Caprini风险评估模型对乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成的预测效果分析

目的探究基于Caprini风险评估模型对乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成的预测效果。方法选取2018年5月—2022年5月医院收治的输液港化疗乳腺癌患者300例为调查对象,将确诊已发生输液港相关静脉血栓的乳腺癌患者60例作为发生组,未发生输液港相关静脉血栓的乳腺癌患者240例为未发生组,收集所有患者一般资料,采用Caprini风险评估模型对两组患者进行风险评分及危险度分级,通过多因素Logistic回归模型分析乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成影响因素,探讨Caprini风险评估模型预测乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成价值。结果二元Logistic多因素回归分析结果显示,年龄、长期卧床、输液港留置时间、既往静脉血栓病史、远处转移、合并症、下肢水肿、穿刺前D-D水平、穿刺前CRP水平、Caprini风险评估模型评分及其危险度分级为乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成影响因素(P<0.05),其中,年龄≥60岁、长期卧床、输液港留置时间≥1年、既往静脉血栓病史、远处转移、合并症、下肢水肿、穿刺前高D-D水平、穿刺前高CRP水平、Caprini风险评估模型评分>9.5分的乳腺癌化疗患者更容易发生输液港相关静脉血栓。ROC曲线分析显示,Caprini风险评估模型评分预测乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成的AUC分别为0.807,cut-off值为9.5分,敏感度与特异性分别为55.0%、92.1%。结论年龄、长期卧床、输液港留置时间、既往静脉血栓病史、远处转移、合并症、下肢水肿、穿刺前D-D水平、穿刺前CRP水平、Caprini风险评估模型评分为乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成影响因素。通过Caprini风险评估模型预测乳腺癌化疗患者输液港相关静脉血栓形成具有较好价值。

血栓风险评估量表与风险预测模型评估PICC相关性血栓形成风险的效果比较

目的分析并比较血栓风险评估量表与风险预测模型在PICC相关性血栓形成风险评估中的效果。方法选取广州市某医院2020年1月—2022年3月收治的360例行经外周静脉穿刺中心静脉置管(PICC)的肿瘤患者为研究对象,采用一般资料调查表对研究对象进行资料收集,并采用单因素、多因素分析明确PICC相关性血栓的独立危险因素,构建风险预测模型,对比Autar深静脉血栓形成评估量表与风险预测模型对PICC相关性血栓的预测效果。结果在360例行PICC的患者中,有69例患者发生PICC相关性血栓,占比19.17%;对风险预测模型的Hosmer-Lemeshow检验结果显示,χ^(2)=4.561,P=0.683;ROC分析显示,风险预测模型的AUC值为0.875,Autar深静脉血栓形成评估量表的AUC值为0.643。结论采用风险预测模型对PICC肿瘤患者进行PICC相关性血栓风险评估,效果优于传统的血栓评估量表,能为医护人员开展有针对性的护理提供建议,在预防PICC相关性血栓形成方面有积极意义。

基于Caprini风险评估量表构建重症监护病房患者深静脉血栓形成的预测模型

目的 基于Caprini风险评估量表构建重症监护病房患者深静脉血栓形成的预测模型。方法 收集2020年1月至2022年12月362例重症患者的临床资料,根据是否发生深静脉血栓,分为深静脉血栓组和对照组。比较两组患者临床特征和Caprini风险评估量表评分差异,分析深静脉血栓形成的相关危险因素并构建预测模型。结果 两组患者糖尿病、Caprini风险评估量表评分和外科手术率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistics回归分析显示,糖尿病、外科手术和Caprini评分≥5是重症患者并发深静脉血栓的独立危险因素(P<0.05)。将训练集和验证集数据代入构建的预测模型,训练集ROC曲线下面积为0.768,验证集ROC曲线下面积为0.870,验证集里对模型进行拟合优度检验(χ^(2)=4.856,P=0.773),可信度较好。结论 基于Caprini风险评估量表构建的预测模型对重症监护病房患者深静脉血栓形成具有较好的预测价值和可信度。

产妇泌乳启动延迟风险预测模型及评估工具的构建及验证

目的:构建并验证产妇泌乳启动延迟风险预测模型及评估工具,为早期识别泌乳启动延迟危险人群提供借鉴。方法:对产妇泌乳启动延迟的风险因素进行Meta分析,以各风险因素OR值的自然对数为模型的β系数,以产后72 h产妇泌乳启动延迟发生率与未发生率比值的自然对数为模型的a系数,建立预测模型及评估工具。收集420例产妇资料,分析模型及评估工具的预测性能。结果:产妇泌乳启动延迟发生率为29.76%,预测模型为Logit(P)=-0.859+0.174×高龄+0.148×初产+0.113×剖宫产+0.239×孕前超重或肥胖+0.182×孕期增重过多+0.166×妊娠期糖尿病+0.336×妊娠期高血压疾病+0.223×开奶时间晚+0.315×焦虑+0.285×抑郁,模型ROC曲线下面积为0.765,95%CI(0.717,0.812),敏感度为0.736,特异度为0.712。评估工具得分为0~20分,分值≥6分为高危人群,工具ROC曲线下面积为0.751,95%CI(0.702,0.799),敏感度为0.688,特异度为0.719。结论:基于Meta分析建立的产妇泌乳启动延迟风险预测模型和评估工具有较好的预测能力,可作为早期识别泌乳启动延迟高危人群的工具。

维持性血液透析患者自觉口干症状风险评估模型的构建与预测

目的探讨维持性血液透析患者自觉口干症状的影响因素,构建个体化风险评估列线图模型,并评价该模型的预测效果。方法选取医院2020年1月—2022年12月210例维持性血液透析患者为研究对象,采用自制一般资料调查问卷、简明口干评分量表(Simplified Xerostomia Inventory,SXI)、医院焦虑抑郁量表(The Hospital Anxiety and Depression Scale,HADS)完成现状调查,并根据SXI得分情况分为口干症组(>5分,n=96)和无口干症组(≤5分,n=114),再通过多因素Logistic回归分析维持性血液透析患者自觉口干症状的影响因素,并基于多因素Logistic回归分析结果构建个体化的风险评估列线图模型,最后采用Hosmer-Lemeshow检验、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)检验模型预测效果。结果本研究210例患者中有96例患者发生自觉口干症状,发生率为45.71%。多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病史、残余肾功能、透析前收缩压、透析间期超滤量、焦虑抑郁均为维持性血液透析患者自觉口干症状的独立影响因素(P<0.05);建立的个体化风险评估列线图模型的Hosmer-Lemeshow卡方检验显示,χ^(2)=8.830,P=0.357,模型的AUC为0.897,95%CI为0.840~0.953,对应灵敏度、特异度分别为0.823、0.850,模型预测准确率为85.71%。结论维持性血液透析患者自觉口干症状发生率较高且与糖尿病史、残余肾功能、透析前收缩压、透析间期超滤量、焦虑抑郁因素密切相关,本研究以此为依据建立的个体化风险评估列线图模型具有良好的预测效能,能为临床预测患者自觉口干症状提供一定的前瞻性依据。

地质灾害风险评估和经济损失预测模型的构建与应用——以湖北省武汉市为例

我国地质灾害种类繁多,分布广泛,突发性、破坏性强,对人民的生命财产和生态环境构成严重威胁。实施有效的地质灾害风险评估与经济损失预测至关重要。构建科学合理的模型方法和指标体系,全面识别和评价地质灾害风险,可以为地质灾害防治与风险管理提供数据参考。本文以湖北省武汉市为例,介绍地质灾害风险评估与经济损失预测模型的建立、设计与优化过程,以及在武汉市地质灾害风险评估中的应用情况,并以此提出相关灾害防治建议。

基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型的系统评价

目的系统评价基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法构建的重症加强护理病房(Intensive Care Unit,ICU)死亡风险预测模型的研究现况。方法检索知网、万方、维普、PubMed、Embase、Web of Science、Scopus数据库,搜集有关基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型的研究,检索时限均为建库至2023年2月18日。由2名研究者独立筛选文献,提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,进行定性系统评价。结果共纳入12篇文献,纳入模型的受试者工作特征曲线下面积为0.750~0.941。10篇文献适用性较好,其余2篇文献适用性不清楚。12篇文献均存在高偏倚风险,偏倚主要来自于不合适的研究数据来源、研究对象的纳排标准不清晰、预测因子定义与评估不一致、基于单因素分析法筛选预测因子、缺乏完善的模型性能评估等。结论现有基于XGBoost算法构建的ICU死亡风险预测模型具有较好的区分度,但其临床预测的准确性还尚不明确。未来还需进一步完善相关研究设计,避免研究中的各类偏倚风险,加强模型的外部验证,确保模型在临床实践中的可行性及有效性。

脑卒中相关性肺炎发病风险预测模型的研究进展

脑卒中相关性肺炎是脑卒中常见且严重的并发症,严重影响患者的预后。借助风险预测模型可对脑卒中患者发生脑卒中相关性肺炎的风险实现较为准确的预测,从而早期识别高危患者。本文综述脑卒中相关性肺炎发病风险预测模型构建方法,并对模型进行分析比较,介绍各个模型的特点及应用情况,以期为国内外临床护理人员精准选择脑卒中相关性肺炎发病风险预测模型提供参考。

脑卒中患者医院-家庭过渡期用药偏差风险预测模型的构建及验证

目的构建并验证脑卒中患者医院-家庭过渡期用药偏差风险预测模型,并编制简易风险评分量表,为规范用药偏差管理以确保患者用药安全性、连续性提供参考。方法选取蚌埠市某三甲医院脑血管病大数据平台中出院2周的脑卒中患者400例为建模组,采用单因素分析和logistic回归进行影响因素分析,构建用药偏差风险预测模型,使用Hosmer-Lemeshow(H-L)和受试者工作特征曲线(ROC曲线)检验模型的拟合优度及预测效果。同法抽取基本资料匹配的210例患者进行模型外部验证,并编制用药偏差简易风险评分量表。结果建模组有245例(61.25%)发生用药偏差。logistic回归分析结果显示,有无照护者、用药史是否完整、半年内门急诊或住院经历、长期使用药物数量、服用高风险药品、服药依从性是患者发生用药偏差的独立影响因素(均P<0.05)。H-L检验拟合效果P=0.814,ROC曲线下面积(AUC)为0.929,灵敏度为0.873,特异度为0.826;验证组的AUC为0.925,预测正确率为88.57%;最终编制了总分值为10分、截断值为4分、AUC为0.913的简易风险评分量表,评分量表的预测正确率为85.24%。结论构建的脑卒中患者医院-家庭过渡期用药偏差风险预测模型灵敏度及特异度较高,可以有效预测用药偏差的发生;简易评分量表可供临床医护人员测评用药偏差高风险患者,以采取预防性措施避免发生用药偏差。

肝硬化患者肝性脑病风险评估量表模型构建与预测价值研究

目的 探讨肝硬化患者肝性脑病发生的危险因素,构建风险评估量表模型并分析其预测价值。方法 回顾性分析温州医科大学附属第二医院2021年9月至2022年9月收治的123例单纯肝硬化患者(对照组)与85例肝硬化伴肝性脑病患者(研究组)资料,比较两组患者的一般资料,经二元Logistic回归分析肝性脑病的影响因素,并构建风险评估模型,应用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic,ROC曲线)模型评价肝性脑病患者发生的预测价值。结果单因素与二元Logistic回归分析结果显示,年龄、肝功能Child Pugh分级C级、总胆红素(total bilirubin,TBIL)、尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)是肝硬化患者肝性脑病发生的影响因素(P<0.05);依据二元Logistic回归分析结果构建风险评估模型,曲线下面积为0.781(95%CI:0.718~0.844,P<0.05),最大约登指数时肝性脑病发生概率为0.694,对应敏感度与特异性分别为0.694和0.756。结论 年龄、肝功能Child Pugh分级C级、TBIL、BUN是肝硬化患者肝性脑病发生的影响因素,以上述因素为基础构建风险评估模型对肝性脑病发生风险预测价值优异。

美国心力衰竭风险预测模型在中国社区人群中的应用

目的:评估美国社区动脉粥样硬化风险研究(atherosclerosis risk in communities,ARIC)所开发的10年心力衰竭风险预测模型在中国社区人群中的适用性,为心力衰竭风险管理提供参考。方法:基于中国多省市心血管病队列研究(Chinese multi-provincial cohort study,CMCS)的长期随访数据,选取CMCS北京地区2012年至2013年,参加调查的2 509名,55~84岁无心力衰竭人群进行9年随访,并采用ARIC心力衰竭风险预测模型中的系数计算预测的心力衰竭发生风险,通过C统计量评价模型的区分度,通过Hosmer-Lemeshow χ^(2)检验和10分位图,评价模型的校准度。结果:在9年的随访期内,共有174例心力衰竭事件发生。ARIC心力衰竭风险预测模型在男性和女性中均具有良好的区分度,C统计量分别为0.809(95%CI:0.723~0.895)和0.730(95%CI:0.620~0.840),而该模型在男性和女性中预测的风险和实际风险存在偏差。结论:ARIC心力衰竭风险预测模型在CMCS队列中具有良好的区分度,为我国心力衰竭风险评估工具的使用提供了依据。

心脏植入式电子设备感染风险预测模型的系统评价

目的:系统评价心脏植入式电子设备(CIED)植入术后设备感染(DRI)的风险预测模型。方法:通过计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane图书馆、CINAHL、中国生物医学文献数据库、中国知网、维普网、万方数据库中与CIED植入术后DRI风险预测模型相关的文献,检索时间为从建库至2023年12月2日。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并完成纳入文献的偏倚风险与适用性评价。结果:共纳入16项研究,模型总体适用性较好,但偏倚风险较高,ROC曲线的AUC为0.67~0.96。11项研究完成了内部验证,5项研究进行了外部验证。囊袋和(或)电极重置/装置升级、肾功能不全或肾功能衰竭、年龄、植入埋藏式心脏复律除颤器或心脏再同步化治疗、使用抗凝药是DRI的预测因子。结论:目前CIED植入术后DRI风险预测模型整体性能较好,适用性较好,但偏倚风险较高。需在数据来源、变量筛选、模型评价等方面提高研究质量,开展前瞻性队列研究,完善现有模型的外部验证,并积极研发适用于我国人群的预测模型。

衰弱风险预测模型的范围综述

目的:对国内外衰弱风险预测模型的构建及应用状况、预测因子及性能进行系统整合。方法:系统检索中英文数据库,检索时限为建库至2022年6月30日。提取数据并进行汇总分析。根据预测模型研究的偏倚风险评估工具对建立模型的研究对象、预测因子、结局、分析4个方面进行偏倚风险评价。结果:最终纳入12篇文献,我国研究较多,研究对象以老年人为主,模型构建方法有Logistic回归模型、机器学习两类,模型展示以根据各因子的回归系数得出风险评分公式为主,出现频次最高的3项预测因子为合并症、年龄、多重用药。结论:纳入的模型预测效能较好,但研究整体偏倚风险较高,未来可应用可视化的模型展示方式,建立偏倚风险低、预测性能好、临床实用性高的模型。

老年患者术后谵妄风险预测模型的范围综述

目的 对老年患者术后谵妄(POD)风险预测模型进行范围综述,为临床工作及未来相关研究提供参考。方法 检索中英文数据中与老年患者POD相关的风险预测模型文献,由2名研究者对纳入文献内容进行提取及分析。结果 共纳入26篇文献,老年患者POD发生率为4.6%~39.7%。模型构建方法包括logistic回归及多种机器学习算法,模型呈现形式多样,年龄、痴呆、术前认知功能水平、麻醉分级、糖尿病史、麻醉时长、查尔森合并症指数、术前血清白蛋白水平是老年患者POD风险预测模型中重要的预测因子。结论 临床护理人员应关注老年患者POD的高危因素,重视规范、科学的预测模型构建及验证流程,未来应探索更加科学精准、性能良好、易于推广的老年患者POD风险预测模型。

脑卒中吞咽障碍患者IOE风险评估及模型构建

目的探讨脑卒中吞咽障碍行间歇经口至食管管饲法(intermittent oro-esophageal tube feeding,IOE)发生误吸的风险评估及模型构建。方法选取2020年1月至2022年12月温州医科大学附属第二医院就诊的脑卒中吞咽障碍行IOE的146例患者为研究对象,根据IOE后是否误吸将其分为未误吸组(117例)和误吸组(29例),收集患者的临床资料,采用多因素Logistic回归分析患者发生误吸的危险因素,并建立列线图预测模型,利用C指数进行区分度评价,校准曲线进行列线图拟合度检测。结果两组患者的脑卒中病史、误吸史、脑卒中部位、自主咳嗽、洼田饮水试验、美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health stroke scale,NIHSS)评分、置管体位、置管深度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,有脑卒中病史、有误吸史、脑卒中部位为脑干、洼田饮水试验4~5级、NIHSS评分高、侧卧位置管、置管深度低均是脑卒中吞咽障碍行IOE患者误吸的危险因素(P<0.05),自主咳嗽是脑卒中吞咽障碍行IOE患者误吸的保护因素(P<0.05);列线图预测模型判断误吸风险的C指数为0.705(95%CI:0.591~0.857),Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度良好;受试者操作特征曲线结果显示列线图预测模型的曲线下面积为0.756,敏感度为75.42%,特异性为77.09%。结论脑卒中病史、误吸史、脑卒中部位、自主咳嗽、洼田饮水试验、NIHSS评分、置管体位、置管深度均是脑卒中吞咽障碍行IOE患者误吸的影响因素,模型构建成功,构建的模型有良好的区分度和拟合度。

冠状动脉旁路移植术后患者机械通气时间延长风险预测模型的系统评价

目的 对冠状动脉旁路移植术后患者机械通气时间延长风险预测评估模型进行系统评价,为临床实践和相关研究提供参考。方法 计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、中国知网、万方数据等数据库中有关冠状动脉旁路移植术后患者机械通气时间延长风险预测模型的研究,检索时限为建库至2022年12月31日。由2名研究者独立筛选和提取数据,并采用预测模型偏倚评估工具对纳入文献进行偏倚和适用性评价。结果 共纳入8篇文献,包括5项预测模型开发研究和3项预测模型效能验证研究。结论 风险预测模型对冠状动脉旁路移植术后患者机械通气时间延长的预测效能一般,且整体偏倚风险较高。未来可基于大样本数据,构建低偏倚风险、高适用性的本土化预测模型。

耐甲氧西林金黄色葡萄球菌感染风险预测模型的系统评价

目的在数据库中检索住院患者耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)感染风险预测模型相关文献并对预测模型进行评价。方法检索PubMed、Embase、Scopus、Cochrane library数据库和中国知网、万方数据知识服务平台、维普数据库中的住院患者MRSA感染风险预测模型相关文献,时间范围为建库至2024年1月1日。2名研究者独立进行文献筛查和资料提取,并应用预测模型偏倚风险评估工具(PROBAST)评估文献中预测模型的偏倚风险和适用性,进行描述性分析。结果本研究最终纳入12篇文献(共15个预测模型),各文献的研究总样本量、MRSA感染事件数、建模样本量、验模样本量差异较大。预测模型中常见的预测因子为入住重症监护室、使用抗生素、护理机构居住史、年龄、慢性肾病和既往住院史。9篇文献进行内部验证,3篇文献进行内部验证和外部验证;9篇文献报告了受试者工作特征曲线的曲线下面积,仅3篇文献基于Hosmer-Lemeshow检验报告了模型的校准度。PROBAST分析结果显示,10篇文献的模型被评估为高偏倚风险,主要来源于统计分析方面。结论现有文献中的大多数MRSA感染风险预测模型对MRSA感染的预测效能较好,但总体偏倚风险较高,且仅有少数模型进行外部验证。研究者未来应遵循PROBAST标准构建模型并进行外部验证,以开发适用于临床实践的模型。

基于机器学习的洪涝灾害损失评估模型预测精度优化研究

随着国家整体防灾减灾能力的提升,洪涝灾害损失呈逐年波动下降趋势,但单次灾害损失波动幅度巨大,在遭遇农业大灾风险时,保险业承担能力有限。财政补贴与保险费率厘定需基于预期损失的精准评估,而基于传统灾害损失的评估精度较低,运用风险序贯性链式结构理论,结合机器学习提高损失评估精度。以河北省玉米洪涝损失评估为例,检验发现,以决策树、BP神经网络、XGBoost回归模型预测区域降水量表征的风险分级函数对SVM模型加以改进,显著提高了灾害损失评估模型精度,而随着国家防灾减灾整体能力的提升,灾害损失呈现波动下降趋势。

基于事故链模型的电力系统故障风险评估分析

电力系统一旦发生故障就容易产生连锁反应,造成重大损失及灾害,为此,提出一种基于事故链模型的电力系统故障风险评估方法。明确确定电力系统风险评估指标以及负载函数表达式,基于事故链模型,重点考虑线路、负载等因素下不同位置故障概率,演练分析电力系统连锁故障成因,计算系统内可能存在的隐性故障概率,最终综合失负荷量、平均故障输出评估结果。经实验分析证明,利用事故链模型能够更完善和准确描述电力系统可能存在的故障风险,评估结果准确合理。

基于统计方法的经济风险评估与预测

本论文围绕经济风险的统计分析和预测这一主题展开。首先对经济风险进行了界定,并对其影响进行了分析。然后对统计方法的理论依据及实践应用进行了详细地介绍,并对其优缺点进行了分析。在此基础上,建立了经济风险统计评价和预测模型,并给出了实际操作结果。最后,对该方法的应用前景进行了展望。在此基础上,进一步加深了对经济风险的认识,掌握了统计方法的运用技巧,为经济实践提供了理论依据。