首发缺血性脑卒中患者1年复发风险评分模型构建与验证

目的 基于临床-影像学特征,构建和验证首发缺血性脑卒中患者1年复发模型。方法 收集2018年3月至2021年3月283例首发缺血性脑卒中患者的临床及影像学资料,随访1年,追踪复发情况。至随访结束,采用随机化分组,按照6:4比例,将60%患者列为训练组,40%列为验证组。根据训练组多因素COX分析结果建立复发风险评分模型,应用ROC曲线评估模型效能、计算风险分层。采用验证组数据对模型进行验证。结果 多因素COX分析显示,吸烟/被动吸烟、卒中家族史、三级高血压、CSVD总负荷评分>2分是患者1年复发风险的独立影响因素(P<0.05)。将上述4个变量的回归系数比值取整,构建复发风险评分模型,其中吸烟/被动吸烟、卒中家族史、三级高血压、CSVD总负荷评分>2分风险分值依次为1分、1分、1分、2分。结果显示,该模型在训练组、验证组中的ROC曲线下面积分别为0.798(95%CI:0.730~0.856)和0.744(95%CI:0.653~0.821),其中风险评分≥3分为复发高风险人群。Log-rank检验显示,高风险组患者累积复发率高于低风险组(P<0.001)。结论 基于吸烟/被动吸烟、卒中家族史、三级高血压、CSVD总负荷评分>2分构建的复发风险评分模型预测价值较高,有助于指导临床实践。

脑梗死后遗症期合并社区获得性肺炎患者影像学特点及预后风险评分模型的构建与验证

目的分析脑梗死后遗症期合并社区获得性肺炎(CAP)患者影像学特征,构建和验证预后风险评分模型。方法选取2018年1月至2022年3月湖州学院附属南太湖医院和2012年1月至2021年12月陆军第72集团军医院诊治的216例脑梗死后遗症期合并CAP患者,采用随机数字表法,将216例患者按照7∶3的比例分为建模组(151例)和验证组(65例)。追踪住院期间患者是否死亡,将其分为死亡组和存活组。基于建模组数据,采用单因素和多因素logistic回归模型分析脑梗死后遗症期合并CAP患者预后的影响因素;根据多因素回归方程中各指标对应的回归系数,建立风险评分模型;使用受试者操作特征曲线评价模型效能,利用验证组数据对模型进行验证。结果216例脑梗死后遗症期合并CAP患者病死率为20.37%,建模组、验证组患者病死率分别为19.21%、23.08%。CT检查显示,脑梗死后遗症期合并CAP患者肺部感染累及单肺占72.69%,累及双肺占27.31%;CT检出肺实变占12.96%,检出胸腔积液占21.30%。死亡组和存活组年龄、发病至就诊时间、脑梗死病程、糖尿病、合并多重耐药革兰氏阴性菌(MDR-GNB)感染、中量及大量胸腔积液、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、乳酸比较,差异有统计学意义(P<0.05)。脑梗死病程≥5年(OR=5.284)、糖尿病(OR=3.515)、合并MDR-GNB感染(OR=13.821)、中量及大量胸腔积液(OR=6.618)、NLR>5.85(OR=8.186)、乳酸>2.66 mmol/L(OR=4.699)是脑梗死后遗症期合并CAP患者预后的影响因素(P<0.05)。构建的风险评分模型在建模组和验证组中的曲线下面积分别为0.804(95%CI:0.731~0.864)、0.821(95%CI:0.706~0.905)。≥5分为死亡高风险人群。结论本研究构建的风险评分模型对于评估脑梗死后遗症期合并CAP患者预后具有良好的预测能力。

基于风险评分模型的社区老年性痴呆预测研究

目的利用风险评分(RS)模型对社区人群老年性痴呆(AD)的早期诊断和发病风险进行预测。方法选择某城市社区进行巢式病例对照研究,筛选出包括AD发病相关生物遗传、环境、个人生活行为方式的风险因子为参数,建立RS数学模型。结果 RS模型受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)为0.838,灵敏度为80.8%,特异度为75.7%。结论 RS模型适用于AD发病的预测和早期诊断。

构建2型糖尿病患者心脑血管疾病风险评分模型及验证

目的构建2型糖尿病(T2DM)患者心脑血管风险评分模型。方法选自本院糖尿病管理库的2175例患者,选取26个风险因素变量,通过单因素分析及多因素Cox回归分析终点事件确定T2DM心脑血管疾病发生的独立危险因素,构建预测T2DM心脑血管病变的风险评分模型。结果建模组中位随访时间5.1年,出现终点事件共145例,T2DM患者发生心脑血管风险分数为=0.059×年龄(年)+0.936×吸烟(有=1)+0.006×糖化血红蛋白(%)+0.380×糖尿病病程(年)+0.048×体质量指数(kg/m^2)+0.009×收缩压(mmHg)+0.807×心房纤颤(有=1)+0.175×非高密度脂蛋白胆固醇(mmol/L)-0.034×估算肾小球滤过率(Lg mL/min)。预测5年内T2DM患者发生心脑血管疾病的概率为P=1-0.928^EXP(∑i^p=1βiχi-12.736),验证组评价模型预测效能的拟合优度HLχ^2=1.49,P=0.81;ROC曲线下面积为0.798,95%CI:0.759~0.818。结论构建简单的T2DM患者心脑血管发病的风险评分模型并进行验证,可以对T2DM个人进行心脑血管发病风险监测,为临床治疗提供依据。

基于免疫核心基因的喉鳞状细胞癌风险评分模型的建立

目的筛选喉鳞状细胞癌(laryngeal squamous cell carcinoma,LSCC)预后相关免疫核心基因并构建预后风险评分模型。方法利用癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中LSCC转录组测序信息,筛选差异表达基因,并与已知免疫相关基因取交集,筛选LSCC中预后相关免疫核心基因。利用单因素Cox回归构建风险评分模型并采用Kaplan-Meier法验证风险评分模型与LSCC患者预后的关系,同时绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线验证该模型准确度。结果 LSCC组织和癌旁组织中共有6 800个差异表达基因,通过单因素Cox分析并与已知免疫相关基因取交集,从差异表达基因中筛选出34个预后枢纽基因。基于免疫核心基因构建风险评分模型,高危险组患者总生存期短于低危险组患者(P<0.01),风险评分模型预测LSCC患者预后的ROC曲线下面积为0.930。结合临床病理学参数分析发现,患者性别是LSCC预后的保护因素,N分期晚期和高风险评分为LSCC预后的危险因素(均P<0.05),而患者年龄和T分期与LSCC预后无关(均P>0.05)。结论 LSCC中存在多个免疫核心基因异常表达,且与患者预后相关,基于其构建的风险评分模型可较好预测患者预后。

基于入院指标的新型风险评分模型在成年重型颅脑损伤预后评估中的价值

目的探讨入院指标与重型颅脑损伤(sTBI)患者预后的关系,建立基于入院指标的新型风险评分模型,用于评估sTBI患者预后。方法回顾性分析空军军医大学西京医院2011年10月至2020年10月收治的439例成年sTBI患者的临床资料,并按照出院时格拉斯哥预后评分将其分为预后良好组(91例)与预后不良组(348例)。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析和多因素logistic回归模型联合筛选能够独立判断sTBI预后分组的入院指标;采用风险评分方程构建基于多个入院指标的预后评估模型;采用约登指数和欧式指数计算最佳分组界值;采用ROC及曲线下面积(AUC)评估各指标的预后评估效能。结果ROC曲线分析显示:年龄、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、心率、血糖、血钾、肌酐、尿素氮、凝血酶原时间国际标准化比值(PT-INR)、凝血酶原时间、凝血活酶时间对sTBI的预后分组具有显著判断意义(均P<0.05);将上述指标带入多因素logistic回归模型,结果显示年龄、GCS、血糖和PT-INR是影响sTBI预后判断的独立风险因素;最后,选取上述4项入院指标构建风险评分模型。ROC曲线分析显示:该模型对sTBI预后分组具有良好的判断价值(AUC:0.807;95%CI:0.754~0.860,P<0.01);以最佳分组界值(-2.221)作为该模型分组界值时,判断sTBI预后分组(AUC:0.752;95%CI:0.689~0.814,P<0.01),特异度:0.822;敏感度:0.670。结论入院时年龄、GCS、血糖及PT-INR可能是影响sTBI预后的重要风险因素;基于上述指标的风险评分模型能够为sTBI患者预后分组提供快速而准确的预测信息,具有十分重要的临床应用前景。

老年急性ST段抬高型心肌梗死患者发生心脏破裂的风险评分模型

目的:探讨老年急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)合并心脏破裂患者的临床特征及建立风险评分模型。方法:回顾性分析2013年9月至2019年6月,新疆维吾尔自治区人民医院心脏重症监护室(CCU)确诊为老年STEMI的患者74例,其中诊断心脏破裂(CR)患者37例为观察组,非心脏破裂患者(Non-CR)37例为对照组,统计两组患者临床资料,采用Logistic回归方法分析具有心脏破裂预测价值的相关危险因素,采用受试者工作特征(ROC)计算曲线下面积(AUC)及Hosmer-Lemeshow检验检测模型鉴别效度和校准度,并在验证组中验证该模型。结果:CR组和非CR组的住院死亡率分别为72.9%(27例)和48.6%(18例)(P=0.033)。逐步多因素回归分析显示与CR相关的危险因素包括:高龄(OR=3.358,95%CI:1.081~1.706,P=0.009),女性(OR=2.852,95%Cl:1.528~2.397,P=0.006),未急诊行PCI治疗(OR=0.053,95%Cl:0.006~0.510,P=0.005),LVEF(OR=1.383,95%Cl:1.175~1.629,P=0.000),LVEDD(OR=1.125,95%Cl:1.019~1.243,P=0.020)。基于CR相关危险因素,建立风险预测模型显示出很好的判别能力(AUC=0.930,95%CI:0.871~0.988,校正后的AUC=0.907,P<0.001),Hosmer-Lemeshow拟合优度的P=0.52。结论:本研究建立了一种新的风险评分模型来帮助临床医生预测老年急性ST段抬高型心肌梗死后的CR高危患者,该模型具有较高的准确性,且操作简单,易于临床医生参考使用。

比较4种不同血栓评分模型对产褥期静脉血栓栓塞症风险的预测价值

目的 比较4种不同血栓风险评分模型对产褥期静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)的预测价值。方法 通过医院电子病史系统检索2017年8月至2022年12月在同济大学附属上海市第一妇婴保健院分娩后发生VTE的产妇并进行回顾研究,纳入255例VTE产妇(病例组),并按照1∶3的比例随机选取765例同期分娩但未发生VTE的产妇(对照组)。分别采用Caprini评分、RCOG指南、昆士兰指南和上海市专家共识等4种VTE风险评分模型对2组患者进行评分及风险分类,绘制ROC曲线以评估不同模型对产褥期VTE的预测价值。分析VTE产妇在4种评分模型中的风险等级和累计风险评分的分布情况。结果 2组产妇比较显示,病例组的年龄、体重指数以及双胎妊娠、剖宫产、早产和子痫前期的发生比例均显著高于对照组(P<0.001)。4种评分模型Caprini评分、RCOG指南、昆士兰指南和上海市专家共识的AUC分别为0.676、0.763、0.782和0.767,差异有统计学意义(P<0.05)。按照风险分级进行比较,昆士兰指南可以将更多的VTE产妇筛选至高风险组。结论 RCOG指南、昆士兰指南和上海市专家共识等3种VTE风险评分模型的预测价值均高于Caprini评分,适用于产褥期VTE的预测评估,其中以昆士兰指南的准确度最高。

基于血浆可溶性尿激酶型纤溶酶原激活物受体水平的院前急诊患者病情预测风险评分模型的构建

目的研究院前急救患者的血清可溶性尿激酶型纤溶酶原激活物受体(soluble urokinase plasminogen activator receptor,suPAR)水平和变化规律,构建基于血清suPAR水平的院前急诊患者病情预测的风险评分模型。方法选取2022年4月—2022年7月陆军军医大学第一附属医院120救护车接诊的114例患者作为研究对象,收集患者基本特征数据、生命体征及suPAR血清值,并对其进行7 d的短期随访。根据患者入院后最终是否收入重症监护室分为危重组和非危重组,比较2组间suPAR水平及其他因素的差别,应用多因素logistic回归分析院前急救患者病情预测的影响因素,根据回归方程建立logistic回归模型,并对多因素分析有意义的指标赋分建立院前急救患者病情预测的风险评分模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线确定模型的最佳截断值并评估其应用价值。结果危重组的suPAR血清水平、男性占比、呼吸频率、意识水平明显高于非危重组,危重组的收缩压、GCS评分低于非危重组,差异有明显统计学意义(P<0.05)。多因素分析提示呼吸频率、收缩压、suPAR、GCS评分是院前急救患者病情的预测影响因素,其中suPAR(OR=4.808,95%CI:2.269~10.189,P<0.05)和呼吸频率(OR=1.231,95%CI:1.015~1.493,P<0.05)是院前急救患者病情预测的独立危险因素。logistic回归模型对院前急救患者病情预测的ROC曲线下面积为0.854(95%CI:0.783~0.925),灵敏度、特异度分别为69.1%,91.7%。建立的病情预测风险评分模型对院前急救患者病情预测的ROC曲线下面积为0.845(95%CI:0.773~0.916),灵敏度、特异度分别为66.2%,89.8%,最佳截断值为5.5分。2种模型对院前急救患者病情预测的ROC曲线下面积的比较,差异无统计学意义(Z=0.411,P>0.05)。结论血清suPAR水平测定可作为一种独立风险因子预测院前急救患者病情的危重性,建立的风险评分模型对院前急救患者病情预测具有良好的应用价值,其分值的高低与疾病严重程度密切相关,分值为5.5分可作为区分危重和非危重的最佳截断点。

随机森林模型预测老年膀胱癌患者术后下肢深静脉血栓发生风险及预警措施

目的探讨随机森林模型预测老年膀胱癌患者术后下肢深静脉血栓(DVT)发生风险及预警措施。方法选取2019年6月—2022年6月我院收治的282例老年膀胱癌患者,按照7∶3比例分为训练组(n=197)和内部验证组(n=85),统计两组下肢DVT发生率及一般临床资料,训练组基于随机森林模型结果构建下肢DVT风险预警模型,并行内外部验证。结果282例老年膀胱癌患者下肢DVT发生率为15.10%(42/278)。训练组和内部验证组中,DVT阳性及阴性患者在年龄、BMI、麻醉时间、合并糖尿病、合并高脂血症、术前纤维蛋白原(FIB)、D-二聚体(D-D)、白蛋白(ALB)水平及Caprini风险评估模型(RAM)评分、术后卧床时间比较差异有统计学意义(均P<0.05);确认属性重要性评分前8变量纳入随机森林模型算法中建立下肢DVT风险预警模型,变量重要性评分依次为术前D-D、术前FIB、术前ALB、术前RAM评分、年龄、合并糖尿病、术后卧床时间、合并高脂血症,随机森林模型预测效能为0.933,经外部验证显示模型预测结果与实际结果具有较高一致性。结论随机森林模型对老年膀胱癌患者术后下肢DVT具有较好的预测能力,综合考虑年龄、合并糖尿病、术后卧床时间、合并高脂血症及术前D-D、FIB、ALB与RAM评分等因素有利于预防下肢DVT发生,具有临床指导意义。

难治性腹膜透析相关性腹膜炎发生的影响因素与风险评分模型研究

目的分析难治性腹膜透析相关性腹膜炎发生的影响因素,构建风险评分模型,为临床治疗和预防提供参考依据。方法收集南京医科大学附属南京医院2010年4月-2019年2月血液净化中心临床诊断为腹膜透析相关性腹膜炎(Peritoneal dialysis associated peritonitis,PDAP)患者129例为研究对象,根据临床病情进展分为难治性PDAP 30例、非难治性PDAP 99例,回顾性收集两组患者临床基线资料,归纳难治性PDAP发生的影响因素,建立风险评分模型。结果129例PDAP患者,发生难治性PDAP 30例,发生率为23.26%。腹膜透析透出液培养分离病原菌30株,革兰阳性菌13例占43.33%,革兰阴性菌10例占33.33%,真菌7例占23.33%。革兰阴性菌感染、存在并发症以及CRP是难治性PDAP发生的影响因素(P<0.05)。构建风险评分模型:革兰阴性菌感染(2分)、存在并发症(2分),CRP值1.34~22.6mg/L、23.6~58.8mg/L、62.4~123.5mg/L、124~358mg/L依次为0、1、2、3分,风险评分模型预测难治性PDAP的ROC曲线下面积为0.778(95%CI:0.696~0.846,P<0.05),最佳截断值为4分,灵敏度、特异度分别为60.00%、91.92%,约登指数为0.519。结论革兰阴性菌感染、存在并发症、CRP值较高是难治性PDAP发生的影响因素,构建的风险评分模型预测难治性PDAP准确度较好,临床应用价值较高。

行机械通气脓毒症患者28天死亡风险预测模型构建

目的 探究影响行机械通气脓毒症患者28 d死亡的危险因素并构建风险预测模型。方法 选择2019年2月至2021年2月我院收治的102例行机械通气的脓毒症患者作为研究对象,根据随访28 d患者的生存情况,分为存活组(61例)和死亡组(41例)。比较两组患者的一般资料和实验室检查指标,多因素Logistic回归分析影响患者28 d死亡的因素,构建风险评分模型并评价其预测效能。结果 死亡组血管活性药物应用患者比例、APACHEⅡ评分、血清SCr水平明显高于存活组,PLT、FT_(4)、T_(3)、T_(4)水平明显低于存活组(P<0.05);血管活性药物应用、APACHEⅡ评分增加、PLT、FT_(4)、T_(3)、T_(4)水平下降、SCr水平升高是导致行机械通气脓毒症患者28 d死亡的危险因素(P<0.05);将上述危险因素纳入风险评分模型,分别赋予36、49、25、27、33、45、38分的权重,将总分≤72分定义为中危组,>72分且≤185分定义为高危组,>185分定义为极高危组;风险评分模型的ROC曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.876(95%CI 0.843~0.909,P<0.001)、93.42%、87.45%,区分度较好,校准曲线及生存曲线提示模型预测的准确性较好。结论 分析影响行机械通气脓毒症患者28 d死亡的危险因素并构建风险评分模型,有利于临床上早期识别高危人群,指导医护人员采取个体化的治疗和护理方案,对降低患者死亡率有重要意义。

重症急性胰腺炎患者预后多指标风险评分模型建立

[目的]分析重症急性胰腺炎(SAP)患者预后危险因素,探讨多指标风险评分模型在SAP患者预后中的应用价值。[方法]回顾性收集2013年3月~2019年3月97例SAP患者作为研究对象,记录患者临床基线资料及治疗结局,分析SAP预后危险因素,建立SAP风险评分模型,利用ROC曲线评价模型的应用价值。[结果]多因素分析提示,年龄、降钙素原(PCT)、D-二聚体、血清白蛋白(ALB)、红细胞分布宽度(RDW)是SAP患者预后独立危险因素(P<0.05)。Logistic回归方程判断SAP患者预后的ROC曲线下面积为0.873,灵敏度为76.19%,特异度为88.16%。建立的风险评分模型预测SAP患者预后ROC曲线下面积为0.901,灵敏度为85.71%,特异度为77.63%。Z检验提示,2种预测模型ROC曲线下面积差异无统计学意义。[结论]SAP患者预后危险因素主要包括年龄、PCT、D-二聚体、ALB、RDW建立的多指标风险评分模型对SAP预后具备良好的预测价值。

胃癌miRNAs预后风险评分模型的构建与应用

目的筛选与胃癌预后存在关联性的微小RNAs(miRNAs)生物标志物,构建风险评分模型用于患者预后评估。方法基于人类癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库下载胃癌miRNAs表达谱数据及样本相关临床信息,通过"DESeq2"软件包对miRNAs表达谱进行差异分析。采用单因素Cox回归分析和Kaplan-Meier生存分析筛选与预后存在关联性的miRNAs,并将预后miRNAs纳入多因素Cox回归分析用于预后风险评分模型的构建。通过"timeROC"软件包绘制受试者工作特征曲线(ROC),对模型效能进行评价。最后通过在线数据库对miRNAs可能结合的信使RNAs(mRNAs)进行预测,并通过基因本体(GO)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)预测其功能。结果以log2|Fold Change|>1,P<0.05为标准,筛选得到248个胃癌组织中差异表达的miRNAs。通过单因素Cox回归分析及Kaplan-Meier生存分析筛选到6个与患者总体生存率有关联性的差异表达的miRNAs,随后使用多因素Cox回归分析成功构建胃癌miRNAs预后风险评分模型,风险评分=0.04835×miR-181b-1+0.11206×miR-548d-1+0.06800×miR-675+0.07587×miR-708+1.17521×miR-4640+0.08989×miR-4709。Kaplan-Meier生存曲线结果显示,风险评分高的患者预后较差(P<0.001);模型5年总体生存率ROC曲线下面积(AUC)为0.776,证明该模型能够有效预测胃癌患者预后风险。GO和KEGG功能分析结果显示,模型miRNAs分子参与多个肿瘤相关代谢通路。结论成功构建了miRNAs预后风险评分模型,且该模型对胃癌患者生存状态具有良好的预测效能。

胰十二指肠切除术后临床相关型延迟胃排空危险因素分析及风险评分模型构建

目的:研究胰十二指肠切除术(PD)后临床相关型延迟胃排空(CR-DGE)的危险因素并构建风险评分模型。方法:收集2014年6月至2019年6月于东南大学附属中大医院肝胆胰中心行PD并符合纳入标准的108例患者临床数据,根据诊断标准分为CR-DGE组及NCR-DGE组,采用Logistic回归分析PD术后CRDGE独立危险因素,并以此构建风险评分模型。结果:多因素分析显示术前天门冬氨酸氨基转移酶(AST)水平(P=0.007,OR=1.018)、有胃肠道疾病史(P=0.031,OR=3.450)、体质量指数(BMI)≥24 kg·m^(-2)(P=0.047,OR=2.869)、术后血糖水平(P=0.044,OR=1.173)为CR-DGE发生独立危险因素。基于上述危险因素构建风险评分模型,并据此绘制受试者工作特征曲线,其曲线下面积为0.729(95%CI:0.632~0.826),表明该评分模型预测能力良好。结论:本研究筛选出4个CR-DGE危险因素,以此构建的风险评分模型预测性能良好,可用于识别CR-DGE高危患者。

基于形态学分析的后交通动脉瘤破裂风险评分预测模型

目的分析后交通动脉瘤破裂的形态学因素,构建破裂风险评分模型预测后交通动脉瘤破裂风险。方法收集2012年1月至2017年6月经脑血管造影确诊的75例后交通动脉瘤患者,其中瘤体破裂47例(破裂组),未破裂28例(未破裂组)。根据临床资料及影像学特征作单因素和多因素logistic回归分析,确定形态学相关参数,构建破裂风险评分预测模型。结果破裂组、未破裂组动脉瘤深度(Hmax)、动脉瘤高度(Hp)、动脉瘤宽度(W)、入射夹角(IFA)、流出角(OFA)、长宽比(AR)、AR面积比、瘤体高度与宽度比(HWR)、子囊及其规则与否等动脉瘤形态参数差异均有显著统计学意义(P<0.001)。多因素logistic回归分析显示Hmax(β=1.328,OR=3.773,P=0.043)、IFA(β=0.076,OR=1.079,P=0.003)、AR(β=2.086,OR=8.055,P=0.049)为独立危险因素。根据回归系数构建动脉瘤破裂风险评分预测模型,破裂风险评分总分(R)=1.3×(Hmax)+0.1×(IFA)+2.1×(AR)。R经受试者特征曲线(ROC)分析显示ROC下面积为0.982,R=19为最佳截断值。结论 Hmax、IFA、AR值是预测动脉瘤破裂的独立危险因素。根据破裂风险评分预测模型,R>19提示动脉瘤可能破裂,R值越大破裂风险越大。

信贷产品风险冷启动阶段评分模型的构建思路

在利率市场化和互联网金融以及强监管的背景下,银行业的信贷业务面临着发展与风险的双重压力,一方面进行产品创新实现规模发展,一方面强化产品的风险管控能力。实践表明数据驱动下的风险评分模型能够较为准确的识别客户综合风险。文章讨论在无历史数据无标记样本情况下,创新产品投产初期构建申请评分模型的几种方法,为商业银行新产品准入风险控制提供解决思路。

肩难产风险预警评分模型的构建研究

[目的]观察影响肩难产发生的危险因素,并构建肩难产风险预警评分模型。[方法]回顾性分析2013年1月-2017年3月在医院阴道分娩单胎头位的41 917例产妇病历资料,收集产妇一般资料,观察肩难产发生率,单因素和多因素分析肩难产发生的危险因素,构建肩难产风险预警评分模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC)检验肩难产风险预警评分模型的预测效能。[结果]年龄、身高、第二产程时间延长、助产手法不当、孕龄、孕末期体重、骶耻外径、坐骨结节间径、出口后矢状径、胎儿双顶径、新生儿体重、身长均是影响肩难产发生的因素(P<0.05)。年龄>35岁、体重指数>27kg/m2、第二产程时间延长、助产手法不当、孕末期体重是影响肩难产发生的危险因素,坐骨结节间径和出口后矢状径是肩难产的保护性因素。肩难产风险预警评分模型Logistic回归方程预测效能ROC曲线下面积为0.885(P=0.000,95%CI:0.853~0.917),灵敏度为82.70%,特异性为86.30%。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ^2=1.525,P=0.929。[结论]肩难产的发生受多种因素影响,以此建立的肩难产风险预警评分模型具有较好的预测评估价值,值得进一步研究探讨。

基于超声参数的特发性中枢性性早熟女童临床风险评分系统的构建与验证

目的:构建基于超声参数的特发性中枢性性早熟(idiopathic central precocious puberty,ICPP)女童临床风险评分系统并进行验证,以期提高ICPP女童临床管理。方法:选取2015年1月—2022年7月就诊于盐城市第三人民医院的134例ICPP女童为研究对象,选取同期在我院体检的30名健康女童作为对照组。将最终纳入的116例ICPP女童患儿按7:3随机分为训练组(n=81)和验证组(n=35)。采用Logistic回归分析ICPP女童的超声风险参数,利用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验评价评分系统的预测性能。结果:单因素分析结果显示,训练组与对照组身高、骨龄、乳晕直径、左右卵巢上下径、前后径、左右径、容积、最大卵泡直径、子宫上下径、子宫前后径、子宫左右径、子宫容积比较差异均具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic分析结果显示,右卵巢容积(OR=2.131,95%CI:1.070~4.245,P=0.019)、左卵巢容积(OR=2.691,95%CI:1.413~5.126,P<0.001)、子宫容积(OR=1.703,95%CI:1.054~2.756,P=0.015)是ICPP女童的超声风险参数。模型曲线下面积为0.896(95%CI:0.813~0.963),Hosmer-Lemeshow检验不具有统计学差异,模型具有较好判别度。结论:基于超声参数的ICPP女童临床风险评分系统具有较好的预测性能,为提高ICPP女童临床管理提供一定理论依据。

颈部淋巴结超声良恶性评分系统的构建及价值研究

目的:构建颈部淋巴结超声良恶性评分系统,以期提高良恶性颈部淋巴结临床评估的准确率。方法:选取2022年1月—2023年5月就诊于玉林市红十字会医院的100例颈部淋巴结肿大患者为研究对象,采用Logistic回归分析颈部淋巴结肿大患者的恶性风险参数,利用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验评价评分系统的预测性能。结果:单因素分析结果显示,形态(椭圆形、不规则)、短长径比≥0.5、边缘模糊、淋巴门消失、不均匀内部低回声、内部液化、周边型/中央型/混合型血流模式及RI≥0.7与恶性淋巴结有关(P<0.05)。多因素Logistic分析结果显示,形态不规则[OR (95%CI):0.035 (0.002~0.727),P=0.030]、短长径比≥0.5[OR (95%CI):21.890 (2.018~237.495),P=0.011]、淋巴门消失[OR (95%CI):22.003 (1.734~279.181),P=0.017]、周边型/中央型/混合型血流模式[OR (95%CI):11.150 (1.380~90.114),P=0.024]及RI≥0.7[OR (95%CI):17.223 (1.553~190.981),P=0.020]为恶性淋巴结的风险参数。模型曲线下面积为0.967 (95%CI:0.930~1.000),Hosmer-Lemeshow检验不具有统计学差异,模型具有较高判别度。结论:基于颈部淋巴结的超声形态及血流动力学构建的临床风险评分系统具有较好的预测性能,为提高良恶性颈部淋巴结临床评估的准确率提供一定理论依据。