原发性三叉神经痛患者睡眠障碍的风险列线图构建与验证

目的:探讨原发性三叉神经痛患者睡眠障碍的相关危险因素,构建并验证该风险预测列线图模型。方法:回顾性分析我院2020年9月—2023年9月收治的120例明确有原发性三叉神经痛患者的相关资料,按照7∶3比例分为建模集(n=84)和验证集(n=36),并根据患者是否发生睡眠障碍分为睡眠障碍组与睡眠正常组。收集一般资料和临床资料,通过单因素分析和进一步多因素logistic回归分析筛选患者发生睡眠障碍的独立影响因素,使用R软件绘制列线图和校准图来判断实际发生率和预测发生率的一致性;ROC评估风险预测模型的预测价值;并采用H-L检验判断模型的拟合优度。结果:84例建模集中,有20例患者出现睡眠障碍,睡眠障碍发生率为23.81%。多因素logistic回归分析结果得出:年龄、焦虑程度(GAD-7评分)、抑郁程度(PHQ-9评分)、病程、疼痛程度(VAS评分)均为发生睡眠障碍的独立影响因素(P<0.05)。风险预测模型为:Logit(P)=18.246-0.264×(年龄)-0.539×(GAD-7评分)-0.361×(PHQ-9评分)-0.981×(VSA评分)。建模集ROC中AUC为0.980(95%CI:0.958~1.000),其敏感度为95.0%,特异度为92.2%,绘制建模集的预测模型校准图当中校准曲线贴近于标准曲线,提示该模型一致性较好;H-L拟合优度检验结果显示(χ^(2)=1.002,P=0.998);外部验证AUC为0.966(95%CI:0.931~1.000),其敏感度为90.0%,特异度为92.2%。结论:原发性三叉神经痛患者年龄、病程、焦虑程度、抑郁程度、疼痛程度均为发生睡眠障碍的独立影响因素,基于上述因素构建出的风险预测列线图模型具有很好的临床评估效能和应用价值。