老年下肢骨折术后尿路感染的危险因素分析及列线图预测模型构建

目的分析老年下肢骨折术后尿路感染的独立危险因素,构建列线图预测模型并对其应用价值进行验证。方法回顾性选取2020年1月至2023年12月在河北医科大学第三医院行手术治疗的550例老年下肢骨折患者,根据术后是否发生尿路感染分为感染组(n=60)与无感染组(n=490)。采用Logistic-Lasso回归分析筛选老年下肢骨折术后尿路感染的独立危险因素并构建列线图预测模型,使用受试者操作特征(ROC)曲线、校正曲线、临床决策曲线(DCA)验证该模型的价值。另选取2024年1—6月收治的113例老年下肢骨折手术患者作为外部验证样本进行外部验证。结果Logistic-Lasso回归分析显示,女性、糖尿病、低蛋白血症、手术时间、尿路结石、留置尿管时间是老年下肢骨折术后尿路感染的独立危险因素(P<0.05),据此构建列线图风险预测模型,该模型预测老年下肢骨折术后尿路感染的ROC曲线下面积(AUC)为0.809(95%CI 0.753~0.866),校准度为0.618,C-index为0.791,DCA验证显示其临床效用性较高。通过113例患者对该模型进行外部验证,结果显示AUC为0.769(95%CI 0.593~0.946),提示该模型在外部验证中仍具有较好的预测价值。结论女性、糖尿病、低蛋白血症、手术时间、尿路结石、留置尿管时间是老年下肢骨折术后尿路感染的独立危险因素,据此构建的列线图预测模型具有较好的预测价值,对早期发现老年下肢骨折术后尿路感染的高风险人群并制订针对性的围手术期管理措施具有一定指导意义。

老年慢性心力衰竭合并肺部感染患者预后不良的列线图预测模型构建

目的探讨老年慢性心力衰竭(简称心衰)合并肺部感染患者预后不良的危险因素并构建列线图预测模型。方法前瞻性选取2022年6月至2023年6月空军军医大学唐都医院收治的103例老年慢性心衰合并肺部感染患者,根据生存情况分为预后不良组(n=24)和预后良好组(n=79)。采用Lasso-Logistic回归分析筛选老年慢性心衰合并肺部感染患者预后不良的独立危险因素,并据此构建列线图预测模型,采用校准曲线和受试者操作特征(ROC)曲线验证模型的预测效能及临床应用潜力。结果103例老年慢性心衰合并肺部感染患者中,预后不良24例,占23.30%。Lasso-Logistic回归分析显示,高血压史、吸烟史、心功能分级、抗生素使用、住院时间、侵入性操作是老年慢性心衰合并肺部感染患者预后不良的独立危险因素(OR>1,P<0.05),据此构建列线图预测模型,校准曲线显示其C-index为0.757,ROC曲线分析显示其预测老年慢性心衰合并肺部感染患者预后不良的曲线下面积为0.759(95%CI 0.634~0.885),表明其具有较好的临床应用价值和预测效能。结论老年慢性心衰合并肺部感染患者预后不良的独立危险因素包括高血压史、吸烟史、心功能分级、抗生素使用、住院时间、侵入性操作,据此构建的列线图预测模型能够较为可靠地评估患者的预后。

构建慢性阻塞性肺疾病合并支气管扩张的列线图预测模型

目的构建慢性阻塞性肺疾病合并支气管扩张的列线图预测模型。方法纳入2022年1月至2024年1月于广东医科大学附属第二医院就诊的慢性阻塞性肺疾病患者共计170例,根据是否发生支气管扩张分为扩张组50例、非扩张组120例;收集两组临床资料并进行对比;采用ROC实验分析连续性变量的预测价值;采用Logistic回归实验分析危险因素;采用R语言构建Nomogram预测模型;采用ROC、校准曲线和决策曲线评价模型。结果在患者临床资料的对比中,发现有无抽烟史、有无肺结核病史、有无呼吸道感染、有无咳痰、血红蛋白、最大呼气第一秒呼出的气量的容积/用力肺活量(FEV1/FVC)、血白蛋白值、慢性阻塞性肺病评估测试(CAT)评分两组差异有统计学意义(P<0.05),为慢性阻塞性肺疾病合并支气管扩张的危险因素。血红蛋白、FEV1/FVC、血白蛋白值对患者术后下肢静脉血栓有一定预测价值,AUC为0.616、0.660、0.863(P<0.05);Nomogram模型在预测慢性阻塞性肺疾病合并支气管扩张风险方面表现良好,其C-index为0.912(0.862~0.962);当其风险阈值>0.12时,该模型可以较好地提供标准化净收益。结论有无抽烟史、有无肺结核病史、有无呼吸道感染、有无咳痰、血红蛋白、FEV1/FVC、血白蛋白值、CAT评分为慢性阻塞性肺疾病合并支气管扩张的危险因素,且模型有较好的预测能力。

糖尿病足患者溃疡愈合风险的列线图预测模型

目的探讨预测糖尿病足溃疡(DFU)患者溃疡愈合风险的列线图模型。方法收集2021年1―12月于新疆医科大学第一附属医院就诊的200例DFU患者的临床资料,依据DFU是否愈合将其分为愈合组(n=57)和未愈合组(n=143)。收集患者的年龄、性别、体重指数(BMI)、糖化血红蛋白、知-信-行(KAP)模式量表评分以及患者血液中微小RNA(miRNA)-15b-5p的相对含量,采用Logistic回归模型对临床特征数据进行单因素及多因素分析,向后法筛选出相关预测因子并建立预测模型,使用增强Bootstrap验证法对模型内部进行验证,使用一致性指数(C-index)、列线图、校准图、受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线、决策曲线分析(DCA)进行评估。结果通过二元Logistic回归分析及向后法筛选变量,从8个总变量中确定了3个预测因子,即年龄、miRNA-15b-5p相对含量、K评分,其构建的预测模型呈现出中等预测能力,ROC曲线下面积(AUC)为0.923。结论年龄、K评分及miRNA-15b-5p相对含量均为DFU患者溃疡未愈合相关的预测因子,基于这些预测因子建立的预测模型具有优秀的综合性能,可从多个层面预测DFU患者溃疡未愈合的发生风险,为DFU患者溃疡愈合提供了个体化治疗依据。

头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少列线图预测模型的建立与验证

目的探讨头孢哌酮/舒巴坦致成人住院患者血小板减少的预测因子,建立列线图预测模型并进行验证。方法回顾性收集西安市中心医院2021年6月30日至2023年6月30日使用头孢哌酮/舒巴坦治疗的成人住院患者资料,按7∶3随机分为训练集和内部验证集。采用单因素/多因素Logistic回归分析筛选头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子,通过R4.0.3软件“RMS”包绘制列线图;采用受试者工作特征曲线及C-index值评估模型的预测效能;采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的校正度。以相同标准,收集西安市第一医院同期使用头孢哌酮/舒巴坦治疗的成人住院患者的临床资料,对列线图预测模型进行外部验证。结果共纳入西安市中心医院患者1045例,其中头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少患者67例,发生率为6.41%。排除假阳性患者后,最终纳入患者473例,其中训练集331例、内部验证集142例。多因素Logistic回归分析结果显示,患者年龄[OR=1.043,95%CI(1.017,1.070)]、估算的肾小球滤过率(eGFR)[OR=0.988,95%CI(0.977,0.998)]、基线血小板[OR=0.989,95%CI(0.982,0.996)]、营养风险[OR=3.863,95%CI(1.884,7.921)]和累计限定日剂量数(DDDs)[OR=1.082,95%CI(1.020,1.147)]是头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子(P<0.05)。训练集和内部验证集的C-index值分别为0.824[95%CI(0.759,0.890)]和0.828[95%CI(0.749,0.933)],Hosmer-Lemeshow检验的χ^(2)值分别为0.441、1.804(P值分别为0.802、0.406)。外部验证集中,C-index值为0.808[95%CI(0.672,0.945)],Hosmer-Lemeshow检验的χ^(2)值为0.899(P值为0.638)。结论患者年龄、基线血小板、eGFR、营养风险和累计DDDs是头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的独立预测因子;所建列线图预测模型具有良好的预测效能和外推性,有助于临床快速、准确地识别头孢哌酮/舒巴坦致血小板减少的潜在风险。

基于血清miR-351、miR-638水平构建2型糖尿病患者颈动脉粥样硬化的影响因素列线图预测模型与评价

目的基于血清微小核糖核酸(miR)-351、miR-638水平构建2型糖尿病(T2DM)患者颈动脉粥样硬化(CAS)的影响因素列线图预测模型并予评价。方法选取2021年3月—2022年12月新疆医科大学第一附属医院内分泌科收治的T2DM患者182例作为观察组,另选医院同期体检健康者91例作为健康对照组。比较2组血清miR-351、miR-638及血糖、血脂水平差异;T2DM患者根据是否合并CAS分为CAS亚组(n=79)和非CAS亚组(n=103),并比较2亚组临床特点差异;多因素Logistic回归分析T2DM合并CAS的危险因素;依据危险因素构建T2DM合并CAS发生风险列线图预测模型;受试者工作特征(ROC)曲线分析预测效能,以Bootstrap法、决策曲线分析该模型校准度与决策能力。结果观察组血清miR-351水平高于健康对照组,血清miR-638水平低于健康对照组(t/P=9.999/<0.001、12.051/<0.001)。观察组高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平低于健康对照组(t/P=11.060/<0.001),空腹血糖(FPG)、餐后2 h血糖(2 h PG)、糖化血红蛋白(HbA 1c)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平均高于健康对照组(t=18.034、20.355、21.744、7.991、20.682、13.256,P均<0.001);多因素Logistic回归分析显示,HbA 1c、TC、TG、LDL-C、miR-351升高为T2DM合并CAS的独立危险因素[OR(95%CI)=8.129(3.377~19.567)、1.444(1.093~1.908)、7.868(2.254~27.459)、2.728(1.241~5.997)、1.337(1.039~1.721)],而miR-638升高为其保护因素[OR(95%CI)=0.046(0.006~0.337)]。ROC分析显示,HbA 1c、TC、TG、LDL-C、miR-351、miR-638水平及预测模型的曲线下面积(AUC)为0.863、0.670、0.693、0.726、0.776、0.655、0.936,以预测模型的AUC最大(Z=3.468、6.602、5.832、5.599、5.064、6.674,P均<0.001);采用Bootstrap法对列线图模型进行内部验证,重复抽样1000次(B=1000)显示,C-index为0.871,提示该列线图模型预测能力较好。决策分析显示,该模型的阈值概率0.01~0.97,净收益率>0,高于两条无效线。结论T2DM患者血清miR-351水平升高,miR-638水平降低,参与了T2DM患者CAS的发生及进展。HbA 1c、TC、TG、LDL-C、miR-351升高为T2DM合并CAS的独立危险因素,miR-638升高为其保护因素,基于miR-351、miR-638及其他独立危险因素构建的列线图预测模型对T2DM合并CAS有良好预测价值,可用于评估T2DM患者合并CAS发生风险。

腹膜透析患者抑郁的影响因素分析及列线图预测模型构建

目的探究导致腹膜透析患者抑郁发生的影响因素,构建列线图预测模型。方法选取进行腹膜透析治疗的120例慢性肾脏病患者,根据抑郁筛查量表(PHQ-9),将研究对象分为抑郁组(PHQ-9≥5分,n=48)和对照组(PHQ-9<5分,n=72)。采用Logistic回归分析腹膜透析患者发生抑郁的独立危险因素并用R软件绘制列线图预测模型,用ROC曲线评估模型表现,采用校正及决策曲线检验模型预测性能。结果与对照组比较,抑郁组透析病程较长、营养状况较差、家庭人均月收入较低、PSQI评分较高、hs-CRP及β_(2)微球蛋白水平较高(P<0.05)。对连续性变量hs-CRP、β_(2)微球蛋白进行ROC曲线分析,AUC分别为0.832、0.831,敏感度分别为64.58%、62.50%,特异度均为94.44%。回归结果显示,透析病程、家庭人均月收入、营养状况、PSQI评分、hs-CRP及β_(2)微球蛋白为腹膜透析患者发生抑郁的危险因素(P<0.05)。将上述因素纳入列线图预测模型,AUC为0.845(95%CI:0.807~0.884),风险阈值>0.05。结论以透析病程、家庭人均月收入、营养状况、PSQI评分、hs-CRP及β_(2)微球蛋白为危险因素建立列线图预测模型,能够有效预测腹膜透析患者抑郁的发生。

ST段抬高型心肌梗死患者PCI术后1年内发生主要不良心血管事件危险因素及列线图预测模型构建

目的探讨ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者急诊经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后1年内发生术后主要不良心血管事件(MACE)危险因素及列线图预测模型构建。方法本研究为回顾性研究,选择2022年6月至2024年6月于滁州市第一人民医院完成1年随访的52例行急诊PCI术后发生MACE的STEMI患者作为MACE组。另选取同期52例随访期间未发生MACE患者作为非MACE组。统计并比较两组患者的基线资料。采用Cox回归分析协变量调整前后血常规指标及血清基质金属蛋白酶-9(MMP-9)水平对STEMI急诊PCI术后MACE发生的影响程度,并构建列线图预测模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线检验列线图预测模型对STEMI患者急诊PCI术后MACE发生的预测价值。结果MACE组患者平均MACE发生时间为(7.50±2.43)个月。MACE组Gensini评分、术前Killip分级为Ⅲ级、合并高血压、吸烟占比、血清白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NEUT)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比率(PLR)、MMP-9水平高于非MACE组(P<0.05)。通过LASSO回归模型的三折交叉验证确定最佳惩罚项系数λ,最终筛选出8个潜在的相关因素,分别为Gensini评分、术前Killip分级、合并高血压、吸烟、NEUT、NLR、PLR、MMP-9。Cox回归分析结果显示,血清NLR、PLR、MMP-9高表达是STEMI患者急诊PCI术后MACE发生的危险因素(HR=1.818、1.032、1.004,P<0.05)。使用Bootstrap内部验证法对列线图预测模型进行验证,C-index值0.932。绘制ROC曲线检验列线图预测STEMI患者急诊PCI术后MACE发生的价值,AUC为0.932(95%CI:0.887~0.976),敏感度为0.865,特异度为0.885,约登指数0.750。绘制决策曲线,结果显示,在阈值0.005~1.000范围内,血清NLR、PLR、MMP-9联合预测STEMI急诊PCI术后MACE发生的净收益率优于单独的净收益率。结论血常规指标NLR、PLR及血清MMP-9与STEMI急诊PCI术后MACE发生密切相关,构建列线图预测模型对预测STEMI患者术后MACE的发生有较高价值。

妊娠合并系统性红斑狼疮患者不良妊娠结局的影响因素及其列线图预测模型构建

目的分析影响妊娠合并系统性红斑狼疮(SLE)患者发生不良妊娠结局的相关因素,并构建列线图预测模型。方法选择妊娠合并SLE患者314例,使用电脑随机分组法按照7∶3的比例,将220例患者作为建模组,剩余94例作为验证组,根据建模组妊娠合并SLE患者的妊娠结局分为妊娠结局不良组(73例)和妊娠结局良好组(147例)。采用Logistic回归模型分析影响妊娠合并SLE患者妊娠结局的影响因素,再利用R软件构建列线图预测模型,使用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、H-L拟合优度检验对已构建列线图预测模型的预测效能进行验证。结果多因素Logistic回归分析结果显示,狼疮性肾炎、子痫前期、雷诺现象、抗SSA抗体+、SLE疾病活动评分(SLEDAI)低、血小板减少、肾功能不全为妊娠合并SLE患者发生不良妊娠结局的危险因素(P均<0.05)。以此7项影响因素构建列线图模型,建模组验证列线图模型的ROC曲线下面积为0.893(95%CI:0.844~0.930),校准曲线斜率接近1,区分度良好,H-L检验χ^(2)=8.877,P=0.342;验证组ROC曲线下面积为0.831(95%CI:0.740~0.901),校准曲线斜率接近1,H-L检验结果提示已构建的预测模型与实际结局具有较高一致性(χ^(2)=6.436,P=0.599)。结论狼疮性肾炎、子痫前期、雷诺现象、抗SSA抗体+、SLEDAI低、血小板减少、肾功能不全为妊娠合并SLE患者发生不良妊娠结局的危险因素;基于Logistic回归模型筛选出的7项危险因素构建的列线图模型对妊娠合并SLE患者的妊娠结局有较高预测价值。

2型糖尿病合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的列线图预测模型构建

目的 构建2型糖尿病(T2DM)合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)的列线图预测模型。方法 选取2018年9月至2020年4月自贡市第四人民医院完成多导睡眠监测的526例T2DM患者为研究对象,并按照7∶3的比例随机分为训练组和验证组。通过对T2DM患者进行单变量和多变量的logistic回归分析,本研究确定了OSAHS的风险因素,并据此构建了一个预测模型。模型的有效性通过计算受试者工作特征曲线下的面积(AUC)、使用校正曲线和决策曲线(DCA)进行评估。结果 多因素logistic分析结果显示,体重指数(OR=1.09,95%CI:1.01~1.17)、高血压病史(OR=3.80,95%CI:3.43~4.26)、血清低密度脂蛋白(OR=1.35,95%CI:1.03~1.56)及25(OH)维生素D(OR=0.94,95%CI:0.91~0.96)水平是T2DM合并OSAHS发生的独立预测因素(P <0.05)。根据上述变量建立列线图预测模型,并在训练组和验证组中预测T2DM合并OSAHS发生的AUC分别为0.742和0.789。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型具有较好的拟合度(P> 0.05)。DCA显示预测模型能够获得净收益的风险阈值大于0.9。结论 本研究成功建立并验证了一种性能良好的列线图预测模型,有助于提高T2DM患者合并OSAHS的早期识别和筛选能力。

结肠癌术后复发转移的影响因素及列线图预测模型的建立

目的分析结肠癌术后复发转移的影响因素,并构建列线图预测模型。方法回顾性选取2016年1月至2021年12月新疆医科大学附属中医医院和新疆医科大学第一附属医院普通外科收治的结肠癌患者为研究对象。根据术后随访期间是否发生复发转移,分为复发转移组(n=63)和非复发转移组(n=204)。收集所有患者的临床资料[性别、年龄、肿瘤部位、组织分化程度、病理类型、肿瘤直径、肿瘤肠壁侵袭程度、淋巴结转移、TNM分期、肿瘤数目、浸润深度、术后癌胚抗原(CEA)、术后接受化疗、术后p53蛋白和术后癌抗原(CA)19-9]。将单因素分析变量纳入多因素Logistic回归分析风险预测模型,通过R Studio4.2.2软件构建结肠癌术后复发转移列线图预测模型,使用受试者操作特征(ROC)曲线下面积评估预测模型的区分度,采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P值评估预测模型的校准度。结果两组患者的性别构成比、年龄、肿瘤部位、病理类型、肿瘤直径、肿瘤肠壁侵袭程度、肿瘤数目、浸润深度、术后接受化疗、术后p53蛋白比较,差异均无统计学意义(P>0.05);两组患者的组织分化程度、淋巴结转移、TNM分期、术后CEA、术后CA19-9比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,组织分化程度(低分化)、淋巴结转移、TNM分期(Ⅲ~Ⅳ期)、术后CEA(≥5.0μg/L)、术后CA19-9(≥37 U/mL)是影响结肠癌患者发生术后复发转移的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线结果显示,曲线下面积为0.913(95%CI:0.896~0.979),提示结肠癌术后复发转移列线图预测模型具有良好的精准度和区分度;通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验进行评估,最大偏移量为0.096,最小偏移量为0.028(P=0.429),模型校正曲线趋近于对角线标准曲线,预测值同实测值基本一致。结论术后CA19-9、组织分化程度、术后CEA、淋巴结转移、TNM分期是术后复发转移的独立危险因素,基于上述危险因素构建的列线图预测模型对于结肠癌复发和转移的预测效能较好,在结肠癌患者治疗方面具有一定应用价值。

复杂性肛瘘术后复发因素及列线图预测模型的构建与验证

目的:探讨复杂性肛瘘术后复发的影响因素,并构建列线图模型。方法:选取本院2018年3月至2023年10月收治的行复杂性肛瘘术的421例患者为研究对象,按照约7:3的比例分为建模组(n=295)和验证组(n=126),另将建模组患者分为未复发组(n=252)和复发组(n=43)。建模组患者复杂性肛瘘术后复发的影响因素采用多因素Logistic回归法分析;通过R软件中rms包构建复杂性肛瘘术后复发风险的列线图预测模型;模型预测效能评估采用ROC曲线、H-L拟合度检验及校准曲线。结果:建模组和验证组合并症、肛瘘位置、手术方式、术后是否定期至医院换药方面比较差异均无统计学意义(P>0.05)。复发组和未复发组肛瘘位置(χ^(2)=6.259)、肛瘘手术史(χ^(2)=6.310)、是否合并肛周脓肿(χ^(2)=5.287)、术后是否定期至医院换药(χ^(2)=3.974)方面比较差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,高位肛瘘(OR=8.232)、肛瘘手术史(OR=11.658)、合并肛周脓肿(OR=11.245)和术后未定期至医院换药(OR=5.997)为复杂肛瘘术后复发的独立危险因素(P<0.05)。建模组ROC曲线下面积为0.840(95%CI:0.793~0.880),敏感度和特异度分别为81.40%和86.51%;验证组ROC曲线下面积为0.858(95%CI:0.785~0.914),敏感度和特异度分别为87.50%和81.82%;两组校准曲线显示预测值与实际值差异较小,H-L拟合度检验显示模型预测一致性良好。结论:高位肛瘘、既往肛瘘手术史、合并肛周脓肿以及术后未定期至医院换药的患者复杂性肛瘘术后复发的风险较高,基于上述因素构建的风险模型有助于临床预测和干预、降低术后复发风险。

早期牙髓炎患者iRoot BP Plus活髓切断术后疗效分析及列线图预测模型构建

目的构建早期牙髓炎患者iRoot BP Plus活髓切断术后失败的个体化预测模型。方法选取2019年1月至2021年12月于秦皇岛市海港医院进行iRoot BP Plus活髓切断术治疗的278例早期牙髓炎患者为研究对象,记录性别、年龄、穿髓孔直径等资料并进行统计学分析,Logistic回归分析确定危险因素,绘制列线图预测模型,进行内部验证并评估临床预测效能及实用性。结果278例早期牙髓炎iRoot BP Plus活髓切断术后失败率为10.43%。将穿髓孔直径、腐质颜色、腐质质地提取为预测因子构建列线图预测模型,列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近,C-index为0.768(95%CI:0.722~0.833),模型拟合度高;列线图预测模型的阈值>0.16,可提供临床净收益,且临床净收益均高于独立预测因子。结论以穿髓孔直径、腐质颜色、腐质质地为预测因子构建的早期牙髓炎患者iRoot BP Plus活髓切断术后失败的列线图预测模型对iRoot BP Plus活髓切断术后失败的发生具有良好的预测价值。

冠心病患者冠脉介入治疗术后预后不良的列线图预测模型构建

目的分析冠心病患者经冠脉介入术治疗预后不良的相关因素,构建列线图预测模型并评价其性能。方法纳入2020年9月至2022年8月滕州市中医医院收治的冠心病患者300例作为研究对象,所有患者行冠脉介入术治疗,根据术后1年随访是否发生心血管不良事件分为观察组(n=61)和对照组(n=239)。对两组的临床资料进行统计分析,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析有统计学意义的连续性变量;采用多元Logistic回归分析冠心病患者冠脉介入治疗术后预后不良的独立危险因素;R软件构建预测冠心病患者术后预后不良的列线图模型;校正曲线对预测模型进行内部验证;决策曲线评估预测模型的临床净收益。结果观察组糖尿病比例、吸烟比例、植入支架数>2比例、D-二聚体和白介素-6水平高于对照组(均P<0.05),D-二聚体(>1.23 mg/L)、白介素-6(>50.01 ng/L)、年龄(>66岁)、合并糖尿病和吸烟是冠心病患者冠脉介入治疗术后预后不良的独立危险因素(P<0.05)。内部验证结果显示,列线图预测模型的C-index为0.786(95%CI:0.397,0.896),观测值与预测值之间保持较好一致性。决策曲线显示当风险阈值>0.16时,此预测模型可以提供额外的临床净收益。结论本研究构建了冠心病患者冠脉介入治疗术后预后不良危险因素的列线图预测模型,有助于医护人员认识冠心病患者术后预后不良的相关因素,尽早制定个性化对策以改善预后,提升患者生活质量。

卒中后认知障碍风险预测模型的建立与评估

目的探究急性缺血性卒中患者发生卒中后认知障碍(PSCI)的危险因素,建立风险列线图预测模型,帮助临床医生提前对易发生PSCI的人群进行预测和干预,完善早期疾病的识别、干预及预防,从而为PSCI的诊疗提供新思路。方法纳入2021年1月至2023年6月于吉林大学白求恩第一临床医院神经内科住院的急性缺血性卒中患者330例。收集其一般临床资料、实验室检查、影像学检查、神经心理学评估资料。对入组患者均在急性缺血性卒中发病7 d内进行神经心理学量表评估并完成相关检查,以此作为基线值。于发病后6个月对患者进行神经心理学量表随访,根据6个月后蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评估结果将随访患者分为PSCI组(143例)和卒中后非认知障碍(PSNCI)组(147例)(6个月后随访脱组40例,最终共纳入研究人数为290例)。首先利用统计学方法对PSCI组与PSNCI组进行一般临床资料的比较;接着使用最小绝对值收敛和选择算子算法(LASSO)回归方法选取更有影响力的预测指标,将其纳入多因素Logistic回归分析,建立风险列线图预测模型。利用bootstrap方法重复1000次抽样,进行内部验证;绘制受试者工作特征曲线,利用曲线下面积(AUC)分析预测模型的区分度;使用校准曲线评估模型的准确度;绘制决策曲线分析(DCA)图评估模型的临床实用性。结果LASSO回归筛选出年龄、受教育水平、关键部位脑梗死、低密度脂蛋白胆固醇、脑白质高信号、脑萎缩作为风险列线图预测模型的预测指标,多因素Logistic回归分析结果显示这些预测指标是急性缺血性卒中患者易发生PSCI的独立危险因素;对建立的风险预测模型进行验证,结果显示,本风险预测模型AUC=0.890,内部验证风险预测模型AUC=0.940,提示模型具有良好区分度;在校准曲线中模型与实际预测效果具有良好的拟合度,说明该模型具有良好的准确度;DCA结果显示,该模型可较好地应用于临床。结论由年龄、受教育水平、关键部位脑梗死、低密度脂蛋白胆固醇、脑白质高信号、脑萎缩组成的风险列线图预测模型具有良好的区分度、准确度和临床实用性,可用于临床实际操作,有助于临床医生筛查易发生PSCI的患者,及时对患者进行干预,以达到更好的临床效果。

高龄急性缺血性脑卒中静脉溶栓后出血性转化列线图预测模型的建立与评估

目的:构建高龄急性缺血性脑卒中(AIS)病人重组组织型纤溶酶原激活剂(rt-PA)静脉溶栓治疗后发生出血性转化(HT)的列线图预测模型,并对该预测模型进行评估。方法:回顾性分析邢台市人民医院2019年5月-2022年6月收治的165例行rt-PA静脉溶栓治疗的高龄AIS病人(年龄≥75岁),根据rt-PA静脉溶栓治疗后脑CT复查病人是否发生HT分为非HT组(129例)和HT组(36例)。通过单因素、多因素Logistic回归分析高龄AIS病人rt-PA静脉溶栓后发生HT的影响因素;构建高龄AIS病人rt-PA静脉溶栓后发生HT的列线图预测模型,分别采用H-L拟合度曲线、受试者工作特征(ROC)曲线评估其有效性、区分度。结果:HT组病人糖尿病史比例、心房颤动史比例、发病至溶栓时间、入院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分均明显高于非HT组(P<0.05);糖尿病史、心房颤动史、发病至溶栓时间、入院时NIHSS评分均为高龄AIS病人rt-PA静脉溶栓后发生HT的独立危险因素(P<0.05);H-L拟合优度检验显示,χ^(2)=7.977,P=0.436,预测值与实际值大体一致;ROC曲线下面积为0.919[95%CI(0.863,0.976)],其截断值为0.24,敏感度为86.1%,特异度为86.8%,表明该列线图区分度较好。结论:本研究构建的高龄AIS病人rt-PA静脉溶栓后发生HT的列线图预测模型有效性和区分度较好,有助于临床评估高龄AIS病人rt-PA静脉溶栓后是否发生HT,为进行个体化预防HT提供便利。

乙型肝炎肝硬化发生急性肾损伤的影响因素及列线图预测模型构建

目的:探究乙型肝炎肝硬化发生急性肾损伤(AKI)的影响因素,构建列线图预测模型。方法:收集397例乙型肝炎肝硬化患者的临床资料,根据是否发生AKI将患者分AKI组(n=82)和非AKI组(n=315),比较两组患者的临床资料差异,采用多因素Logistic回归分析肝硬化AKI的影响因素。基于多因素分析结果构建列线图预测模型并验证,绘制预测模型校准曲线和ROC曲线下面积(AUC)。结果:研究共纳入397例乙型肝炎肝硬化患者,82例发生AKI,发生率约为20.7%。与非AKI组比较,AKI组患者在患病年龄≥50岁、失代偿期、腹水、上消化道出血、使用利尿剂和高Child-Pugh分级的发生率高,TBil、PT和PCT水平较高,而Alb和血清Na水平较低,差异具有统计学意义(均P<0.05)。多因素分析显示,Alb和血清Na为乙型肝炎肝硬化AKI的保护因素(OR=0.850和0.581,均P<0.05),而失代偿期、腹水、TBil升高、PT延长、PCT升高和Child-Pugh B/C级为危险因素(OR=3.398、7.013、1.146、1.314、1.969和26.230,均P<0.05)。列线图模型预测肝硬化AKI的AUC为0.901,校准曲线显示预测值与实测值基本相符。结论:失代偿期、腹水、TBil、PT和PCT水平升高、Alb和血清Na水平降低、Child-Pugh B/C级为乙型肝炎肝硬化发生AKI的独立危险因素。研究建立的列线图预测模型对乙型肝炎肝硬化AKI具有较好的预测准确度。

小肝癌微血管侵犯风险术前列线图预测模型的构建与验证

目的分析小肝癌(SHCC)发生微血管侵犯(MVI)的危险因素,构建术前列线图预测模型并进行验证。方法回顾性分析2018年8月至2023年8月因SHCC于华中科技大学同济医学院附属协和医院行根治性肝切除术的288例患者的临床资料,根据术后病理结果是否存在MVI分为MVI阳性组(n=96)和MVI阴性组(n=192)。收集患者一般资料、血清学指标、炎症指标、术前影像学资料、病理指标等,采用Lasso回归分析结合单因素、多因素Logistic回归分析探究SHCC患者发生MVI的主要危险因素,并构建术前列线图预测模型。结果288例单发SHCC患者中有96例发生MVI,发生率为33.3%。多因素Logistic回归分析结果显示,肿瘤最大径、包膜强化、AFP≥200 ng/mL、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)≥1.63、全身免疫炎症指数(SII)≥170.86、血小板计数(PLT)≥183.0×10^(9)/L为SHCC患者发生MVI的独立危险因素(P<0.05)。列线图预测模型的曲线下面积(AUC)为0.823,通过Youden指数计算出列线图的最佳截断值为181.3分,截断值下的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为65.6%、84.9%、68.5%和83.2%,具备较好的区分度和一致性。结论基于肿瘤最大径、包膜强化、AFP≥200 ng/mL、NLR≥1.63、SII≥170.86、PLT≥183.0×10^(9)/L所建立的术前列线图预测模型对SHCC发生MVI风险有较高的预测价值,对指导临床决策,改善不良预后具有重要意义。

BNP、CRP、CysC等指标对心肌梗死患者预后不良的预测价值及列线图预测模型构建

目的探讨胱抑素C(CysC)、C反应蛋白(CRP)、脑钠肽(BNP)等指标对心肌梗死患者预后的预测价值并构建列线图预测模型。方法将2020年5月至2022年4月北京大学第三医院秦皇岛医院收治的236例心肌梗死患者纳入研究并进行为期1年的随访。根据患者是否发生不良心脑血管事件将其分为预后不良组(48例)与预后良好组(188例)。记录两组患者的一般资料,经独立样本t检验或χ2检验进行单因素分析,筛选出可能用于预测心肌梗死患者预后的指标。对单因素分析中差异有统计学意义的检测指标进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,分析这些指标对心肌梗死患者预后的预测价值。采用多因素Logistic回归分析心肌梗死患者预后的影响因素。采用R语言软件4.0“rms”程序包构建心肌梗死患者预后的列线图预测模型,使用校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果两组患者病变范围、BNP、CRP、CysC、同型半胱氨酸(Hcy)比较,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析显示,BNP、CRP、CysC、Hcy的曲线下面积(AUC)分别为0.885、0.868、0.847、0.865,截断值分别为760.8 pg/mL、19.7 mg/L、11.9 mg/L、21.8μmol/L。多因素Logistic回归分析显示,病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy是心肌梗死患者预后的影响因素。列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近,C-index为0.830(95%CI:0.785~0.875),模型拟合度较高;列线图预测模型的阈值>0.21,可提高临床净收益率,而且临床净收益率高于病变范围、BNP、CRP、CysC、Hcy。结论心肌梗死患者预后的影响因素为病变范围、BNP、CRP、CysC及Hcy,以这些因素构建的列线图预测模型可早期识别心肌梗死预后不良患者,有助于早期干预,改善患者预后。

胸腔镜肺癌切除术后合并心肺并发症的危险因素分析及列线图预测模型构建

目的:探讨肺癌患者经胸腔镜切除术后合并心肺并发症的危险因素并构建列线图预测模型。方法:选取2019年10月至2022年9月在我院进行胸腔镜切除术的228例肺癌患者为研究对象,将术后出现心肺并发症的52例患者纳入发生组,未出现心肺并发症的176例患者纳入未发生组。记录两组患者的临床资料,独立样本t检验或χ^(2)检验行单因素分析,探索胸腔镜切除术后合并心肺并发症的相关因素;MedCalc软件对计量指标行ROC曲线分析,探索其对胸腔镜切除术后合并心肺并发症的预测价值;Logistic逐步回归分析探讨胸腔镜切除术后合并心肺并发症的独立危险因素;R语言软件4.0“rms”包构建肺癌患者经胸腔镜切除术后合并心肺并发症的列线图预测模型,校正曲线对列线图预测模型进行内部验证,计算一致性指数(concordance index,C-index),决策曲线对列线图预测模型进行临床预测效能评估。结果:发生组与未发生组患者在年龄、吸烟史、糖尿病史、冠心病史、手术时间、术中出血量、FEV1方面的差异具有统计学意义。年龄、手术时间、术中出血量的AUC分别为0.739、0.785、0.736,最佳截断值分别为55岁、178 min、96 mL。年龄、吸烟史、冠心病史、手术时间、FEV1是肺癌患者经胸腔镜切除术后合并心肺并发症的独立危险因素。内部验证结果指出,列线图预测模型的校正曲线与原始曲线及理想曲线接近,C-index为0.883(95%CI:0.833~0.933),模型拟合度高;列线图预测模型的阈值>0.23,可提供临床净收益,且临床净收益均高于年龄、吸烟史、冠心病史、手术时间、FEV1。结论:本研究基于胸腔镜肺癌切除术后合并心肺并发症的独立危险因素即年龄、吸烟史、冠心病史、手术时间、FEV1构建了列线图预测模型,对心肺并发症的发生具有较好的预测价值,有助于胸腔镜肺癌切除术患者心肺并发症的临床监测,以期降低心肺并发症的发病率,减少不良事件的发生。