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基于技术接受模型的血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表的编制与信效度检验
1
作者
高玉梅
马峥嵘
+3 位作者
吴桃峰
杨群
蔡惠兰
姜小梅
《中国血液净化》
2025年第4期336-342,共7页
目的编制血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表,并评价其信效度。方法基于技术接受模型,通过概念分析法、文献回顾、半结构式访谈,初步拟定量表的条目池;应用德尔菲法进行专家函询,形成初始版血液透析护士动静脉内瘘超声技术...
目的编制血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表,并评价其信效度。方法基于技术接受模型,通过概念分析法、文献回顾、半结构式访谈,初步拟定量表的条目池;应用德尔菲法进行专家函询,形成初始版血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表;并对血液透析护士进行调查,评价信效度。结果共发放问卷440份,回收有效问卷430份,问卷有效回收率为97.73%。量表包含5个维度(38个条目),分别为感知有用性、感知易用性、外部因素、使用者态度、行为意愿。总量表Cronbach'sα系数为0.934,重测信度为0.875。量表水平的内容效度指数为0.978,条目水平的内容效度指数范围为0.800~1.000。结论血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表具有较好的信效度,可作为测量血液透析护士超声技术运用意愿及普及难度的工具。
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关键词
技术接受模型
超声技术
血液透析护士
动静脉内瘘
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职称材料
基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析患者睡眠障碍的预测模型
2
作者
孙海云
尹沛然
钱鹏
《中国血液净化》
CSCD
2024年第7期529-533,共5页
目的基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者睡眠障碍(sleep disorder,SD)的预测模型。方法选取苏州大学附属第二医院行MHD的慢性肾衰竭(chronic renal failure,CRF)患者,根据MHD后6个月是否发生S...
目的基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者睡眠障碍(sleep disorder,SD)的预测模型。方法选取苏州大学附属第二医院行MHD的慢性肾衰竭(chronic renal failure,CRF)患者,根据MHD后6个月是否发生SD分为SD组和非SD组。比较2组临床资料,分析SD发生的影响因素,根据预测因素构建SD的Nomogram预测模型。结果198例CRF患者MHD后第6个月92例患者发生SD,SD发生率为46.46%;Logistic分析显示年龄(OR=2.152,95%CI:1.246~3.718,P<0.001)、皮肤瘙痒(OR=6.209,95%CI:2.051~18.796,P<0.001)、抑郁(OR=3.715,95%CI:1.531~9.013,P<0.001)、尿素清除指数(urea clearance index,Kt/V)(OR=0.302,95%CI:0.154~0.592,P<0.001)、血磷(OR=2.274,95%CI:1.236~4.185,P<0.001)、钙磷乘积(OR=3.210,95%CI:1.517~6.792,P<0.001)、血清合肽素(OR=6.816,95%CI:2.317~20.048,P<0.001)、α-淀粉酶(OR=5.277,95%CI:1.953~14.257,P<0.001)、25羟维生素D3(OR=0.381,95%CI:0.186~0.780,P<0.001)均为SD发生的影响因素;根据Lasso、Logistic分析筛选出上述9个指标构建SD的Nomogram预测模型,该模型预测MHD患者发生SD的曲线下面积(AUC)为0.928(95%CI:0.892~0.963),预测敏感度、特异度分别为81.13%、90.11%。结论根据MHD患者发生SD的因素构建Nomogram预测模型,在预测SD发生风险方面具有较高预测效能和良好临床效用。
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关键词
慢性肾衰竭
维持性血液透析
睡眠障碍
影响因素
预测模型
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职称材料
题名
基于技术接受模型的血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表的编制与信效度检验
1
作者
高玉梅
马峥嵘
吴桃峰
杨群
蔡惠兰
姜小梅
机构
苏州
高新区人民
医院
血液
净化
中心
南京医科
大学
附属
苏州
医院
(
苏州
市立
医院
)呼吸内科
苏北人民
医院
血液
净化
中心
上海交通
大学
医学院
苏州
九龙
医院
科教科
苏州大学附属第二医院血液净化中心
出处
《中国血液净化》
2025年第4期336-342,共7页
基金
苏州市卫生健康委员会2023年度“科教兴卫”青年科技项目(KJXW2023038)
苏州市医学重点扶持学科建设项目(SZFCXK202110)
苏州高新区人民医院科学创新基金项目(SGY2021A03)。
文摘
目的编制血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表,并评价其信效度。方法基于技术接受模型,通过概念分析法、文献回顾、半结构式访谈,初步拟定量表的条目池;应用德尔菲法进行专家函询,形成初始版血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表;并对血液透析护士进行调查,评价信效度。结果共发放问卷440份,回收有效问卷430份,问卷有效回收率为97.73%。量表包含5个维度(38个条目),分别为感知有用性、感知易用性、外部因素、使用者态度、行为意愿。总量表Cronbach'sα系数为0.934,重测信度为0.875。量表水平的内容效度指数为0.978,条目水平的内容效度指数范围为0.800~1.000。结论血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表具有较好的信效度,可作为测量血液透析护士超声技术运用意愿及普及难度的工具。
关键词
技术接受模型
超声技术
血液透析护士
动静脉内瘘
Keywords
Technology acceptance model
Ultrasonic technology
Hemodialysis nurse
Arteriovenous fistula
分类号
R473 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析患者睡眠障碍的预测模型
2
作者
孙海云
尹沛然
钱鹏
机构
苏州大学附属第二医院血液净化中心
苏州大学
附属
第二
医院
肾内科
出处
《中国血液净化》
CSCD
2024年第7期529-533,共5页
基金
苏州市科技计划项目(SYS2020132)。
文摘
目的基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者睡眠障碍(sleep disorder,SD)的预测模型。方法选取苏州大学附属第二医院行MHD的慢性肾衰竭(chronic renal failure,CRF)患者,根据MHD后6个月是否发生SD分为SD组和非SD组。比较2组临床资料,分析SD发生的影响因素,根据预测因素构建SD的Nomogram预测模型。结果198例CRF患者MHD后第6个月92例患者发生SD,SD发生率为46.46%;Logistic分析显示年龄(OR=2.152,95%CI:1.246~3.718,P<0.001)、皮肤瘙痒(OR=6.209,95%CI:2.051~18.796,P<0.001)、抑郁(OR=3.715,95%CI:1.531~9.013,P<0.001)、尿素清除指数(urea clearance index,Kt/V)(OR=0.302,95%CI:0.154~0.592,P<0.001)、血磷(OR=2.274,95%CI:1.236~4.185,P<0.001)、钙磷乘积(OR=3.210,95%CI:1.517~6.792,P<0.001)、血清合肽素(OR=6.816,95%CI:2.317~20.048,P<0.001)、α-淀粉酶(OR=5.277,95%CI:1.953~14.257,P<0.001)、25羟维生素D3(OR=0.381,95%CI:0.186~0.780,P<0.001)均为SD发生的影响因素;根据Lasso、Logistic分析筛选出上述9个指标构建SD的Nomogram预测模型,该模型预测MHD患者发生SD的曲线下面积(AUC)为0.928(95%CI:0.892~0.963),预测敏感度、特异度分别为81.13%、90.11%。结论根据MHD患者发生SD的因素构建Nomogram预测模型,在预测SD发生风险方面具有较高预测效能和良好临床效用。
关键词
慢性肾衰竭
维持性血液透析
睡眠障碍
影响因素
预测模型
Keywords
Chronic renal failure
Maintenance hemodialysis
Sleep disorders
Influencing factor
Prediction model
分类号
R459.5 [医药卫生—治疗学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于技术接受模型的血液透析护士动静脉内瘘超声技术接受度评估量表的编制与信效度检验
高玉梅
马峥嵘
吴桃峰
杨群
蔡惠兰
姜小梅
《中国血液净化》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于Lasso-Nomogram模型构建维持性血液透析患者睡眠障碍的预测模型
孙海云
尹沛然
钱鹏
《中国血液净化》
CSCD
2024
0
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