急性缺血性脑卒中康复无效的风险预测Nomogram模型构建及验证

目的构建急性缺血性脑卒中康复无效的风险预测Nomogram模型并进行验证。方法回顾性分析2018年10月至2022年10月郑州卷烟厂康复医院收治的396例急性缺血性脑卒中患者的临床资料,按照2∶1的比例将其随机分为建模组(264例)和验证组(132例);根据建模组患者治疗后3个月的康复情况将其进一步分为无效组(63例)和有效组(201例),采用多因素Logistic回归分析法分析急性缺血性脑卒中康复无效的危险因素;采用R 3.4.3软件包绘制Nomogram模型,采用Bootstrap法进行内部验证,并绘制校准曲线评价Nomogram模型的校准度,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价Nomogram的预测效能,采用决策曲线(DCA)验证模型的临床净获益率。结果建模组中无效组心房颤动史、梗死灶最大径>4 cm、意识障碍、出血转化占比以及美国国立卫生院神经功能缺损评分(NIHSS)、血糖水平、糖化血红蛋白水平、D-二聚体(D-D)水平均高于有效组(P<0.05),发病至溶栓时间长于有效组(P<0.05);经多因素Logistic回归分析显示,心房颤动、发病至溶栓时间长、NIHSS评分升高、梗死灶最大径>4 cm、出血转化、血糖水平升高、D-D水平升高均是急性缺血性脑卒中患者康复无效的危险因素(P<0.05);根据以上影响因素构建的Nomogram模型经Bootstrap法验证,建模组与验证组的一致性指数分别为0.830、0.816,校正曲线与标准曲线拟合度较好;ROC曲线结果显示,建模组、验证组Nomogram预测急性缺血性脑卒中患者康复无效的曲线下面积分别为0.873、0.856;DCA曲线显示,建模组和验证组的风险阈值概率分别在2%~99%及9%~90%时有较高的净获益值。结论心房颤动、发病至溶栓时间长、NIHSS评分升高、梗死灶最大径>4 cm、出血转化、血糖水平升高、D-D水平升高均是急性缺血性脑卒中患者康复无效的危险因素,据此构建的Nomogram模型具有较好的临床应用价值。

股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓并发症影响因素分析及Nomogram模型建立

目的探讨股骨粗隆间骨折手术后早期发生下肢深静脉血栓的危险因素,并进行Nomogram模型构建。方法选取2018年1月—2020年12月于华北石油管理局总医院行股骨粗隆间骨折手术的120例患者,术后早期发生下肢深静脉血栓13例。按照术后住院期间是否发生下肢深静脉血栓分为并发症组和无并发症组。采用多因素Logistics分析术后发生并发症的风险并构建Nomogram模型。结果并发症组患者住院时长、术后住院时间、治疗总费用均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。单因素分析显示,骨折类型、合并慢性病种类、贫血输血、骨折发病时长是术后下肢深静脉血栓的潜在影响因素,差异有统计学意义(P<0.05)。将单因素有统计学差异的变量进行Logistics多因素分析,合并慢性病种类、贫血输血、骨折发病时长是股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓的独立危险因素(P<0.05)。采用内部数据进行验证,C-index为0.746(95%CI:0.596~0.935),该Nomogram模型预测与实际观测结果吻合度较好。结论术前合并慢性病≥3种、贫血输血、骨折发病时长>1 d是股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓的独立危险因素。本研究构建的Nomogram模型有助于指导医师完善个性化围手术期治疗方案。

Nomogram模型在新生儿耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌肠道定植风险评估中的应用

目的建立一种有效的Nomogram模型,用以评估新生儿耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)肠道定植风险,运用建立的Nomogram模型得出新生儿CRKP具体的定植概率大小,采取个体化的预防策略,减少定植的发生,降低新生儿CRKP继发感染的可能性。方法选取入院后48 h新生儿进行直肠拭子/大便培养及药敏鉴定为CRKP定植患者187例,在同期入院的经检测为非CRKP定植患儿中随机抽取187例为非定植组,共374例进行回顾性研究。通过R语言(R 4.2.1)的caret软件包对374例总样本按建模组∶验证组=3∶1进行随机分组。模型建立:对建模组数据运用R 4.2.1的glmnet包进行LASSO回归分析确定最终用于建模的预测因素,rms软件包进行Nomogram模型的构建。模型验证:R 4.2.1 pROC和rms软件包对建模组和验证组数据分别进行一致性指数(Cindex)、受试者工作特征曲线(ROC)及其曲线下面积(AUC)、校准曲线对Nomogram模型的效能进行内部验证和外部验证。结果运用LASSO回归分析,从研究的35个可能影响新生儿CRKP定植的项目中确定了8个预测因子,分别是性别、剖宫产、母乳喂养、鼻胃管、灌肠、碳青霉烯类、益生菌和总住院时间。使用这8个预测变量构建的Nomogram模型显示出中等预测能力,ROC曲线下面积为建模组0.835、验证组0.800。Hos-mer-Lemeshow检验显示,预测概率与实际概率高度一致(建模组,P=0.678>0.05;验证组,P=0.208>0.05)显示出非常好的拟合度。结论在Nomogram模型中引入性别、剖宫产、母乳喂养、鼻胃管、灌肠、使用碳青霉烯类抗生素、口服益生菌、总住院时间可以提高其预测新生儿CRKP定植风险的能力。根据Nomogram模型预测的定植概率的大小不同,采取个体化的预防措施,减少新生儿CRKP定植的发生,降低新生儿CRKP继发感染的发生率。

肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓风险Nomogram模型的构建

目的:探究肺癌化疗病人发生经外周静脉置入中心静脉导管(PICC)相关上肢静脉血栓的危险因素,构建其风险Nomogram模型,并进一步验证该模型的预测价值。方法:回顾性分析2014年1月—2020年12月南昌大学第一附属医院呼吸内科收治的391例原发性肺癌化疗病人,比较病人的临床资料,并采用多因素Logistic回归模型分析肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓的独立危险因素,R软件整合独立危险因素并构建Nomogram模型。结果:89例(22.76%)肺癌化疗病人出现PICC相关上肢静脉血栓。体质指数(≥27.49 kg/m^(2))、糖尿病(是)、纤维蛋白原(FIB)(≥3.60 g/L)、活化部分凝血活酶时间(APTT)(≥33 s)、D-二聚体(≥0.90 mg/L)以及C反应蛋白(CRP)(≥5.80 mg/L)是肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓的独立危险因素(P<0.05)。该Nomogram模型预测与实际观测结果的吻合度较好,一致性指数(C-index)为0.832[95%CI(0.793,0.866)],当高风险阈值>0.05时,此Nomogram模型在预测肺癌化疗病人PICC相关上肢静脉血栓高风险的方面可提供高于单个独立危险因素的额外临床净收益。结论:基于体质指数、糖尿病、纤维蛋白原、活化部分凝血活酶时间、D-二聚体以及C反应蛋白独立危险因素构建的Nomogram模型在预测肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓具备可行性,可为临床风险分层及制定护理策略提供重要参考。

维持性血液透析患者体外循环管路凝血所致非计划性下机的Nomogram模型构建与验证

目的探讨维持性血液透析患者体外循环管路凝血所致非计划性下机的影响因素,建立维持性血液透析患者体外循环管路凝血所致非计划性下机的Nomogram模型并验证。方法回顾性选取2022年4月—2023年6月在绍兴第二医院医共体总院进行治疗的维持性血液透析患者,按照7∶3的比例分为建模组和验证组。收集建模组临床资料,根据患者是否发生体外循环管路凝血分为凝血组和非凝血组。比较2组临床资料,采用多因素Logistic回归分析维持性血液透析患者体外循环管路凝血的危险因素,构建维持性血液透析患者体外循环管路凝血的Nomogram模型并进行验证。结果共纳入286例患者,其中建模组200例、验证组86例。建模组中凝血组38例、非凝血组162例,维持性血液透析患者体外循环管路凝血发生率为19%。凝血组及非凝血组在是否合并低血压(χ^(2)=4.630,P=0.031)、凝血酶原时间(t=2.392,P=0.018)、血小板计数(t=3.090,P=0.002)、是否首次接受血液透析(χ^(2)=4.935,P=0.026)、抗凝方式(χ^(2)=8.546,P=0.014)、治疗时间(χ^(2)=9.497,P=0.009)、血流速度(χ^(2)=5.194,P=0.023)、是否透析前健康教育(χ^(2)=6.991,P=0.008)等方面比较差异有统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示:合并低血压(OR=3.160,95%CI:1.182~8.447,P=0.022)、血小板计数(OR=1.081,95%CI:1.049~1.115,P<0.001)、是否首次接受血液透析(OR=3.354,95%CI:1.202~9.359,P=0.021)、抗凝方式为无抗凝(OR=5.845,95%CI:1.697~20.132,P=0.005)、未接受健康教育(OR=6.524,95%CI:2.322~18.330,P<0.001)是发生体外循环管路凝血的独立危险因素;凝血酶原时间长(OR=0.378,95%CI:0.261~0.547,P<0.001)、血流速度≥200 ml/min(OR=0.226,95%CI:0.081~0.625,P=0.004)是体外循环管路凝血的保护因素。对Nomogram模型进行验证,ROC曲线下面积为0.891(95%CI:0.835~0.947),区分度良好,最大约登值为0.641,灵敏度为0.789,特异度为0.852。校准曲线的理论值和实际值有较好的一致性。结论本研究构建的维持性血液透析患者体外循环管路凝血所致非计划性下机的风险列线图Nomogram模型效果较好,为临床提供参考。

基于Nomogram模型鉴别肺腺癌病理亚型的临床价值

目的 探讨基于最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建Nomogram模型预测原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)及浸润性腺癌(IAC)的价值。方法 选取本院97例经手术病理证实且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS和MIA归为第1组,IAC为第2组,比较两组患者年龄、性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征差异,采用3D Slicer软件进行图像分割,特征提取与选择,通过LASSO算法对特征进行降维,筛选影像组学特征构建预测模型。再采用R软件的rms工具包构建Nomogram模型,计算ROC曲线下面积(AUC),以评价Nomogram模型鉴别肺磨玻璃结节病理亚型的效能。结果 1)性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征均差异无统计学意义(P>0.05);2)筛选7个CT影像组学特征:平面度、大依赖低灰度强调、小波变换LHL第十百分位、小波变换HLL第十百分位、小波变换最小值、小波变换均值及小依赖低灰度强度比较,差异均有统计学意义(P均<0.05);3)基于CT影像组学特征建立预测肺磨玻璃结节病理亚型的Nomogram模型,训练集中AUC为0.863,准确率为87.9%,灵敏度为67.9%,特异度为91.1%;验证集中AUC为0.792,准确率为75.0%,灵敏度为66.7%,特异度为90.5%,可见此Nomogram模型具有较好的预测效能。结论 对于预测肺腺癌浸润程度,Nomogram模型具有明显优势,可作为一种鉴别手段。

老年重症肺炎患者病情转归不良的风险预测Nomogram模型建立及验证

目的构建老年重症肺炎(SP)患者病情转归不良的风险预测Nomogram模型,并验证其预测效能。方法回顾性分析2022年1月~2023年6月本院重症监护病房收治的432例老年SP患者,随机分为训练集(n=288)和验证集(n=144)。根据患者入住ICU后28天病情转归将其分为转归不良组和转归良好组。采用Logistic回归分析筛选患者病情转归不良的影响因素,构建其风险预测Nomogram模型,以受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的区分度和准确性,以决策曲线分析(DCA)评估模型的临床净获益。结果老年SP患者病情转归不良发生率为24.77%;肺炎严重程度(PSI)评分、白细胞计数(WBC)、纤维蛋白原(FIB)、降钙素原(PCT)是患者病情转归不良的影响因素(OR=1.677、1.619、1.435、1.935,P均<0.05);训练集与验证集的一致性指数(C-index)分别为0.874、0.839;ROC曲线下面积(AUC)分别为0.929、0.891;决策曲线(DCA)显示在训练集及验证集中模型预测病情转归不良的最大净获益值阈值概率区间分别在0~0.91和0~0.90。结论PSI评分、WBC、FIB、PCT是老年SP患者病情转归不良的影响因素,以此为基础构建的风险预测Nomogram模型具有良好预测效能与临床应用价值。

原位肝移植术后早期高BNP的影响因素及Nomogram模型的构建

分析原位肝移植术后早期高BNP的危险因素,并构建Nomogram模型。回顾性收集山东第一医科大学第一附属医院2019年11月至2023年7月136例原位肝移植受者的临床资料。根据受者术后3d内BNP峰值水平分为低BNP组(A组,n=77)和高BNP组(B组,≥400 pg/mL,n=59)。采用Logistic回归分析筛选肝移植术后高BNP的危险因素。使用R软件建立列线图预测模型,并计算一致性指数(Cindex),绘制ROC曲线以及绘制校准曲线。结果显示,手术时间、术中输红细胞量、术前BNP、术后3 d内NTproBNP升高是肝移植术后早期高BNP的独立危险因素。根据独立危险因素构建Nomogram模型,经一致性检验模型预测能力强(C-index=0.900,SD=0.010,Z=8.020,P<0.05)。ROC曲线下面积(AUC)为0.900,灵敏度为82.4%,特异度为90.9%。校准曲线显示,模型预测准确性较好。基于手术时间、术中输红细胞量、术前BNP、术后3 d内NTproBNP构建的预测原位肝移植术后早期高BNP的Nomogram模型,可提高预测原位肝移植术后早期高BNP的准确性。

AECOPD机械通气病人下呼吸道感染风险预测Nomogram模型的构建

目的:构建慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)机械通气病人下呼吸道感染的风险预测Nomogram模型。方法:回顾性选取2019年1月—2022年12月在本院行机械通气的417例AECOPD病人,将所有病人按照2∶1比例随机分为训练集(278例)和验证集(139例)。收集病人资料,统计AECOPD机械通气病人下呼吸道感染发生率,采用单因素分析和多因素Logistic回归分析AECOPD机械通气病人下呼吸道感染的影响因素,应用R软件构建下呼吸道感染风险预测Nomogram模型并进行验证。结果:下呼吸道感染发生率为51.80%(216/417);多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、合并糖尿病、机械通气持续时间、气管插管、合并低蛋白血症、抗菌药物使用时间、抗菌药物使用种类≥2种均是AECOPD机械通气病人下呼吸道感染的独立影响因素(P<0.05);基于多因素Logistic回归分析筛选出的7个影响因素构建风险预测Nomogram模型,该模型在训练集和验证集中预测的曲线下面积分别为0.873[95%CI(0.831,0.915)]、0.858[95%CI(0.791,0.914)];训练集和验证集校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验(P>0.05)均显示预测值和实际值具有良好一致性;决策曲线显示,当训练集阈概率在4%~90%、验证集阈概率在9%~78%时该模型的净收益高。结论:基于7项影响因素[年龄、合并糖尿病、机械通气持续时间、气管插管、合并低蛋白血症、抗菌药物使用时间、抗菌药物使用种类(≥2种)]构建的AECOPD机械通气病人下呼吸道感染的风险预测Nomogram模型具有良好区分度和一致性,且具有临床应用价值。

缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的风险预测Nomogram模型构建研究

目的:探究缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的风险因素并构建其风险预测Nomogram模型。方法:回顾性分析2021年1月—2023年1月本单位收治的477例缺血性脑卒中患者的临床资料,随机分为训练集(n=318)和验证集(n=159),比较训练集与验证集一般资料。随访90d,将训练集患者根据是否发生神经功能预后不良分为预后不良组和预后良好组,收集并比较两组患者的临床资料。采用Cox回归分析筛选缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的危险因素,R软件(R4.0.3)及rms程序包构建缺血性脑卒中患者神经功能预后不良风险预测Nomogram模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)、校正曲线评估模型的预测效能和准确性,决策曲线评估模型的临床收益。结果:缺血性脑卒中患者神经功能预后不良发生率为19.92%;年龄、合并高血压、合并糖尿病、合并高脂血症、合并冠心病、发病至入院时间、入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、白细胞计数、D-二聚体均是缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的危险因素(HR=4.656、4.462、3.914、5.318、5.027、6.498、6.360、4.211、3.445,P<0.05);基于上述危险因素建立缺血性脑卒中患者神经功能预后不良风险预测Nomogram模型,ROC分析结果显示,训练集和验证集预测缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的曲线下面积(AUC)分别为0.946、0.885;Hosmer-Lemeshow检验结果显示,训练集和验证集的风险预测值与实际观测值差异无统计学意义(P>0.05),两集的校正曲线均与理想曲线吻合良好;决策曲线分析表明,Nomogram模型训练集和验证集预测缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的阈值分别大于0.07、0.03时,提供临床净收益。结论:年龄高、合并高血压、合并糖尿病、合并高脂血症、合并冠心病、发病至入院时间长、入院NIHSS评分高、白细胞计数高、D-二聚体高均是缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的危险因素,以此构建的Nomogram模型可准确评估和量化缺血性脑卒中患者神经功能预后不良的风险。

肺癌术后化疗患者癌因性疲乏的Nomogram模型构建

目的分析影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法收集2021年10月至2023年9月江西中医药大学附属医院172例肺癌术后化疗患者的临床资料。采用Piper疲乏修正量表(revised Piper fatigue scale,RPFS)进行调查,评估患者癌因性疲乏程度,Logistic多元回归模型分析影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的危险因素并构建Nomogram预测模型,评估模型预测效能。结果患者文化程度、肿瘤淋巴结转移分类(tumornede metastasis classification,TNM)分期、抑郁、不良反应、白细胞计数等的相关因素的RPFS评分,差异有统计学意义(P<0.05)。肺癌术后化疗患者中/重度癌因性疲乏中,高中及以上文化程度比例、TNM分期Ⅲ/Ⅳ期比例、有抑郁比例、中/重度不良反应比例、白细胞低于正常值下限比例均明显高于无/轻度癌因性疲乏的肺癌术后化疗患者,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic多元回归分析表明文化程度(高中以上)、TNM分期(Ⅲ/Ⅳ期)、抑郁(有)、不良反应程度(中/重度)、白细胞计数(低于正常值下限)是影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的独立危险因素(P<0.05)。内部验证结果显示C指数为0.899(0.842~0.955),一致性较好。Nomogram模型的阈值>0.21,Nomogram模型提供的临床净收益均高于文化程度、TNM分期、抑郁、不良反应程度、白细胞计数单一因子预测结果。结论本研究基于肺癌术后化疗患者癌因疲乏程度的危险因素构建Nomogram模型,该模型可为临床肺癌因术后化疗患者癌性疲乏进行较好预测。

预测磨玻璃结节侵袭性风险的Nomogram模型构建与验证

目的探讨基于生物标志物和CT征象构建的Nomogram模型对磨玻璃结节侵袭性风险的预测价值。方法回顾性分析322例磨玻璃结节患者资料,其中模型组患者240例,验证组患者82例。经Logistic单因素及多因素分析后筛选出磨玻璃结节侵袭性风险的独立危险因素,使用R软件构建出列线图模型,同时绘制临床决策曲线(DCA)、ROC曲线、校准曲线对模型进行内外部验证。结果本研究中磨玻璃结节侵袭性风险的5个独立危险因素分别为系统免疫炎症指数(SII)、CYFRA21-1、边缘、血管集束征和结节实性成分占比(CTR)。由此构建的列线图模型ROC曲线下面积为0.946,外部验证组ROC曲线下面积为0.932,提示该模型具有良好的预测磨玻璃结节侵袭性风险能力。通过Bootstrap 1000次自动抽样绘制校准曲线对模型进行内部验证,结果示模型曲线与实际曲线一致性指数为0.955,绝对误差较小,拟合度良好。DCA曲线显示出较好的临床实用性。同时结节边缘、血管集束征和CTR与浸润性腺癌病理亚型相关。结论基于生物标志物和CT征象构建的Nomogram模型对磨玻璃结节侵袭性风险具有较好的预测价值和临床实用性。

CPFE患者病情转归不良的影响因素分析及风险预测Nomogram模型构建

目的 分析肺纤维化合并肺气肿(CPFE)患者病情转归不良的影响因素并构建其风险预测Nomogram模型。方法 回顾性分析2018年1月至2023年10月于徐州医科大学附属宿迁医院/南京鼓楼医院集团宿迁医院接受治疗的360例CPFE患者的临床资料,按照7∶3的比例随机分为训练集252例和验证集108例。将训练集患者根据病情转归情况分为转归不良组和转归良好组,比较各组患者一般资料,采用多因素Logistic回归分析患者病情转归不良的影响因素;采用R语言软件4.0“rms”程序包构建CPFE患者病情转归不良的风险预测Nomogram模型,H-L检验判断模型的拟合优度,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测能力,采用校正曲线对模型进行校准度分析。结果 360例CPFE患者中,病情转归不良的发生率为19.17%(69/360)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、吸烟指数、CRP升高均是CPFE患者病情转归不良的危险因素(P<0.05),第1秒用力呼气容积(FEV1)/用力肺活量(FVC)、一氧化碳弥散量占预计值百分比(DLCO%)升高是CPFE患者病情转归不良的保护因素(P<0.05)。以上述因素为基础构建的Nomogram模型预测训练集和验证集CPFE患者病情转归不良的ROC曲线,曲线下面积(AUC)分别为0.892(95%CI:0.847~0.927)和0.760(95%CI:0.668~0.837),H-L检验结果显示模型与训练集、验证集的拟合度均良好(P>0.05),校准曲线显示模型预测CPFE患者病情转归不良的预测值与训练集、验证集实际值一致性高。结论 基于年龄、吸烟指数、FEV1/FVC、DLCO%、CRP构建的CPFE患者病情转归不良Nomogram风险预测模型具有良好的预测性能,可准确评估量化患者病情转归不良的风险。

个体化预测甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的风险预测Nomogram模型的建立与验证

目的建立个体化预测甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的风险预测Nomogram模型并验证。方法选取甲状腺功能减退孕产妇160例作为研究对象,其中合并妊娠期糖尿病患者(观察组)85例,血糖正常患者(对照组)75例。比较2组患者的年龄、孕次、产次以及孕前体质量指数、甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)、胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、胰岛β细胞功能指数(HOMA-β)、游离四碘甲腺原氨酸(FT4)、游离三碘甲腺原氨酸(FT3)和促甲状腺激素(TSH)。采用多因素分析法分析甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的危险因素。采用Nomogram模型预测甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的风险。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估Nomogram模型对状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的预测价值。结果观察组患者的年龄、孕次、产次以及孕前体质量指数、TPOAb、HOMA-IR、HOMA-β高于对照组,孕前FT4、FT3、TSH低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素分析显示,较高的年龄、孕次、产次以及孕前体质量指数、TPOAb、HOMA-IR、HOMA-β和较低的孕前FT4、FT3、TSH均是甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的危险因素。Nomogram模型预测显示,较高的年龄(28~31岁)、孕次(2次以上)、产次(1次以上)和孕前体质量指数(24.00 kg/m^(2)以上)、TPOAb(>421.33 IU/mL)、HOMA-IR(>2.21)、HOMA-β(>115.66)以及较低的孕前FT4(<0.33 ng/dL)、FT3(<1.65 pg/mL)、TSH(<0.26 mIU/mL)均是甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的危险因素。ROC曲线分析显示,Nomogram模型预测甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病的曲线下面积为0.785,预测效能较好。结论风险预测Nomogram模型在个体化预测甲状腺功能减退孕妇发生妊娠期糖尿病中的价值较高。

2型糖尿病并发认知功能障碍的危险因素分析及Nomogram模型构建

目的:探讨2型糖尿病(T2DM)并发认知功能障碍的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法:回顾性分析海安市人民医院2021年1月~2022年12月治疗的193例T2DM患者的临床资料,根据有无并发认知功能障碍将其分为并发组和未并发组。采用多因素Logistic回归分析T2DM患者并发认知功能障碍的影响因素,采用R 3.5.3软件构建风险预测Nomogram模型,并评估模型区分度和预测效能。结果:T2DM患者认知功能障碍发生率为38.86%(75/193);年龄≥65岁、病程≥10年、糖尿病视网膜病变、糖化血红蛋白(HbA1c)≥8%、超敏-C反应蛋白(hs-CRP)≥10 mg/L均是T2DM患者并发认知功能障碍的危险因素(P<0.05);基于5项危险因素构建风险预测Nomogram模型,Bootstrap自抽样验证的一致性指数为0.834,校准曲线图显示校准曲线与标准曲线贴合较好,受试者工作特征曲线(ROC)显示,Nomogram模型预测的灵敏度、特异度、曲线下面积分别为82.67%、86.44%、0.859。结论:年龄≥65岁、病程≥10年、糖尿病视网膜病变、HbA1c≥8%、hs-CRP≥10 mg/L均是T2DM患者并发认知功能障碍的独立危险因素,基于以上5项危险因素构建的风险预测Nomogram模型具有良好一致性和预测效能。

主动脉夹层动脉瘤腔内介入术后长期生存状况可视化Nomogram模型的构建与验证

目的:探讨主动脉夹层动脉瘤(ADA)腔内介入术后长期生存状况的影响因素,构建其可视化Nomogram预测模型,并对模型预测性能进行检验。方法:选取2018年1月—2020年2月中国人民解放军空军军医大学第一附属医院收治的290例接受腔内介入术的ADA病人,按7∶3分为模型建立人群(203例)与模型验证人群(87例),根据术后2年生存状况分为死亡组、生存组,对腔内介入术后长期生存状况进行单因素分析,LASSO回归分析筛选各预测因素,并分析生存状况的影响因素,绘制生存状况的可视化Nomogram预测模型。结果:术后2年55例(18.97%)死亡,235例(81.03%)生存。经单因素分析,模型建立人群、模型验证人群中死亡组高血压、慢性肾功能不全、心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变病人占比与纤维蛋白原降解产物(FDP)、D-二聚体高于生存组,左室射血分数(LVEF)、血小板计数、纤维蛋白原(FIB)低于生存组,活化部分凝血酶时间(APTT)、凝血酶原时间(PT)长于生存组(P<0.05);LASSO回归分析选出7个预测变量为心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变、LVEF,经Logistic回归分析,7个预测变量均为ADA腔内介入术后长期生存状况的影响因素(P<0.05),拟合良好(χ^(2)=1.902,df=8,P=0.544);绘制ADA腔内介入术后长期生存状况的Nomogram可视化预测模型,该模型C-index为0.944,预测能力良好。经校准曲线分析,模型建立人群、模型验证人群校准度分别为0.833,0.816,提示模型预测生存状况的校准度良好。结论:心房颤动、Stanford分型A型、累及冠状动脉系统、累及颈部血管、累及腹部大血管、心电图ST段或T波改变、LVEF是ADA腔内介入术后长期生存状况影响因素,基于以上因素所构建预测模型具有良好预测能力,可为临床预测ADA腔内介入术后长期生存状况提供参考,有利于指导临床随访、干预及管理。

慢性阻塞性肺疾病患者发生肺部感染的危险因素及Nomogram模型预测

目的:探究慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者发生肺部感染(PI)的危险因素分析并构建Nomogram预测模型。方法:回顾性分析178例COPD患者临床资料,按照是否发生PI将其分为非PI组(n=106)与PI组(n=72)。分析两组临床资料,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析相关指标对COPD发生PI的预测价值;通过Logistic回归分析影响COPD发生PI的独立危险因素;通过R语言软件4.0“rms”包构建COPD发生PI的Nomogram风险预测模型,通过校正曲线对Nomogram风险预测模型进行内部验证,通过决策曲线对Nomogram风险预测模型的预测效能进行评估。结果:PI组机械通气、呼吸衰竭、抗生素种类多、1年内急性加重次数多、低蛋白血症比例及住院时间、抗生素应用时间均较非PI组明显升高(P<0.05)。住院时间、抗生素应用时间的曲线下面积(AUC)分别为0.674、0.761,最佳截断值分别为18 d、8 d。机械通气、住院时间、抗生素应用时间、呼吸衰竭、抗生素种类≥2种、1年内急性加重次数≥2次、低蛋白血症均可作为COPD发生PI的独立危险因素。Nomogram风险预测模型预测COPD发生PI的C-index为0.855(95%CI:0.825~0.884),校准曲线趋于理想曲线。预测阈值>0.15,Nomogram风险预测模型提供临床净收益,且临床净收益均高于独立预测因子。结论:基于机械通气、住院时间、抗生素应用时间、呼吸衰竭、抗生素种类≥2种、1年内急性加重次数≥2次、低蛋白血症构建了COPD发生PI的Nomogram风险预测模型。

老年心力衰竭患者营养不良nomogram模型的构建与评价

目的分析老年心力衰竭患者营养不良的影响因素,构建并评价nomogram模型,为医护人员提供一种快速鉴别心力衰竭患者发生营养不良的方法。方法选取2020年1月至2021年12月在郑州大学第一附属医院心血管内科住院的338例心力衰竭患者为研究对象,进行NRS 2002评分,收集氨基末端B型钠尿肽前体(NT-proBNP)、白蛋白(ALB)、血红蛋白、肌酐、尿酸、肾小球滤过率(GFR)、空腹血糖(FBG)等实验室检查结果,依据ALB结果将研究对象分为营养不良组和营养正常组。然后运用二元logistic回归分析营养不良影响因素。最后使用R软件构建nomogram模型和校准曲线,并采用受试者工作特征(ROC)曲线和校准图评价模型的准确性。结果338名研究对象中营养不良发生率为21.6%(73例),老年心力衰竭患者发生营养不良的独立危险因素分别为年龄>80岁(OR=5.10,P=0.002)、住院时间≥8 d(OR=7.70,P<0.001)、GFR<60 mL·min^(-1)(OR=4.08,P=0.018)、NT-proBNP≥4000 ng·L^(-1)(OR=3.62,P=0.011)、FBG>6.1 mmol·L^(-1)(OR=7.44,P<0.001);构建预测老年心力衰竭患者发生营养不良的nomogram模型,其ROC曲线下面积(AUC)为0.91,一致性指数为0.808。NRS 2002评分判断营养不良的AUC为0.79。结论老年心力衰竭患者营养不良发生率较高,年龄、住院时间、GFR、NT-proBNP和FBG均为发生营养不良的影响因素,基于以上影响因素所构建的nomogram模型可有效预测老年心力衰竭患者发生营养不良风险。

首发急性脑卒中病人急诊救治后发生急性应激障碍Nomogram模型的构建

目的:探讨首发急性脑卒中病人急诊救治后发生急性应激障碍(ASD)的影响因素,据此构建Nomogram模型并进行验证。方法:前瞻性选取2021年4月—2023年8月在我院急诊接受救治的190例首发急性脑卒中病人为研究对象,根据病人接受急诊救治后有无发生ASD分为应激组(n=69)和无应激组(n=121),采用Logistic回归分析探讨其影响因素,并据此构建预测模型,使用R语言软件绘制Nomogram图,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线检验其预测效能。结果:Logistic回归分析结果显示,性格类型、急诊救治效果、运动功能障碍、视觉功能障碍、国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、社会支持评定量表(SSRS)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、广泛焦虑量表(GAD-7)、匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)、合并其他慢性病均是首发急性脑卒中病人急诊救治后发生ASD的影响因素(P<0.05)。基于以上10个独立影响因素构建Nomogram模型,并绘制ROC曲线,其曲线下面积(AUC)为0.893,最佳截断值为0.312分,对应的灵敏度、特异度分别为0.884,0.760,表明模型的区分能力良好。校准曲线结果显示,平均绝对误差(MAE)为0.037,校准曲线贴合理想曲线,表示模型具有较好的校准性能。结论:首发急性脑卒中急诊救治后发生ASD受性格类型、急诊救治效果、脑卒中病情、抑郁情绪等因素影响;本研究构建的Nomogram模型预测性能良好,以此制定针对性护理对策有利于预防或减少首发急性脑卒中病人急诊救治后ASD的发生。

急性脑梗死病人迟发性癫痫发生现状及Nomogram模型的构建

目的:探讨急性脑梗死(ACI)病人迟发性癫痫的发生现状及其危险因素,并以此构建Nomogram模型。方法:选取2022年7月—2023年6月在我院急诊抢救的140例ACI病人列为模型组,2023年7月—2023年10月在我院急诊抢救的60例ACI病人列为验证组。采用多因素Logistic回归分析探究ACI病人发生迟发性癫痫的影响因素,应用R语言软件绘制列线图,以此构建Nomogran风险预警模型。同时绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线及临床决策曲线,以评估该模型的预测性能和临床适用性。结果:140例ACI病人中,43例发生迟发性癫痫,发生率为30.71%。Logistic回归分析结果显示,美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分>15分、梗死部位为颞叶、病灶累及皮质、意识障碍、发热是ACI病人发生迟发性癫痫的危险因素(P<0.05)。基于以上5个独立危险因素构建风险预测模型,其ROC曲线下面积(AUC)为0.812[95%CI(0.735,0.889),P<0.001],敏感度为67.40%,特异度为82.50%,H-L拟合优度检验结果显示,χ^(2)=10.153,P=0.180,差异无统计学意义,表明该模型的拟合情况良好;校准曲线结果显示,模型预测概率与实际发生情况具有良好的一致性;临床决策曲线结果显示,模型具有较高的临床适用性。结论:NIHSS评分>15分、梗死部位为颞叶、病灶累及皮质、意识障碍、发热是ACI病人发生迟发性癫痫的危险因素,据此构建的预测模型对于ACI病人的临床管理具有较高的应用价值。