目的构建列线图模型预测重症监护室(intensive care unit,ICU)机械通气患者压力性损伤(pressure injuries,PI)的发生风险。方法回顾性收集2020年1月1日至2023年3月15日复旦大学附属中山医院ICU接受机械通气患者的数据作为训练集,2023年1...目的构建列线图模型预测重症监护室(intensive care unit,ICU)机械通气患者压力性损伤(pressure injuries,PI)的发生风险。方法回顾性收集2020年1月1日至2023年3月15日复旦大学附属中山医院ICU接受机械通气患者的数据作为训练集,2023年10月1日至2023年12月11日同一医院ICU接受机械通气患者的数据作为外部验证集。基于LASSO回归和Cox比例风险模型筛选PI的风险变量,构建列线图模型。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC)以评价模型区分度,绘制校准曲线及决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型校准度和临床适用性。将验证集数据代入列线图模型进行外部验证。结果训练集共纳入580例机械通气患者,84例(14.5%)发生PI。LASSO回归和Cox比例风险模型共筛选10个变量,构建列线图模型。ROC曲线显示,预测机械通气患者发生PI的AUC为0.830。校准曲线和DCA曲线提示模型校准度和预测效能良好。外部验证集共100例患者,12例发生PI,AUC为0.870,校准曲线和DCA曲线显示模型性能良好。结论基于LASSO-Cox回归构建的列线图模型预测性能较好,可用于机械通气患者PI高危人群的筛查。展开更多
文摘目的构建列线图模型预测重症监护室(intensive care unit,ICU)机械通气患者压力性损伤(pressure injuries,PI)的发生风险。方法回顾性收集2020年1月1日至2023年3月15日复旦大学附属中山医院ICU接受机械通气患者的数据作为训练集,2023年10月1日至2023年12月11日同一医院ICU接受机械通气患者的数据作为外部验证集。基于LASSO回归和Cox比例风险模型筛选PI的风险变量,构建列线图模型。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC)以评价模型区分度,绘制校准曲线及决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型校准度和临床适用性。将验证集数据代入列线图模型进行外部验证。结果训练集共纳入580例机械通气患者,84例(14.5%)发生PI。LASSO回归和Cox比例风险模型共筛选10个变量,构建列线图模型。ROC曲线显示,预测机械通气患者发生PI的AUC为0.830。校准曲线和DCA曲线提示模型校准度和预测效能良好。外部验证集共100例患者,12例发生PI,AUC为0.870,校准曲线和DCA曲线显示模型性能良好。结论基于LASSO-Cox回归构建的列线图模型预测性能较好,可用于机械通气患者PI高危人群的筛查。