护理人员同情心疲乏动态列线图预测模型的构建及验证

Construction of a dynamic nomogram prediction model for compassion fatigue in nurses and its validation

目的构建并验证护理人员同情心疲乏(CF)动态列线图模型。方法选取2021年9月-2022年2月锦州医科大学附属第一医院及辽宁中医药大学附属第四医院479名护理人员为研究对象,以2021年9月-2021年11月锦州医科大学附属第一医院的307例护理人员为建模组。应用R4.1.1进行相关性分析,并对17个因素进行LASSO回归筛选出CF的独立危险因素。基于R-shiny构建动态列线图模型,采用Bootstrap法进行内部验证。选取2021年12月-2022年2月辽宁中医药大学附属第四医院的172名护理人员为验证组对模型进行外部验证。结果建模组307例护理人员中发生CF 238例,未发生69例。通过LASSO回归筛选,最终纳入心理韧性评分、月收入、周工作时间、科室、工作不满意、不再选择护理6个因素构建预测模型。内部验证显示ROC曲线下面积(AUC)为0.939,外部验证AUC为0.892,Calibration曲线均与理想曲线接近。结论本研究基于R-shiny构建的动态列线图预测模型效果良好,可为临床护理人员CF筛查提供借鉴。