老年急性ST段抬高型心肌梗死患者左心室血栓形成的影响因素及其Nomogram风险预测模型构建

目的探讨老年急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者左心室血栓(LVT)形成的影响因素,并构建Nomogram风险预测模型。方法将华中科技大学同济医学院附属同济医院2020年1月至2023年12月收治的873例急性STEMI患者以7∶3分为训练集(n=611)和验证集(n=262)。根据训练集患者LVT发生情况分为非LVT组(n=549)和LVT组(n=62)。多因素logistic回归分析急性STEMI患者发生LVT的影响因素;利用R软件rms程序包构建预测急性STEMI患者LVT发生风险的Nomogram模型,并通过ROC及Hosmer-Lemeshow检验验证其预测效能。结果与非LVT组比较,LVT组血红蛋白(Hb)[(131.15±15.99)g/L比(143.28±16.71)g/L]和左心室射血分数(LVEF)[(39.99±5.01)%比(45.24±6.69)%]明显较低(t=5.441、5.991,P<0.05),合并室壁瘤(37.10%比20.40%)、基线心肌梗死溶栓治疗(TIMI)血流分级0级(59.68%比44.81%)、未形成冠状动脉侧支循环(88.71%比72.13%)以及未进行急诊经皮冠状动脉介入治疗(PCI)或药物溶栓的占比(69.35%比48.82%)明显较高(χ^(2)=9.022、4.953、7.921、9.403,P<0.05)。多因素Logistic回归显示,Hb(OR=0.948)和LVEF(OR=0.868)为急性STEMI患者发生LVT的保护因素(P<0.05),合并室壁瘤(OR=6.812)、基线TIMI血流分级0级(OR=6.884)、未形成冠状动脉侧支循环(OR=7.273)、未进行急诊PCI或药物溶栓(OR=4.173)为其独立危险因素(P<0.05)。ROC分析显示,训练集AUC为0.871(95%CI 0.830~0.912),验证集为0.838(95%CI 0.731~0.945);Hosmer-Lemeshow检验中训练集χ^(2)=11.379,P=0.181,验证集χ^(2)=11.261,P=0.187。结论急性STEMI患者LVT的发生与Hb、LVEF、室壁瘤、基线TIMI分级、冠状动脉侧支循环形成及是否接受急诊PCI或药物溶栓密切相关,基于这些因素构建的Nomogram预测模型区分度及一致性良好,有助于临床预测。

维持性血液透析尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素分析及Nomogram预测模型构建

目的探讨维持性血液透析(MHD)尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素及Nomogram预测模型构建。方法选择2020年12月至2022年12月于新乡医学院第三附属医院门诊行MHD治疗的418例尿毒症患者为研究对象。根据动静脉内瘘是否形成急性血栓将患者分为急性血栓组(n=32)与非急性血栓组(n=386)。应用单因素及多因素logistic回归分析影响行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的影响因素;根据尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的独立危险因素建立Nomogram预测模型,并应用Bootstrap来验证Nomogram模型的有效性。结果急性血栓组患者合并糖尿病患、合并低血压、透析时穿刺失败占比、钙磷乘积、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平均显著高于非急性血栓组(P<0.05);logistic回归分析显示,糖尿病、低血压、透析时穿刺失败、钙磷乘积升高、高水平hs-CRP、高水平LDL-C是影响行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的独立危险因素(P<0.05);依据6个独立危险因素构建了Nomogram预测模型,该模型的一致性指数为0.893(95%置信区间:0.833~0.928);且其校正曲线和标准曲线拟合较好,曲线下面积为0.918。结论糖尿病、低血压、透析时穿刺失败、钙磷乘积升高、高水平hs-CRP和LDL-C是行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的危险因素,依据独立危险因素构建的Nomogram模型预测行MHD的尿毒症患者动静脉内瘘急性血栓形成的效果较好,有助于临床急性血栓形成患者的早期筛查。

脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素分析及Nomogram预测模型的构建

目的分析脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素,并构建列线图(Nomogram)预测模型。方法选取2020年3月至2022年9月就诊的180例脓毒症患者为研究对象,根据患者是否并发急性肾损伤将其分为急性肾损伤组(n=75)和非急性肾损伤组(n=105)。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析连续性变量的预测价值;采用logistic回归分析影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素;采用内部数据验证Nomogram模型临床效能。结果两组患者在年龄等一般资料的比较中,差异无统计学意义(P>0.05)。与非急性肾损伤组相比,急性肾损伤组患者男性较多,肺部感染者较多,平均动脉压(MAP)、前降钙素水平较低,乳酸、白细胞计数、多器官功能衰竭(MODS)评分水平较高(P<0.05)。MAP、乳酸、前降钙素、白细胞计数、MODS评分的ROC曲线下面积(AUC)为0.823、0.921、0.663、0.948、0.946,最佳截断值为89 mmHg、2.13 mmol/L、13.22μg/L、15×10^(9)·L^(-1)、6分。性别(男)、肺部感染(是)、MAP(≤89 mmHg)、乳酸(>2.13 mmol/L)、白细胞计数(>15×10^(9)·L^(-1))、MODS评分(>6分)均为影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素(P<0.05)。内部验证结果显示,Nomogram模型预测脓毒症患者并发急性肾损伤的风险C-index为0.763(95%CI:0.651~0.832);模型预测脓毒症患者并发急性肾损伤的风险阈值>0.07,Nomogram模型提供临床净收益。结论性别(男)、肺部感染(是)、MAP(≤89 mmHg)、乳酸(>2.13 mmol/L)、白细胞计数(>15×10^(9)·L^(-1))、MODS评分(>6分)均为影响脓毒症患者并发急性肾损伤的危险因素,且基于以上变量构建的Nomogram模型可以对患者并发急性肾损伤进行较好的预测。

基于25⁃羟基维生素D、血清学因子等对老年类风湿性关节炎合并间质性肺疾病Nomogram预测模型的构建和评价

目的基于25-羟基维生素D[25-(OH)D]、血清学因子等构建老年类风湿性关节炎合并间质性肺疾病(RA-ILD)的Nomogram预测模型,并进行模型评价。方法选取2020年5月—2022年10月收治的老年类风湿性关节炎(RA)220例,根据是否合并间质性肺疾病将其分为RA-ILD组(51例)和单纯RA组(169例)2组,比较2组一般资料和实验室相关指标[类风湿因子(RF)、抗环瓜氨酸抗体(anti-CCP)、抗角蛋白抗体(AKA)、类风湿关节炎活动度评分(DAS28)]、25-(OH)D、血清学因子[白细胞介素-33(IL-33)、白细胞介素-35(IL-35)、赖氨酰氧化酶样蛋白-2(LOXL-2)、涎液化糖链抗原-6(KL-6)、基质金属蛋白酶-8(MMP-8)]水平,分析老年RA患者25-(OH)D与各血清学因子的相关性,探讨老年RA-ILD发生的影响因素,根据影响因素、25-(OH)D及血清学因子构建老年RA-ILD的Nomogram预测模型,并对该模型进行评价。结果RA-ILD组和单纯RA组RF、DAS28比较差异有统计学意义(P<0.01);RA-ILD组25-(OH)D、IL-35、KL-6低于单纯RA组,IL-33、LOXL-2、MMP-8高于单纯RA组(P<0.05,P<0.01)。老年RA患者25-(OH)D与IL-35、KL-6呈正相关,与IL-33、LOXL-2、MMP-8呈负相关(P<0.05)。25-(OH)D、IL-35、KL-6、IL-33、LOXL-2、MMP-8、RF和DAS28均为老年RA-ILD发生的影响因素(P<0.01)。在Nomogram预测模型中直接获取各预测因素对应得分,得分之和对应的预测概率即为该老年患者RA-ILD发生的风险概率,该模型对老年RA-ILD发生具有良好预测效能,且具有良好校准度。结论基于25-(OH)D、血清学因子等构建老年RA-ILD发生的Nomogram预测模型,预测效能较高、校准度良好。

基于多中心的老年OSAHS合并冠心病患者不良预后的Nomogram预测模型构建

目的基于多中心分析老年阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)合并冠心病患者不良预后的影响因素并构建Nomogram预测模型。方法于2020年3月至2022年3月选取江苏省中医院共357例老年OSAHS合并冠心病患者,按照7∶3比例将纳入患者分为建模组(n=250)及验证组(n=107)。对患者进行为期1年的随访,根据患者预后将建模组分为预后良好组(n=215)和预后不良组(n=35)。单因素及多因素Logistic回归分析影响老年OSAHS合并冠心病患者不良预后的因素,并根据此结果构建Nomogram预测模型,再以H-L拟合度曲线评估模型的有效性,以受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度。结果单因素分析结果显示,体重指数、睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠平均氧饱和度(SaO_(2))、超敏C反应蛋白(hs-CRP)及白细胞介素-6(IL-6)为老年OSAHS合并冠心病患者不良预后的影响因素(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,体重指数较高、AHI水平较高、hs-CRP水平较高、低水平的睡眠平均SaO_(2)为老年OSAHS合并冠心病患者不良预后的影响因素(P<0.05)。验证模型显示,建模组χ^(2)=6.125,P=0.421,ROC曲线下面积AUC为0.958(95%CI:0.926~0.980),敏感度及特异度分别为82.86%、96.28%;验证组χ^(2)=5.754,P=0.311,AUC为0.932(95%CI:0.893~0.960),敏感度及特异度分别为85.70%、88.40%。结论体重指数较高、AHI水平较高、hs-CRP水平较高、低水平的睡眠平均SaO_(2)为老年OSAHS合并冠心病患者不良预后的影响因素,以此构建的Nomogram预测模型具有较好的区分度及有效性,可帮助临床预测患者不良预后的发生风险,具有较高的临床价值。

股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓并发症影响因素分析及Nomogram模型建立

目的探讨股骨粗隆间骨折手术后早期发生下肢深静脉血栓的危险因素,并进行Nomogram模型构建。方法选取2018年1月—2020年12月于华北石油管理局总医院行股骨粗隆间骨折手术的120例患者,术后早期发生下肢深静脉血栓13例。按照术后住院期间是否发生下肢深静脉血栓分为并发症组和无并发症组。采用多因素Logistics分析术后发生并发症的风险并构建Nomogram模型。结果并发症组患者住院时长、术后住院时间、治疗总费用均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。单因素分析显示,骨折类型、合并慢性病种类、贫血输血、骨折发病时长是术后下肢深静脉血栓的潜在影响因素,差异有统计学意义(P<0.05)。将单因素有统计学差异的变量进行Logistics多因素分析,合并慢性病种类、贫血输血、骨折发病时长是股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓的独立危险因素(P<0.05)。采用内部数据进行验证,C-index为0.746(95%CI:0.596~0.935),该Nomogram模型预测与实际观测结果吻合度较好。结论术前合并慢性病≥3种、贫血输血、骨折发病时长>1 d是股骨粗隆间骨折术后下肢深静脉血栓的独立危险因素。本研究构建的Nomogram模型有助于指导医师完善个性化围手术期治疗方案。

肺癌术后化疗患者癌因性疲乏的Nomogram模型构建

目的分析影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法收集2021年10月至2023年9月江西中医药大学附属医院172例肺癌术后化疗患者的临床资料。采用Piper疲乏修正量表(revised Piper fatigue scale,RPFS)进行调查,评估患者癌因性疲乏程度,Logistic多元回归模型分析影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的危险因素并构建Nomogram预测模型,评估模型预测效能。结果患者文化程度、肿瘤淋巴结转移分类(tumornede metastasis classification,TNM)分期、抑郁、不良反应、白细胞计数等的相关因素的RPFS评分,差异有统计学意义(P<0.05)。肺癌术后化疗患者中/重度癌因性疲乏中,高中及以上文化程度比例、TNM分期Ⅲ/Ⅳ期比例、有抑郁比例、中/重度不良反应比例、白细胞低于正常值下限比例均明显高于无/轻度癌因性疲乏的肺癌术后化疗患者,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic多元回归分析表明文化程度(高中以上)、TNM分期(Ⅲ/Ⅳ期)、抑郁(有)、不良反应程度(中/重度)、白细胞计数(低于正常值下限)是影响肺癌术后化疗患者癌因性疲乏程度的独立危险因素(P<0.05)。内部验证结果显示C指数为0.899(0.842~0.955),一致性较好。Nomogram模型的阈值>0.21,Nomogram模型提供的临床净收益均高于文化程度、TNM分期、抑郁、不良反应程度、白细胞计数单一因子预测结果。结论本研究基于肺癌术后化疗患者癌因疲乏程度的危险因素构建Nomogram模型,该模型可为临床肺癌因术后化疗患者癌性疲乏进行较好预测。

创伤性胫骨平台骨折术后感染的危险因素分析及Nomogram预测模型构建

目的 分析创伤性胫骨平台骨折术后感染的危险因素,并构建Nomogram预测模型。方法 2019年10月~2021年8月行手术治疗的创伤性胫骨平台骨折病人148例,根据术后是否出现感染分为感染组(20例)和未感染组(128例)。比较两组病人的一般资料;采用单因素分析及多因素Logistic回归分析影响创伤性胫骨平台骨折术后感染的危险因素;采用ROC分析有统计学意义的连续性变量的预测价值;采用内部数据验证Nomogram模型预测效能。结果 两组病人年龄、性别等一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05),与未感染组相比,感染组病人糖尿病、开放型骨折类型、骨筋膜室综合征占比较高,手术时间和住院时间较长(P<0.05);糖尿病(是)、骨折类型(开放型)、骨筋膜室综合征(有)、手术时间(>3小时)是影响创伤性胫骨平台骨折术后感染的危险因素;手术时间和住院时间的AUC为0.792、0.651;最佳截断值为3小时、13天(P<0.05);Nomogram模型预测创伤性胫骨平台骨折术后感染风险的C-index为0.744(0.651~0.807);模型预测创伤性胫骨平台骨折术后感染风险的阈值>0.09。结论 糖尿病(是)、骨折类型(开放型)、骨筋膜室综合征(有)、手术时间(>3小时)是影响创伤性胫骨平台骨折术后感染的危险因素,且基于以上变量构建的Nomogram模型有较好的预测价值。

基于GCS评分的Nomogram图预测急性脑出血后卒中相关性肺炎的发生风险

目的 通过构建Nomogram预测模型,探讨急性脑出血后发生卒中相关性肺炎(SAP)的危险因素。方法 回顾性分析2018-01—2022-12平顶山学院第一附属医院神经外科、重症医学科及神经重症的1 050例急性脑出血患者的临床资料,先根据GCS评分进行感染率的分层分析,然后运用组间差异性比较及多因素Logistic回归分析筛选SAP的独立危险因素,应用R语言构建Nomogram预测模型,并对构建的模型进行评价。结果 急性脑出血患者中SAP发生率为35.9%,其中GCS评分3~8分患者为77.21%,GCS评分9~12分患者为30.81%,GCS评分13~15分患者为6.50%,各组间感染率差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归显示,年龄、GCS评分、入院时随机血糖、淋巴细胞绝对值及手术治疗均为SAP独立危险因素,以这5个危险因素构建的Nomogram预测模型可帮助临床医师预测急性脑出血后SAP发生风险,具有较高的准确性和临床适用性。结论 基于GCS评分构建的Nomogram预测模型能够在疾病早期阶段准确高效地对急性脑出血患者发生SAP的风险进行分层,识别出易发生SAP患者的高风险人群,从而采取有针对性的干预措施。

Nomogram模型在新生儿耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌肠道定植风险评估中的应用

目的建立一种有效的Nomogram模型,用以评估新生儿耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)肠道定植风险,运用建立的Nomogram模型得出新生儿CRKP具体的定植概率大小,采取个体化的预防策略,减少定植的发生,降低新生儿CRKP继发感染的可能性。方法选取入院后48 h新生儿进行直肠拭子/大便培养及药敏鉴定为CRKP定植患者187例,在同期入院的经检测为非CRKP定植患儿中随机抽取187例为非定植组,共374例进行回顾性研究。通过R语言(R 4.2.1)的caret软件包对374例总样本按建模组∶验证组=3∶1进行随机分组。模型建立:对建模组数据运用R 4.2.1的glmnet包进行LASSO回归分析确定最终用于建模的预测因素,rms软件包进行Nomogram模型的构建。模型验证:R 4.2.1 pROC和rms软件包对建模组和验证组数据分别进行一致性指数(Cindex)、受试者工作特征曲线(ROC)及其曲线下面积(AUC)、校准曲线对Nomogram模型的效能进行内部验证和外部验证。结果运用LASSO回归分析,从研究的35个可能影响新生儿CRKP定植的项目中确定了8个预测因子,分别是性别、剖宫产、母乳喂养、鼻胃管、灌肠、碳青霉烯类、益生菌和总住院时间。使用这8个预测变量构建的Nomogram模型显示出中等预测能力,ROC曲线下面积为建模组0.835、验证组0.800。Hos-mer-Lemeshow检验显示,预测概率与实际概率高度一致(建模组,P=0.678>0.05;验证组,P=0.208>0.05)显示出非常好的拟合度。结论在Nomogram模型中引入性别、剖宫产、母乳喂养、鼻胃管、灌肠、使用碳青霉烯类抗生素、口服益生菌、总住院时间可以提高其预测新生儿CRKP定植风险的能力。根据Nomogram模型预测的定植概率的大小不同,采取个体化的预防措施,减少新生儿CRKP定植的发生,降低新生儿CRKP继发感染的发生率。

肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓风险Nomogram模型的构建

目的:探究肺癌化疗病人发生经外周静脉置入中心静脉导管(PICC)相关上肢静脉血栓的危险因素,构建其风险Nomogram模型,并进一步验证该模型的预测价值。方法:回顾性分析2014年1月—2020年12月南昌大学第一附属医院呼吸内科收治的391例原发性肺癌化疗病人,比较病人的临床资料,并采用多因素Logistic回归模型分析肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓的独立危险因素,R软件整合独立危险因素并构建Nomogram模型。结果:89例(22.76%)肺癌化疗病人出现PICC相关上肢静脉血栓。体质指数(≥27.49 kg/m^(2))、糖尿病(是)、纤维蛋白原(FIB)(≥3.60 g/L)、活化部分凝血活酶时间(APTT)(≥33 s)、D-二聚体(≥0.90 mg/L)以及C反应蛋白(CRP)(≥5.80 mg/L)是肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓的独立危险因素(P<0.05)。该Nomogram模型预测与实际观测结果的吻合度较好,一致性指数(C-index)为0.832[95%CI(0.793,0.866)],当高风险阈值>0.05时,此Nomogram模型在预测肺癌化疗病人PICC相关上肢静脉血栓高风险的方面可提供高于单个独立危险因素的额外临床净收益。结论:基于体质指数、糖尿病、纤维蛋白原、活化部分凝血活酶时间、D-二聚体以及C反应蛋白独立危险因素构建的Nomogram模型在预测肺癌化疗病人发生PICC相关上肢静脉血栓具备可行性,可为临床风险分层及制定护理策略提供重要参考。

基于Nomogram模型鉴别肺腺癌病理亚型的临床价值

目的 探讨基于最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建Nomogram模型预测原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)及浸润性腺癌(IAC)的价值。方法 选取本院97例经手术病理证实且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS和MIA归为第1组,IAC为第2组,比较两组患者年龄、性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征差异,采用3D Slicer软件进行图像分割,特征提取与选择,通过LASSO算法对特征进行降维,筛选影像组学特征构建预测模型。再采用R软件的rms工具包构建Nomogram模型,计算ROC曲线下面积(AUC),以评价Nomogram模型鉴别肺磨玻璃结节病理亚型的效能。结果 1)性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征均差异无统计学意义(P>0.05);2)筛选7个CT影像组学特征:平面度、大依赖低灰度强调、小波变换LHL第十百分位、小波变换HLL第十百分位、小波变换最小值、小波变换均值及小依赖低灰度强度比较,差异均有统计学意义(P均<0.05);3)基于CT影像组学特征建立预测肺磨玻璃结节病理亚型的Nomogram模型,训练集中AUC为0.863,准确率为87.9%,灵敏度为67.9%,特异度为91.1%;验证集中AUC为0.792,准确率为75.0%,灵敏度为66.7%,特异度为90.5%,可见此Nomogram模型具有较好的预测效能。结论 对于预测肺腺癌浸润程度,Nomogram模型具有明显优势,可作为一种鉴别手段。

老年骨折并发急性脑血管创伤预后调查分析及Nomogram预测模型构建

目的探讨老年骨折并发急性脑血管创伤患者的预后,调查分析其危险因素并构建Nomogram预测模型。方法纳入2021年1月—2023年1月于唐山市第二医院接受治疗的98例老年骨折患者的临床资料,将老年骨折患者并发急性脑血管创伤者纳入观察组,未并发急性脑血管创伤者纳入对照组,比较两组基线资料和实验室指标,采用Logistic回归分析明确老年骨折并发急性脑血管创伤的独立影响因素,将获得的独立影响因素纳入Nomogram预测模型构建,采用R软件中C指数、受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线评价老年骨折并发急性脑血管创伤风险的Nomogram模型的预测效能。结果两组性别、年龄、身体质量指数(BMI)、骨折时间、高血压、吸烟史以及饮酒史对比无统计学差异(P>0.05);观察组高血糖患者比例明显多于对照组(P<0.05)。两组实验室指标对比中,收缩压、舒张压、空腹血糖(FPG)、总胆固醇(TC)、红细胞计数(RBC)、白细胞计数(WBC)、三酯甘油(TG)、钠离子、钾离子、钙离子以及D-二聚体无统计学差异(P>0.05);观察组RBC低于对照组,观察组血小板、纤维蛋白原(FIB)和C-反应蛋白(CRP)高于对照组(P<0.05)。Logistics回归分析显示,RBC是老年骨折并发急性脑血管创伤的独立保护因素(OR<1,P<0.05);高血糖、血小板、FIB和CRP是老年骨折并发急性脑血管创伤的独立危险因素(均OR>1,均P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,高血糖、RBC、血小板、FIB以及CRP的AUC值均>0.700,表明上述指标对于老年骨折是否并发急性脑血管创伤具有较好的预测价值。基于以上影响因素构建Nomogram风险模型,校准曲线C-index值为0.964,说明该Nomogram模型具备较好的区分度,ROC曲线建模组和验证组的AUC值分别为0.964和0.939,说明该Nomogram模型具有良好的预测效能。结论基于老年骨折并发急性脑血管创伤的独立影响因素构建的Nomogram预测模型,能直观地预测老年骨折并发急性脑血管创伤的概率。

基于血清标志物构建预测老年重症肺炎预后的Nomogram模型

目的:探究血清标志物Nomogram预测模型对老年重症肺炎(SP)预后的预测价值。方法:选取2022年1月至2023年1月武汉市红十字会医院收治的310例老年SP患者,按7∶3比例随机分为建模人群(n=217)与验证人群(n=93)。比较建模人群、验证人群入院28 d内预后情况,血清可溶性髓系细胞表达的触发受体-1(sTREM-1)、基质金属蛋白酶抑制剂-1(TIMP-1)、可溶性白细胞分化抗原14亚型(Presepsin)、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)、C反应蛋白(CRP)、饥饿素(Ghrelin)、降钙素原(PCT)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)和白介素-6(IL-6)水平,Lasso-logistic回归分析老年SP预后不良的预测因素,并构建预后不良Nomogram预测模型,在验证人群中对Nomogram预测模型进行外部验证。结果:建模人群入院28 d内死亡78例(35.94%),验证人群入院28 d内死亡34例(36.56%),两组病死率比较无统计学差异(P>0.05)。建模人群、验证人群中,不同预后患者血清sTREM-1、NT-proBNP、TIMP-1、Presepsin、PCT、Ghrelin、CRP、IL-6、NLR、TNF-α水平比较,差异有统计学意义(P<0.05)。Lasso回归筛选预测因素,logistic回归分析显示,血清sTREM-1、TIMP-1、NT-proBNP、Presepsin、Ghrelin、PCT、NLR水平为老年SP预后不良的影响因素(P<0.05)。基于Lasso-logistic回归预测因素构建预测模型,验证人群受试者工作特征(ROC)曲线、临床决策曲线(DCA)显示,该预测模型具有良好的临床效用。结论:血清sTREM-1、TIMP-1、NT-proBNP、Presepsin、Ghrelin、PCT、NLR水平为老年SP患者预后不良的预测因子,基于以上因素构建Nomogram预测模型具有一定的临床价值。

基于超声检查、肿瘤细胞因子构建儿童肾母细胞瘤的Nomogram诊断模型

目的:基于超声检查、肿瘤细胞因子构建儿童肾母细胞瘤的Nomogram诊断模型,以提高对肾母细胞瘤的临床诊断效能。方法:选取2019年1月至2023年1月我院收治的82例肾母细胞瘤患儿为研究组,另选取同期82例囊肿性肾病患儿为对照组,均经手术病理证实。术前均行超声检查,比较两组超声特征、临床资料。通过Logistic分析肾母细胞瘤发生的影响因素,根据影响因素构建肾母细胞瘤的Nomogram诊断模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线进行Nomogram诊断模型验证。结果:两组肿块性质、内部回声、邻近结构侵犯及转移、伴下腔静脉瘤栓、伴同侧肾静脉血栓、动脉期峰值流速、血流阻力指数、肾体积局部增大、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、血管内皮生长因子(VEGF)比较,差异有统计学意义(P<0.05);LASSO回归分析显示,可使模型性能优良且影响因素最少的最佳惩罚系数λ下诊断肾母细胞瘤的变量数为6个:即肿块性质、内部回声、邻近结构侵犯及转移、伴同侧肾静脉血栓、VEGF、MMP-9;Logistic回归分析显示,肿块性质、内部回声、邻近结构侵犯及转移、伴同侧肾静脉血栓、VEGF、MMP-9是肾母细胞瘤的相关危险因素(P<0.05);运用R语言绘制肾母细胞瘤诊断模型显示,其C-index为0.939,诊断肾母细胞瘤的AUC为0.939。结论:肿块性质、内部回声、邻近结构侵犯及转移、伴同侧肾静脉血栓、VEGF、MMP-9与肾母细胞瘤发生有关,基于超声检查和肿瘤细胞因子所构建的诊断模型具有较高区分度、校准度以及诊断效能,可为肾母细胞瘤临床诊断提供参考。

老年重症肺炎患者病情转归不良的风险预测Nomogram模型建立及验证

目的构建老年重症肺炎(SP)患者病情转归不良的风险预测Nomogram模型,并验证其预测效能。方法回顾性分析2022年1月~2023年6月本院重症监护病房收治的432例老年SP患者,随机分为训练集(n=288)和验证集(n=144)。根据患者入住ICU后28天病情转归将其分为转归不良组和转归良好组。采用Logistic回归分析筛选患者病情转归不良的影响因素,构建其风险预测Nomogram模型,以受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的区分度和准确性,以决策曲线分析(DCA)评估模型的临床净获益。结果老年SP患者病情转归不良发生率为24.77%;肺炎严重程度(PSI)评分、白细胞计数(WBC)、纤维蛋白原(FIB)、降钙素原(PCT)是患者病情转归不良的影响因素(OR=1.677、1.619、1.435、1.935,P均<0.05);训练集与验证集的一致性指数(C-index)分别为0.874、0.839;ROC曲线下面积(AUC)分别为0.929、0.891;决策曲线(DCA)显示在训练集及验证集中模型预测病情转归不良的最大净获益值阈值概率区间分别在0~0.91和0~0.90。结论PSI评分、WBC、FIB、PCT是老年SP患者病情转归不良的影响因素,以此为基础构建的风险预测Nomogram模型具有良好预测效能与临床应用价值。

个体化预测老年妇科恶性肿瘤术中急性压力性损伤风险Nomogram模型的构建及验证

目的:构建个体化预测老年妇科恶性肿瘤患者术中急性压力性损伤的风险Nomogram模型,并验证模型的预测能力。方法:选取2018年6月至2023年6月于江苏省人民医院行手术治疗的505例老年妇科恶性肿瘤患者,其中术中发生急性压力性损伤51例(损伤组)。采用单因素和多因素logistic回归分析老年妇科恶性肿瘤发生术中急性压力性损伤的危险因素,并建立相关Nomogram预测模型。结果:损伤组和非损伤组患者的肿瘤分期、术前Munro量表评分、术前ALB、术前血红蛋白(Hb)、手术时间、术中出血量和术中体温波动情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,Ⅲ~Ⅳ期肿瘤、术前Munro量表评分高、术前白蛋白(ALB)<35g/L、术前Hb<110g/L、手术时间≥180min、术中出血量≥500mL和术中体温波动较大是老年妇科恶性肿瘤患者发生术中急性压力性损伤的独立危险因素(P<0.05)。Nomogram模型验证结果,C-index指数为0.809(95%CI为0.781~0.836),Hosmer-Lemeshoe拟合优度检验显示,模型拟合较好(χ^(2)=4.308,P=0.117),ROC曲线的AUC为0.811(95%CI为0.783~0.839),在1%~80%的列线图可预测范围内,模型获益值均为正值。结论:老年妇科恶性肿瘤患者发生术中急性压力性损伤的危险因素包括Ⅲ~Ⅳ期肿瘤、术前Munro量表评分高、术前ALB<35g/L、术前Hb<110g/L、手术时间≥180min、术中出血量≥500mL和术中体温波动较大,基于上述因素构建的Nomogram模型对老年妇科恶性肿瘤患者术中急性压力性损伤发生风险具有较高的预测价值。

妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素分析及Nomogram预测模型构建

目的分析妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素,并构建Nomogram预测模型。方法选取2020年1月至2022年5月广东医科大学附属第二医院和广东医科大学顺德妇女儿童医院(佛山市顺德区妇幼保健院)收治的290例妊娠期糖尿病患者作为研究对象,根据是否发生不良妊娠结局分为发生组(n=105)和未发生组(n=185)。同时选取同期同一医院的150例妊娠期糖尿病患者作为验模组,用验模组的数据对已建立的妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局风险的预测模型进行验证。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析连续性变量的预测价值;采用Logistic回归分析影响妊娠期糖尿病孕妇发生不良妊娠结局的危险因素;采用内部数据验证Nomogram模型临床效能。结果与未发生组相比,发生组患者年龄、孕前体重指数(BMI)、甘油三酯(TC)更大或更高,有糖尿病家族史、口服葡萄糖耐量试验(OGTT)血糖指标3项异常、有不良孕产史者占比更高(P<0.05);年龄、孕前BMI、TC的曲线下面积(AUC)分别为0.722、0.635、0.598;年龄、孕前BMI、TC、糖尿病家族史、OGTT血糖指标3项异常、不良孕产史均为影响妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的危险因素。Nomogram模型预测妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的风险C-index为0.757(95%CI:0.679~0.871);模型预测妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的风险阈值>0.07;模型验证中,ROC曲线结果显示AUC为0.836(95%CI:0.774~0.898),H-L拟合优度检验显示χ2=11.219,P=0.219。结论年龄、孕前BMI、TC、糖尿病家族史、OGTT血糖指标3项异常、不良孕产史均为影响妊娠期糖尿病患者发生不良妊娠结局的危险因素,且基于变量构建的模型有较好的预测能力。

基于TEG参数构建妊娠期高血压不良妊娠结局的Nomogram预测模型

目的:基于血栓弹力图(TEG)参数构建妊娠期高血压(HDCP)不良妊娠结局的Nomogram预测模型。方法:选取2020年1月-2023年2月于本院进行分娩的110例HDCP患者,开展前瞻性研究。统计不良妊娠结局发生情况,根据妊娠结局分为良好组和不良组。比较两组临床资料,分析HDCP不良妊娠结局的预测因素,构建Nomogram预测模型,对Nomogram预测模型进行验证。结果:本研究中HDCP患者不良妊娠结局发生率为37.3%(41/110);不良组年龄、病情程度、分娩孕周、孕早期规律补充叶酸、24h尿蛋白(24hPRO)、胱抑素C(CysC)、D-二聚体(D-D)、超敏C-反应蛋白(hs-CRP)、可溶性血管内皮生长因子受体-1(sVEGFR-1)、血小板活化因子(PAF)、微小RNA-124-3p(miR-124-3p)、血小板计数(PLT)、R值(R)、最大振幅MA值(MA)、凝血综合指数CI值(CI)与良好组比较,差异有统计学意义(P<0.05);可使模型性能优良且影响因素最少λ对应的预测因素有10个,分别为病情程度、D-D、hs-CRP、sVEGFR-1、PAF、PLT、miR-124-3p、R、MA、CI,且均为不良妊娠结局的影响因素(P<0.05);根据影响因素构建HDCP不良妊娠结局的Nomogram预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线显示该模型预测不良妊娠结局的曲线下面积(AUC)为0.911(95%CI0.805~0.962),预测敏感度、特异度分别为95.3%、97.3%,具有良好预测效能,决策曲线(DCA)显示该模型在预测不良妊娠结局发生风险方面具有良好临床效用。结论:TEG参数中R、MA、CI是HDCP发生不良妊娠结局的影响因素,基于TEG参数构建HDCP不良妊娠结局的Nomogram预测模型在预测不良妊娠结局发生风险方面具有良好预测效能和临床效用。

小儿白内障摘除术后青光眼nomogram预测模型建立和效能评价

目的建立小儿白内障摘除术后青光眼的nomogram预测模型,并评价其预测效能。方法回顾性分析2019年1月至2023年9月郑州大学第一附属医院收治的352例624眼小儿白内障摘除术患儿的临床资料,根据术后青光眼发生情况分为青光眼组、无青光眼组。术后随访6个月~4.5 a,详细记录患儿术后青光眼发生情况,单因素、多因素logistic回归分析小儿白内障摘除术后发生青光眼的影响因素,基于多因素分析结果构建术后青光眼的nomogram预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析该模型预测价值,并对该模型预测效能进行评价与验证。结果352例患儿术后6个月~4.5 a共发生46例术后青光眼,发生率为13.07%;青光眼患儿手术年龄[(5.82±1.90)个月]早于无青光眼组[(7.82±2.56)个月],核性白内障、伴其他眼部先天异常、先天性白内障家族史、角膜直径≤10 mm、眼内手术次数>1次、术后1个月中央角膜厚度(CCT)增加、术后瞳孔缘虹膜后粘连患儿占比高于无青光眼组,差异有统计学意义(P<0.05);logistic分析显示,手术年龄、核性白内障、伴其他眼部先天异常、先天性白内障家族史、角膜直径≤10 mm、术后1个月CCT增加、术后瞳孔缘虹膜后粘连是术后青光眼的独立影响因素(P<0.05);构建nomogram模型,其C-index为0.817,ROC曲线显示该模型预测术后青光眼的曲线下面积(AUC)为0.817,校准曲线、临床影响曲线评价显示,该模型具有良好应用价值及临床正向净收益。结论手术年龄、核性白内障、伴其他眼部先天异常、先天性白内障家族史、角膜直径≤10 mm、术后1个月CCT增加、术后瞳孔缘虹膜后粘连是小儿白内障摘除术后继发青光眼的独立影响因素,根据上述因素构建nomogram模型对术后青光眼具有一定预测价值,并具有良好区分度、校准度、实用度,可作为临床预测术后青光眼的有效模型,并对临床防治具有一定指导价值。