭患者非计划再入院率为43.05%,处于较高水平,慢性肾病、贫血、营养风险、房颤、遵医用药、血清NT-proBNP水平均为非计划再入院的影响因素,根据上述影响因素构建列线图预测模型有助于预测心力衰竭患者1年内非计划再入院风险,具有较高预测效能。; 关键词心力衰竭非计划再入院影响因素列线图模型预测; Keywords Heart failure Unplanned readmission Influencing factors line graph model prediction; 分类号 R541.6 [医药卫生—心血管疾病]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名急性心肌梗死早期恶性室性心律失常风险预测模型的构建被引量：1: 5; 作者陈日超韦荣菊陈华蔡彬杨钦兰李春春荣琴; 机构桂林医学院第二附属医院全科医疗科桂林医学院附属医院心血管一病区; 出处《中国医学工程》 2023年第3期19-25,共7页; 基金广西壮族自治区卫生健康委员会自筹经费科研课题(Z20211648)。; 文摘目的构建急性心肌梗死(AMI)早期恶性室性心律失常(MVA)风险预测模型,为AMI患者早期MVA预测提供参考。方法收集2018年10月至2021年10月桂林医学院两家附属医院AMI患者资料,其中早期发生MVA者44例(MVA组),未发生MVA患者154例(非MVA组)。收集一般基线资料、生化及检查结果,采用单因素分析和logistic回归分析筛选AMI患者早期MVA独立风险因素,构建风险预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积验证预测模型的区分度,校正曲线及决策曲线评价及验证预测模型的一致性及临床获益,通过Bootstrap自抽样法(B=1000)行内部验证。结果通过单因素分析和Logistic回归分析筛选出饮酒史、BMI、Killip分级、CKMB、尿酸为AMI患者早期MVA的独立危险因素(P<0.05)。以此构建AMI患者早期MVA的风险预测模型,并采用ROC曲线对模型鉴别效能进行评价,显示AUC是0.893(95%CI:0.827~0.943)。校正曲线及决策曲线显示本预测模型具有良好的一致性和临床适用性。采用Bootstrap法(B=1000)进行内部验证显示C指数为0.872,表明本模型具有良好的区分度。结论本研究通过纳入饮酒史、BMI、Killip分级、CKMB、尿酸5个危险因素构建的AMI患者早期发生MVA风险预测模型,显示出较好的区分度、一致性及临床适用性,对AMI早期MVA有良好的预测价值。; 关键词急性心肌梗死恶性室性心律失常风险预测模型列线图; Keywords acute myocardial infarction malignant ventricular arrhythmia risk prediction model column diagram; 分类号 R542.22 [医药卫生—心血管疾病]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名慢性心力衰竭患者轻度认知障碍风险预测列线图模型的构建及验证被引量：3: 6; 作者王娟娟许小明刘宁宁彬段永丽; 机构安徽省阜阳市人民医院心血管内科遵义医科大学珠海校区护理学院; 出处《中国医药导报》 CAS 2023年第26期27-32,共6页; 基金安徽省卫生健康委员会科研立项项目(AHWJ2021 b070) 安徽省阜阳市卫生健康委员会科研立项项目(FY2021-133)。; 文摘目的构建并验证慢性心力衰竭(CHF)患者轻度认知障碍(MCI)的风险列线图模型。方法选取2021年1月至9月安徽省阜阳市人民医院(以下简称“我院”)心血管内科309例CHF患者为建模组;选取2021年10月至12月我院心血管内科52例CHF患者为外部验证组。采用单、多因素分析探讨影响因素,构建预测模型,并进行内外部验证。结果年龄、文化程度、匹兹堡睡眠质量评定表评分、Frail评分是CHF患者MCI的影响因素(OR>1,P<0.05);内部验证显示AUC=0.840,Youden指数=0.480,灵敏度为0.730,特异度为0.750,模型拟合度及预测能力良好;外部验证显示AUC=0.876,Youden指数=0.684,灵敏度为0.743,特异度为0.941,H-L检验P=0.448。结论CHF患者MCI的发生率为64.8%;年龄、文化程度、匹兹堡睡眠质量评定表评分及Frail评分为危险因素,该模型可为评估CHF患者MCI的发生风险提供参考依据。; 关键词慢性心力衰竭轻度认知障碍危险因素列线图预测模型; Keywords Chronic heart failure Cognitive impairment risk factors columnar graph Predictive model; 分类号 R195.4 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	老年重症肺炎并发心力衰竭的危险因素分析及风险预测模型构建	林青岳林臣国陈立军	《浙江临床医学》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	ICU患者人工气道相关压力性损伤风险列线图预测模型的构建	周祥龙张国琴张帅姚惠萍陈小芳蒋雪梅高丽陈群	《护士进修杂志》	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法	王明唐小林杨凯李国法胡晓松	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	228例心力衰竭患者非计划再入院率调查及logistic预测模型建立研究	黄荔荔徐琴沈建宏李雯	《中国心血管病研究》 CAS	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	急性心肌梗死早期恶性室性心律失常风险预测模型的构建	陈日超韦荣菊陈华蔡彬杨钦兰李春春荣琴	《中国医学工程》	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	慢性心力衰竭患者轻度认知障碍风险预测列线图模型的构建及验证	王娟娟许小明刘宁宁彬段永丽	《中国医药导报》 CAS	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料