不同营养指标对老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱的预测价值

目的 分析与老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱有关的营养指标,并探讨其预测价值。方法 纳入2021年12月至2022年7月就诊于安徽省某三级甲等医院外科病房的315例老年胃肠道肿瘤病人为研究对象。根据中文版Tilburg衰弱量表将病人分为术后衰弱组180例和术后非衰弱组135例。收集2组病人的人口学资料、疾病资料和营养相关资料,并采用单因素和多因素Logistic回归分析老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱的影响因素。绘制不同营养指标预测老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱的ROC曲线,并计算AUC。结果 2组病人年龄、BMI、术前衰弱、肿瘤位置、手术方式、病理分期、老年营养风险指数(GNRI)、预后营养指数(PNI)、Hb、血清白蛋白(ALB)、营养风险筛查2002(NRS2002)评分比较,差异均有统计学意义(P<0.01)。多因素Logistic回归分析显示,肿瘤位置、GNRI、Hb、NRS2002评分是老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱的独立影响因素。ROC曲线显示,GNRI、Hb、NRS2002评分预测老年胃肠道肿瘤病人术后衰弱的AUC分别为0.827(95%CI:0.781~0.867)、0.767(95%CI:0.717~0.813)、0.699(95%CI:0.645~0.749)。GNRI的AUC大于Hb(Z=2.112,P=0.035)和NRS2002评分(Z=3.665,P<0.001)。结论 应用GNRI、Hb、NRS2002评估老年胃肠道肿瘤病人术前营养状况,能有效预测术后衰弱的发生,其中GNRI的预测能力最强。

精细化的饮食指导在全胃切除术后患者后期康复中的应用与效果评价

目的阐述精细化的饮食指导在全胃切除术后患者后期康复中的应用方法,观察应用效果。方法随机分组,对照组予以常规护理,观察组实施精细化的饮食指导,旨在改善患者术后的营养状况,促进后期康复。结果观察组护理后HGB(115.6±9.6)g/L、Alb(35.0±3.5)g/L、CD4(35.6±2.4)%、CD8(26.1±1.9)%、术后营养支持(2.5±0.1)d、术后(2.2±0.1)d排气、(3.4±0.3)d排便、住院(10.6±1.6)d。对照组护理后HGB(92.3±3.1)g/L、Alb(28.4±1.7)g/L、CD4(30.2±1.0)%、CD8(23.2±1.4)%、术后营养支持(4.5±0.3)d、术后(4.6±0.5)d排气、(5.9±0.2)d排便、住院(15.7±1.9)d。两组数据对比,差异显著(P<0.05)。结论实施精细化的饮食指导,可改善全胃切除术后患者的营养状况,增强机体免疫力,促进后期康复。

重症急性胰腺炎早期预测模型的建立与评价

目的使用最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选变量,分别构建Logistic回归模型和决策树模型,旨在探索更为简明、高效的重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)早期预测模型,为识别高危人群,指导临床治疗,改善预后提供科学依据。方法回顾分析2020年11月至2023年9月安徽医科大学第一附属医院本部及高新院区急诊科和消化内科收治的412名急性胰腺炎患者的临床资料,使用LASSO回归筛选出与SAP发生显著相关的影响因素,分别构建多因素Logistic回归模型和决策树模型,以急性胰腺炎严重程度床旁指数(bedside index for severity in acute pancreatitis,BISAP)为参考,比较和评价模型的预测效能。结果412名研究对象中,SAP发病率为12.14%(n=50),LASSO回归筛选出7个与急性胰腺炎严重程度显著相关的变量,包括:入院呼吸频率、入院疼痛评分、胸腔积液、纤维蛋白降解物、C反应蛋白、血肌酐、血清白蛋白;Logistic回归模型纳入胸腔积液、入院时疼痛评分、血肌酐、白蛋白4项指标。训练集中,模型灵敏度=0.528,特异度=0.984,准确度(95%CI)=0.928(0.892~0.955),Kappa值=0.606,AUC(95%CI)=0.920(0.862~0.979);测试集中,模型灵敏度=0.643,特异度=0.925,准确度(95%CI)=0.891(0.822~0.941),Kappa值=0.519,AUC(95%CI)=0.923(0.861~0.985)。决策树模型包含3个分支,4个终端节点,显示血肌酐、白蛋白和胸腔积液3个因素可以有效预测SAP发生。训练集中,模型灵敏度=0.500,特异度=0.973,准确度(95%CI)=0.914(0.876~0.944),Kappa值=0.544,AUC(95%CI)=0.812(0.731~0.894);测试集中,模型灵敏度=0.500,特异度=0.925,准确度(95%CI)=0.875(0.802~0.928),Kappa值=0.412,AUC(95%CI)=0.709(0.565~0.853)。Delong检验显示:在训练集中,Logistic回归模型AUC大于决策树模型(P<0.01)和BISAP评分(P<0.001),而决策树模型和BISAP评分的AUC差异无统计学意义(P=0.762);在测试集中,Logistic回归模型AUC同样大于决策树模型(P<0.01)和BISAP评分(P=0.018),而决策树模型的AUC低于BISAP评分(P=0.017)。结论Logistic回归模型和决策树模型对SAP均有较好的预测价值,两种模型可以联合使用,对临床实践具有指导作用。

75%酒精加云南白药粉治疗Ⅱ期Ⅲ期压力性损伤临床疗效分析及护理体会

目的:分析75%酒精加云南白药粉治疗Ⅱ期Ⅲ期压力性损伤临床疗效分析及护理情况。方法:择取2017年3月-2018年3月我科室收治的30例危重症患者为研究对象,将其分为2组,每组15例。对照组使用云南白药+0.9%NS溶液治疗,观察组使用云南白药+75%酒精治疗,分析结果。结果:对照组治疗有效率为73.33%,观察组治疗有效率为100.00%。相较于对照组,观察组的治疗效果明显更好,P<0.05。结论:对于II期以及III期压疮患者,使用75%酒精加云南白药粉加以治疗,能取得显著成效,不良反应少,临床效果好,值得进一步推广使用。