目的系统评价围手术期低体温风险预测模型,为建立和改进模型提供指导。方法检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、中国知网、万方数据库、维普期刊库和中国生物医学文献数据库发表的关于围手术期低体温风险...目的系统评价围手术期低体温风险预测模型,为建立和改进模型提供指导。方法检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、中国知网、万方数据库、维普期刊库和中国生物医学文献数据库发表的关于围手术期低体温风险预测模型的研究,检索年限为建库至2024年5月23日。2名研究者独立筛选文献、提取资料,并采用预测模型研究的偏倚风险评估工具(Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool,PROBAST)评价纳入文献的质量。采用Stata 15.0软件对建立模型的预测变量进行Meta分析。结果共纳入52篇文献,构建58个围手术期低体温风险预测模型,受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.683~0.968,其中51个预测模型的预测性能较好(AUC>0.700)。43篇文献进行了模型校准,23篇文献进行内部验证,13篇文献进行外部验证,8篇文献内外部验证相结合。PROBAST评价结果表明52篇文献均为高偏倚风险。最常见的预测因子包括:年龄、基础体温、术中输液量、麻醉持续时间、手术室温度、手术时间、术中出血量、术中冲洗液用量、麻醉方式、甲状腺功能减退、手术方式等。结论围手术期低体温风险预测模型预测性能较理想,部分预测模型建模方法学存在一定缺陷,后续关于模型构建研究可按照PROBAST工具相关条目开展。医护人员应尽早干预存在以上危险因素的高危患者,降低围手术期低体温发生率。展开更多
目的系统评价全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模型。方法检索中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库、维普期刊库、PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、Medline中与全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模...目的系统评价全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模型。方法检索中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库、维普期刊库、PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、Medline中与全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模型相关的研究,检索时限为建库至2024年3月12日。研究者根据纳入、排除标准筛选文献,2名研究员依据预测模型研究数据提取表和偏倚风险评估工具独立进行资料提取和质量评价。结果共纳入22项研究,22个模型。21项研究受试者操作特征曲线下面积(AUC)/一致性指数(C-index)为0.709~0.898,其中1项研究未报告AUC。年龄、体重指数、输液量/补液量、手术时间、手术室温度、麻醉时间、基础体温为预测模型重复报告的独立预测因子。22篇文献整体呈现高偏倚风险和好的适用性。结论现有的全身麻醉患者低体温风险预测模型预测性能较好,但存在方法学缺陷和高偏倚风险。未来建议针对现有模型进行验证和更新,参考不同方法学研究构建规范、针对不同人群的风险预测模型。展开更多
目的:系统评价围手术期非计划性低体温(IPH)风险预测模型。方法:检索PubMed、Embase、Cochrane Library、CHINAL、Web of Science、知网、万方、维普和中国生物医学文献数据库中发表的IPH风险预测模型相关文献,检索时限为建库至2021年11...目的:系统评价围手术期非计划性低体温(IPH)风险预测模型。方法:检索PubMed、Embase、Cochrane Library、CHINAL、Web of Science、知网、万方、维普和中国生物医学文献数据库中发表的IPH风险预测模型相关文献,检索时限为建库至2021年11月1日。2名研究者独立筛选文献、提取资料,并采用PROBAST工具对纳入文献进行质量评价。结果:共纳入12篇文献,包括13个模型,BMI、基线温度、年龄、手术室室温、液体量、麻醉时间和手术时间为模型主要预测因子;10个模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)在建模人群中均>0.7(0.789~0.936),其中3个模型同时报道了验模人群的AUC,均>0.7(0.771~0.914);1篇研究采用内部验证,7篇研究采用外部验证。所有研究均存在一定的偏倚风险,但总体适用性较好。结论:IPH风险预测模型预测性能较好,但偏倚风险较高。应审慎选择已有模型进一步验证,或开展大样本、多病种前瞻性临床研究,构建本土IPH最优风险预测模型,以尽早识别、预防IPH。展开更多
文摘目的系统评价围手术期低体温风险预测模型,为建立和改进模型提供指导。方法检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、CINAHL、中国知网、万方数据库、维普期刊库和中国生物医学文献数据库发表的关于围手术期低体温风险预测模型的研究,检索年限为建库至2024年5月23日。2名研究者独立筛选文献、提取资料,并采用预测模型研究的偏倚风险评估工具(Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool,PROBAST)评价纳入文献的质量。采用Stata 15.0软件对建立模型的预测变量进行Meta分析。结果共纳入52篇文献,构建58个围手术期低体温风险预测模型,受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.683~0.968,其中51个预测模型的预测性能较好(AUC>0.700)。43篇文献进行了模型校准,23篇文献进行内部验证,13篇文献进行外部验证,8篇文献内外部验证相结合。PROBAST评价结果表明52篇文献均为高偏倚风险。最常见的预测因子包括:年龄、基础体温、术中输液量、麻醉持续时间、手术室温度、手术时间、术中出血量、术中冲洗液用量、麻醉方式、甲状腺功能减退、手术方式等。结论围手术期低体温风险预测模型预测性能较理想,部分预测模型建模方法学存在一定缺陷,后续关于模型构建研究可按照PROBAST工具相关条目开展。医护人员应尽早干预存在以上危险因素的高危患者,降低围手术期低体温发生率。
文摘目的系统评价全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模型。方法检索中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库、维普期刊库、PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、Medline中与全身麻醉患者围手术期低体温风险预测模型相关的研究,检索时限为建库至2024年3月12日。研究者根据纳入、排除标准筛选文献,2名研究员依据预测模型研究数据提取表和偏倚风险评估工具独立进行资料提取和质量评价。结果共纳入22项研究,22个模型。21项研究受试者操作特征曲线下面积(AUC)/一致性指数(C-index)为0.709~0.898,其中1项研究未报告AUC。年龄、体重指数、输液量/补液量、手术时间、手术室温度、麻醉时间、基础体温为预测模型重复报告的独立预测因子。22篇文献整体呈现高偏倚风险和好的适用性。结论现有的全身麻醉患者低体温风险预测模型预测性能较好,但存在方法学缺陷和高偏倚风险。未来建议针对现有模型进行验证和更新,参考不同方法学研究构建规范、针对不同人群的风险预测模型。
文摘目的:系统评价围手术期非计划性低体温(IPH)风险预测模型。方法:检索PubMed、Embase、Cochrane Library、CHINAL、Web of Science、知网、万方、维普和中国生物医学文献数据库中发表的IPH风险预测模型相关文献,检索时限为建库至2021年11月1日。2名研究者独立筛选文献、提取资料,并采用PROBAST工具对纳入文献进行质量评价。结果:共纳入12篇文献,包括13个模型,BMI、基线温度、年龄、手术室室温、液体量、麻醉时间和手术时间为模型主要预测因子;10个模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)在建模人群中均>0.7(0.789~0.936),其中3个模型同时报道了验模人群的AUC,均>0.7(0.771~0.914);1篇研究采用内部验证,7篇研究采用外部验证。所有研究均存在一定的偏倚风险,但总体适用性较好。结论:IPH风险预测模型预测性能较好,但偏倚风险较高。应审慎选择已有模型进一步验证,或开展大样本、多病种前瞻性临床研究,构建本土IPH最优风险预测模型,以尽早识别、预防IPH。
