肺结核病人出院后31 d内非计划性再入院风险预测模型的构建及验证

Construction and validation of a risk predictive model for unplanned readmission of pulmonary tuberculosis patients within 31 days after discharge

目的:调查肺结核病人出院后31 d内非计划性再入院的危险因素,建立定量风险预测模型并进行验证,为临床评估高风险病人提供一种量化工具。方法:回顾性总结2018年6月—2021年9月我院确诊的3165例肺结核病人,根据出院后31 d内是否发生非计划性再入院分为返院组198例和未返院组2967例。比较两组的临床资料,采用多因素Logistic回归分析筛选危险因素。结果:Logistic回归分析显示,年龄(X_(1))、主动吸烟(X_(2))、慢性阻塞性肺疾病(X_(3))、出院准备度得分(X_(4))、介入治疗(X_(5))、药物副反应(X_(6))和疾病进展(X 7)是非计划性再入院的独立危险因素(P<0.05)。预测模型Y=-0.326+1.032X_(1)+0.659X_(2)+0.785X_(3)—0.923X_(4)+0.421X_(5)+1.869X_(6)+2.102X_(7)。受试者工作曲线显示,模型预测非计划性再入院的受试者工作曲线下面积为0.867,约登指数最大值为0.745,灵敏度为86.9%,特异度为75.6%,临界值为2.65。Hosmer-Lemeshow检验显示,模型拟合优度较好(χ^(2)=1.001,P=0.641)。结论:肺结核病人应用预测模型能够较好地评估出院后31 d内非计划性再入院的风险,指导临床恰当干预,降低病人返院率,有较高的临床应用价值。