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急性脑卒中患者术后并发重症肺炎预测模型的构建及验证
被引量：
3
1
作者
李云云
聂玉琴
+4 位作者
许菊芳
杨培娥
张红玉
孙艳
赛皮叶古丽·艾尼
《山东医药》
CAS
2023年第17期53-57,共5页
目的 探索急性脑卒中患者术后并发重症肺炎的危险因素,构建风险预测模型并验证其效能。方法 回顾性收集急性脑卒中需进行手术治疗的患者254例,按照随机数字表法随机抽取70%组成建模组(n=177),30%组成验证组(n=77)。以2022年5月29日为截...
目的 探索急性脑卒中患者术后并发重症肺炎的危险因素,构建风险预测模型并验证其效能。方法 回顾性收集急性脑卒中需进行手术治疗的患者254例,按照随机数字表法随机抽取70%组成建模组(n=177),30%组成验证组(n=77)。以2022年5月29日为截止日期,纳入患者发生重症肺炎137例,其中建模组101例、验证组36例。收集急性脑卒中术后并发重症肺炎相关临床特征,包括年龄、性别、BMI、卒中类型、吸烟史、冠心病史、糖尿病史、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、合并呼吸系统疾病史、营养风险筛查评分、有无呼吸机辅助通气、有无误吸风险、危重患者APACHEⅡ评分、血乳酸、有无镇痛镇静治疗。采用最小绝对收缩与选择算子法(Lasso回归分析)筛选急性脑卒中术后并发重症肺炎的影响因素,将Lasso回归分析筛选出来的影响因素进一步行多因素Logistic回归分析,以二元Logistic回归建立急性脑卒中术后并发重症肺炎的列线图预测模型。采用内部验证及外部验证对预测模型的预测能力进行评估,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线和决策曲线(DCA)评估预测模型的区分度、拟合度、校准度及临床实用性。结果 两组各临床特征比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。LASSO回归分析及多因素Logistic回归分析结果显示,急性脑卒中术后并发重症肺炎的独立影响因素为吸烟史、NIHSS评分、呼吸系统疾病史、呼吸机辅助通气、误吸风险及血乳酸。根据多因素Logistic回归分析筛选出的独立影响因素构建急性脑卒中术后并发重症肺炎的列线图预测模型,ROC曲线分析结果显示,列线图预测模型在建模组中预测急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的敏感度为80.6%,特异度为74.7%,AUC为0.915(95%CI 0.876~0.953);在验证组中的敏感度为79.5%,特异度为78.4%,AUC为0.893(95%CI 0.819~0.966)。Hosmer-Lemeshow检验在建模组中P=0.598、验证组中P=0.134。列线图的校准曲线分析结果显示,列线图预测模型在两组中预测急性脑卒中患者术后发生重症肺炎风险与实际发病风险均较为一致。列线图的决策曲线分析结果显示,列线图预测模型在两组中均表现出较高的临床实用价值。结论 吸烟史、NIHSS评分、呼吸系统疾病史、呼吸机辅助通气、误吸风险及血乳酸是急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的独立影响因素,基于上述影响因素建立的急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的列线图预测模型具有良好的区分度、校准度、拟合度及临床实用性。
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关键词
脑卒中
影响因素
预测模型
列线图
重症肺炎
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职称材料
题名
急性脑卒中患者术后并发重症肺炎预测模型的构建及验证
被引量：
3
1
作者
李云云
聂玉琴
许菊芳
杨培娥
张红玉
孙艳
赛皮叶古丽·艾尼
机构
新疆医科大学
护理学院
新疆医科大学
第二
附属
医院
护理部
新疆医科大学
第二
附属
医院
神经
外科
新疆医科大学第二附属医院神经重症监护室
出处
《山东医药》
CAS
2023年第17期53-57,共5页
基金
新疆神经系统疾病研究重点实验室项目(XJDX1711-2106)。
文摘
目的 探索急性脑卒中患者术后并发重症肺炎的危险因素,构建风险预测模型并验证其效能。方法 回顾性收集急性脑卒中需进行手术治疗的患者254例,按照随机数字表法随机抽取70%组成建模组(n=177),30%组成验证组(n=77)。以2022年5月29日为截止日期,纳入患者发生重症肺炎137例,其中建模组101例、验证组36例。收集急性脑卒中术后并发重症肺炎相关临床特征,包括年龄、性别、BMI、卒中类型、吸烟史、冠心病史、糖尿病史、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、合并呼吸系统疾病史、营养风险筛查评分、有无呼吸机辅助通气、有无误吸风险、危重患者APACHEⅡ评分、血乳酸、有无镇痛镇静治疗。采用最小绝对收缩与选择算子法(Lasso回归分析)筛选急性脑卒中术后并发重症肺炎的影响因素,将Lasso回归分析筛选出来的影响因素进一步行多因素Logistic回归分析,以二元Logistic回归建立急性脑卒中术后并发重症肺炎的列线图预测模型。采用内部验证及外部验证对预测模型的预测能力进行评估,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线和决策曲线(DCA)评估预测模型的区分度、拟合度、校准度及临床实用性。结果 两组各临床特征比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。LASSO回归分析及多因素Logistic回归分析结果显示,急性脑卒中术后并发重症肺炎的独立影响因素为吸烟史、NIHSS评分、呼吸系统疾病史、呼吸机辅助通气、误吸风险及血乳酸。根据多因素Logistic回归分析筛选出的独立影响因素构建急性脑卒中术后并发重症肺炎的列线图预测模型,ROC曲线分析结果显示,列线图预测模型在建模组中预测急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的敏感度为80.6%,特异度为74.7%,AUC为0.915(95%CI 0.876~0.953);在验证组中的敏感度为79.5%,特异度为78.4%,AUC为0.893(95%CI 0.819~0.966)。Hosmer-Lemeshow检验在建模组中P=0.598、验证组中P=0.134。列线图的校准曲线分析结果显示,列线图预测模型在两组中预测急性脑卒中患者术后发生重症肺炎风险与实际发病风险均较为一致。列线图的决策曲线分析结果显示,列线图预测模型在两组中均表现出较高的临床实用价值。结论 吸烟史、NIHSS评分、呼吸系统疾病史、呼吸机辅助通气、误吸风险及血乳酸是急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的独立影响因素,基于上述影响因素建立的急性脑卒中患者术后发生重症肺炎的列线图预测模型具有良好的区分度、校准度、拟合度及临床实用性。
关键词
脑卒中
影响因素
预测模型
列线图
重症肺炎
分类号
R743. [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
急性脑卒中患者术后并发重症肺炎预测模型的构建及验证
李云云
聂玉琴
许菊芳
杨培娥
张红玉
孙艳
赛皮叶古丽·艾尼
《山东医药》
CAS
2023
3
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