起搏器植入术后深静脉血栓形成的Nomograms预测模型研究

目的通过建立Nomograms预测模型分析起搏器植入术后深静脉血栓形成的危险因素。方法收集2019年1月至2022年1月于秦皇岛市第一医院245例进行永久起搏器植入术患者的临床资料,根据深静脉血栓形成情况将患者分为发生深静脉血栓组(n=42)与未发生深静脉血栓组(n=203)。分析起搏器植入术后深静脉血栓形成的危险因素,构建Nomograms模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线评估列线图模型对起搏器植入术后深静脉血栓形成的预测价值并进行内部验证。结果单因素分析结果显示,两组患者的年龄、体重指数、吸烟史、合并糖尿病情况、恶性肿瘤患病情况、心房颤动病史、心功能分级、手术时间、术后制动时间、术后感染情况、D二聚体水平比较,差异均有统计学意义(P﹤0.05);两组患者的性别、高血压、冠心病、动脉粥样硬化、术后抗血小板治疗、术后抗凝治疗、活化部分凝血活酶时间(APTT)、国际标准化比值(INR)、凝血酶原时间(PT)比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。多因素分析结果显示,体重指数高、合并糖尿病、合并恶性肿瘤、合并心房颤动、心功能分级为Ⅲ~Ⅳ级、术后制动时间长、有术后感染均是起搏器植入术后深静脉血栓形成的独立危险因素(P﹤0.05)。ROC曲线分析结果显示,列线图模型预测起搏器植入术后深静脉血栓形成的曲线下面积为0.935(95%CI:0.887~0.984,P﹤0.05),区分度较好。内部验证结果显示,模型表现与理想模型基本拟合,提示模型预测的准确度较高。结论体重指数高、合并糖尿病、合并恶性肿瘤、合并心房颤动、心功能分级为Ⅲ~Ⅳ级、术后制动时间长、有术后感染均是起搏器植入术后深静脉血栓形成的独立危险因素,Nomograms模型对于起搏器植入术后深静脉血栓形成的预测具有较高的准确度与区分度。

精神分裂症急性期患者攻击行为发生情况调查及其Nomograms预测模型的建立

目的调查精神分裂症急性期患者攻击行为发生情况,并建立其Nomograms预测模型。方法选择2019年1月至2021年3月我院接诊的319例精神分裂症患者作为建模组,另选择2018年1月至12月的精神分裂症104例精神分裂症患者为验证组。收集可能影响精神分裂症急性期患者出现院前攻击行为的因素,以有无院前攻击行为将患者分为2组,比较各影响因素,并行多因素Logistic回归分析。根据多因素分析结果采用R软件构建Nomograms预测模型,并对模型预测效能进行验证。结果本研究纳入的319例精神分裂症患者中共有114例(35.74%)存在院前攻击行为。单因素分析基础上多因素分析结果显示:既往有攻击行为(OR=1.542,95%CI=1.094~2.173)、精神残疾(OR=1.551,95%CI=1.092~2.203)及激越症状(OR=1.570,95%CI=1.067~2.310)为精神分裂症急性期患者院前攻击的危险因素,文化程度为大专及以上(OR=0.662,95%CI=0.466~0.940)、入院前1周抗精神分裂药物服药情况(OR=0.624,95%CI=0.432~0.903)为保护性因素(P<0.05)。根据多因素分析结果以R软件构建Nomograms预测模型,以ROC法评估模型预测价值,模型组AUC为0.770,95%CI为0.714~0.825;验证组AUC为0.767,95%CI为0.711~0.824(P<0.05)。以Bootstrap法对列线图进行内部验证,以原始数据重复抽样1000次,并以验证组进行外部验证,校准曲线结果显示:模型组与验证组预测曲线与标准曲线基本拟合。H-L拟合优度检验结果显示P>0.05。决策曲线分析结果显示:当模型预测概率阈值为0.19~0.80时,临床获益率最高。结论精神分裂症急性期患者院前攻击行为的发生与既往攻击行为、精神残疾、文化程度等因素相关。本研究建立的Nomograms预测模型用于预测精神分裂像患者院前攻击行为具有较高的区分度与准确度,当模型预测概率阈值为0.19~0.80时,临床获益率最高。

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。

泉州地区艾滋病患者机会性感染现状及预后Nomogram预测模型的构建

目的通过对泉州地区艾滋病(AIDS)患者机会性感染现状、临床特点及其预后的影响因素分析,为AIDS机会性感染的科学预防和治疗提供一定依据。方法选取2017年1月—2022年1月于福建医科大学附属泉州第一医院确诊并接受住院治疗的172例AIDS合并机会性感染患者作为研究对象,收集患者一般资料和机会性感染情况,采用多变量Cox回归分析确定影响AIDS合并机会性感染患者预后的独立预测因子,将独立预测因素引入R软件,根据各因素回归系数绘制预后Nomogram模型。采用一致性指数(C-index)对该模型的区分度进行标定,利用校准图阐明Nomogram预测的预后与实际预后之间的关系,并采用决策曲线(DCA)对Nomogram模型的临床效用进行验证。结果172例AIDS合并机会性感染患者中,机会性感染共有8种,其中细菌性肺炎占比最高,达54.65%,其次为口腔白斑,占51.74%,肺孢子菌肺炎占43.60%,带状疱疹占28.49%,肺结核占21.51%,感染性腹泻占19.77%,中枢神经系统感染占12.79%,巨细胞病毒感染最低,仅占10.47%。男性明显多于女性,18~39岁人群居多。年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平是AIDS合并机会性感染患者预后的影响因素。校准曲线及DCA显示Nomogram预测模型具有较好的预测能力和临床有效性,且精准区分度较好。结论年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平等因素是影响AIDS合并机会性感染患者预后的主要因子,而构建Nomogram预测模型能发挥较好的临床预测能力和有效性,为临床早识别、早防控提供科学依据。

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。

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。

构建股骨转子间骨折股骨近端防旋髓内钉内固定失效的风险预测模型

背景:股骨转子间骨折是主要的老年脆性骨折类型,股骨近端防旋髓内钉是首选手术方案,但术后内固定失效的相关因素尚存在争议。目的:通过术前评估患者影像学资料提出一种新的股骨转子间骨折“三柱”分类法,并分析其与术后内固定失效的交互关系,利用数字技术运算开发和验证风险预测模型,便于临床医生术前甄别并干预高风险患者。方法:选择2012年6月和2022年6月佛山市中医院三水医院收治的股骨转子间骨折患者,按照术后是否出现内固定失效结局,分为内固定失效组和内固定维持组。根据患者术前X射线片将股骨近端分为“三柱”:内侧柱、外侧柱及中柱,每柱均有不同的亚组分型。分析“三柱”的形态特征与股骨近端防旋髓内钉内固定术后复位失效的关系,通过先单因素后多因素logistics回归分析,筛选出引起内固定失效的独立风险因素,根据独立风险因素利用R语言软件构建风险预测模型。采用自助法重抽样1000次,使用受试者工作特征曲线下的面积、校准曲线、临床决策曲线评价模型的区分度、校准能力及临床应用价值。通过Youden指数确定预测模型的最佳风险分界值,据此将患者分为高、低风险组,根据模型风险预测能力的准确度来评价其稳定性和外延性。结果与结论:①利用“三柱”分型系统预测骨折术后内固定失效的4个独立风险因素,分别为内侧柱(小转子及股骨距粉碎性骨折)[优势比=5.385,95%CI(1.961,14.782),P=0.001]、中间柱(烟囱型)[优势比=2.893,95%CI(1.167,7.173),P=0.022]、外侧柱(外侧壁厚度<20.5 mm)[优势比=2.804,95%CI(1.078,7.297),P=0.035]及外侧柱(外侧壁骨折)[优势比=4.278,95%CI(1.670,10.959),P=0.012];②构建的风险预测模型表现出良好的区分度和准确度[受试者工作特征曲线下面积=0.852,95%CI(0.837,0.922)],校准曲线显示模型预测风险和实际发生风险有较好的一致性;③临床决策曲线提示风险阈值概率在0.2-0.82范围内时,模型具有较好的临床适用性;风险概率为28%是模型风险分层的最佳阈值,模型在不同风险组别患者的预测性能较好;④此次研究通过“三柱”分型系统构建预测模型计算股骨转子间骨折患者术后内固定失效的风险概率,此方法准确、简便,易于临床应用,可作为一种数字化工具指导临床个性化治疗。

系统性红斑狼疮并发股骨头坏死危险因素列线图预测模型的建立和验证

背景:股骨头坏死是系统性红斑狼疮患者常见的并发症,若能早期对其发生风险进行预测与验证,将有助于避免或延缓股骨头坏死的发展。目的:分析系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素,构建系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性分析2013年1月至2022年12月首次就诊于河南中医药大学第一附属医院的914例系统性红斑狼疮患者的病历资料,根据是否发生股骨头坏死分为发生股骨头坏死组(n=100)和未发生股骨头坏死组(n=814)。采用单因素、LASSO回归和多因素Logistic回归分析筛选和确定系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素。同时将数据集按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,并基于多因素Logistic回归分析结果,构建系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的列线图预测模型。同时,使用受试者工作特征曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和决策曲线对列线图的性能进行评估。结果与结论:①股骨头坏死组与未发生股骨头坏死组患者在系统性红斑狼疮病程、系统性红斑狼疮疾病活动度评分、狼疮性肾炎、呼吸系统受累、胃肠道受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、补体C3降低、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量、糖皮质激素冲击治疗方面差异有显著性意义(P<0.05);②采用LASSO回归分析方法筛选出10个与系统性红斑狼疮并发股骨头坏死风险相关的预测变量,将其纳入多因素Logistic回归分析,结果显示系统性红斑狼疮病程、呼吸系统受累、干燥综合征、骨质疏松、抗核糖核蛋白抗体阳性、环磷酰胺、吗替麦考酚酯、生物抑制剂、糖皮质激素最大日剂量是系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的独立危险因素(P<0.05);③训练集中预测发生风险的受试者工作特征曲线下面积为0.802(95%CI=0.742-0.862),测试集预测发生股骨头坏死风险受试者工作特征曲线下面积为0.811(95%CI=0.745-0.876);Hosmer-Lemeshow校准曲线拟合度较好(训练集,P=0.447;验证集,P=0.870);决策曲线显示使用列线图预测模型预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险是有益的;④月经异常为女性系统性红斑狼疮患者并发股骨头坏死的危险因素之一;⑤此次研究结果提示,系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素是多因素的,同时建立了一个包含9个危险因素的列线图预测模型,可将其用于预测系统性红斑狼疮患者发生股骨头坏死的风险;此外,首次报道了月经异常为女性系统性红斑狼疮并发股骨头坏死的危险因素之一。

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。

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。

慢性阻塞性肺疾病患者发生肺部感染的危险因素及Nomogram模型预测

目的:探究慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者发生肺部感染(PI)的危险因素分析并构建Nomogram预测模型。方法:回顾性分析178例COPD患者临床资料,按照是否发生PI将其分为非PI组(n=106)与PI组(n=72)。分析两组临床资料,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析相关指标对COPD发生PI的预测价值;通过Logistic回归分析影响COPD发生PI的独立危险因素;通过R语言软件4.0“rms”包构建COPD发生PI的Nomogram风险预测模型,通过校正曲线对Nomogram风险预测模型进行内部验证,通过决策曲线对Nomogram风险预测模型的预测效能进行评估。结果:PI组机械通气、呼吸衰竭、抗生素种类多、1年内急性加重次数多、低蛋白血症比例及住院时间、抗生素应用时间均较非PI组明显升高(P<0.05)。住院时间、抗生素应用时间的曲线下面积(AUC)分别为0.674、0.761,最佳截断值分别为18 d、8 d。机械通气、住院时间、抗生素应用时间、呼吸衰竭、抗生素种类≥2种、1年内急性加重次数≥2次、低蛋白血症均可作为COPD发生PI的独立危险因素。Nomogram风险预测模型预测COPD发生PI的C-index为0.855(95%CI:0.825~0.884),校准曲线趋于理想曲线。预测阈值>0.15,Nomogram风险预测模型提供临床净收益,且临床净收益均高于独立预测因子。结论:基于机械通气、住院时间、抗生素应用时间、呼吸衰竭、抗生素种类≥2种、1年内急性加重次数≥2次、低蛋白血症构建了COPD发生PI的Nomogram风险预测模型。

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。

喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的风险因素与Nomogram预测模型

目的探讨喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,并构建Nomogram预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2021年6月在郑州大学第一附属医院行低温等离子刀射频消融术的483例喉癌患者的临床资料,按照2∶1比例将患者随机分为建模集(322例)和验证集(161例)。统计术后复发情况,采用单因素和多因素logistic回归分析建模集喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,并采用R软件构建Nomogram预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线、一致性指数、校准曲线、决策曲线评价模型的预测效能和临床实用性。结果483例喉癌患者低温等离子刀射频消融术后随访时间为24~66个月,复发率为15.32%(74/483),建模集和验证集一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。logistic回归分析结果显示,T_(1b)~T_(2)期、低分化、肿瘤侵犯前联合、肿瘤侵犯声门下均是喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素(P<0.05)。Bootstrap内部验证结果显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中的一致性指数分别为0.812(95%CI:0.797~0.838)、0.805(95%CI:0.788~0.830);ROC曲线显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中预测术后复发的曲线下面积分别为0.795(95%CI:0.728~0.852)、0.781(95%CI:0.713~0.839),说明该Nomogram预测模型具有良好的区分度。校准曲线显示,Nomogram预测模型在建模集和验证集中的预测术后复发概率与实际术后复发概率拟合良好。决策曲线显示,在建模集和验证集中,当阈概率分别在2%~99%、9%~90%时,Nomogram预测模型具有良好的净受益。结论T_(1b)~T_(2)期、低分化、肿瘤侵犯前联合、肿瘤侵犯声门下均是喉癌患者低温等离子刀射频消融术后复发的危险因素,基于以上4项危险因素构建的Nomogram预测模型具有良好的预测效能和临床实用性。

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

基于Wilson-Cleary模式构建增殖期糖尿病视网膜病变患者健康相关生活质量nomogram预测模型

目的基于Wilson-Cleary模式,构建列线图模型,预测糖尿病视网膜病变患者健康相关生活质量水平。方法便利选取2022年6月~2023年3月安徽省某三级眼科医院眼科病区住院的356例糖尿病视网膜病变患者,根据健康相关生活质量水平分为高健康相关生活质量组和低健康相关生活质量组,采用Logistic回归分析患者健康相关生活质量的影响因素,构建列线图预测模型并对其进行内部验证。结果多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病病程、有无佩戴眼镜、有无视力残疾、血糖控制情况、生活能力得分、疾病感知得分、抑郁得分是患者健康相关生活质量的独立影响因素,构建列线图预测模型,并进行内部验证,结果显示C-index=0.968,Hosmer-Lemeshow检验结果中,χ2=8.040,P=0.430,提示该预测模型拟合良好。绘制ROC曲线,曲线下面积为0.972(95%CI:0.961~0.987),最大约登指数为0.866,灵敏度为0.955,特异度为0.911,准确率为93.260%,提示模型区分度较好。临床决策曲线显示预测模型临床收益度高,具有良好的临床实用价值。结论基于Wilson-Cleary模式构建增殖期糖尿病视网膜病变患者健康相关生活质量列线图模型具有良好的预测效能及临床实用性,便于医护人员预测患者健康相关生活质量水平,采取有效的干预措施。

糖尿病肾病患者血液透析并发肺部感染的Nomogram预测模型构建

目的探讨糖尿病肾病患者血液透析后并发肺部感染的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法回顾性分析2019年7月至2022年6月在咸宁市中心医院行血液透析治疗的252例糖尿病肾病患者的临床资料,根据患者是否并发肺部感染分为感染组(n=46)和未感染组(n=206)。对患者的临床资料进行单因素分析,采用多因素logistic回归分析糖尿病肾病患者行血液透析治疗后并发肺部感染的影响因素,用R语言软件4.0构建Nomogram预测模型,用校正曲线及决策曲线对模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果两组患者在年龄、糖尿病病程、容量负荷、肾功能失代偿期、白蛋白(ALB)、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA 1c)、血红蛋白(Hb)、胱抑素C(Cys C)和超敏C反应蛋白(hs-CRP)等方面比较差异有统计学意义(P<0.05)。年龄、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP是影响糖尿病肾病患者行血液透析治疗后并发肺部感染的影响因素。Nomogram预测模型的校正曲线与实际曲线及理想曲线接近,C-index为0.687(95%CI:0.653~0.759),模型拟合度高。Nomogram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、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP。结论以年龄、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP构建糖尿病肾病患者血液透析后并发肺部感染的Nomogram预测模型,能为患者的临床护理提供参考依据,并可制订个性化护理干预措施,降低其肺部感染的发病率,改善不良预后。

急性缺血性脑卒中预后预测研究的应用进展:以机器学习预测模型为例

急性缺血性脑卒中(AIS)具有高致残率、高病死率及高复发率等特点,给患者及社会造成沉重的负担。随着大数据时代的到来,预测模型在患者的诊治决策、预后管理以及卫生资源配置等方面的应用越来越多,其价值也愈发重要。机器学习方法是预测AIS患者预后的重要方法之一,且已广泛应用。本文以机器学习方法为重点,就AIS预后预测研究的最新进展予以综述,并提出机器学习预测模型目前所面临的问题与挑战,为AIS患者预后结局早期评估与预测在方法上提供新的思路和参考。

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。

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。

基于中医证候与精液质量相关参数构建精子DNA碎片预测模型与验证

背景:中医证候与精液质量相关参数相结合,共同预测精子DNA碎片指数(DNA fragmentation index,DFI)异常增高的发生并绘制列线图,能显著提高临床的实操性与应用效能,为临床全面评估精液质量,采取积极干预措施以改善临床结局及制定个体化医疗方案提供依据。目的:探讨基于中医证候与精液质量相关参数构建精子DNA碎片的预测模型与验证。方法:回顾性分析2019年7月至2021年7月在广西壮族自治区南溪山医院中医男科接受中医证候诊断及精子DNA碎片率检查的不育患者共420例,据《人类精液检查与处理实验室手册》(第6版),将其中137例精子DFI>30%患者纳入精子DFI异常增高组,将283例精子DFI≤30%作为对照组;首先采用单因素分析筛选精子DFI异常增高的影响因素,然后采用套索算法(LASSO)校正因子共线性问题并筛选出最佳匹配因子后,将其纳入多因素向前逐步Logistic回归找出其独立影响因素并绘制列线图,最后采用受试者工作曲线、校准曲线、临床决策曲线、临床影响曲线对该预测模型进行区分度与准确度及临床应用效能验证。结果与结论:①单因素分析结果显示,年龄、体质量指数、前向运动率、精子总活率、精子浓度、精子形态学、肾阳虚衰证、湿热下注证、肾精不足证为引发精子DFI异常增高的影响因子(P<0.05);②通过LASSO回归进一步筛选出的最佳匹配因素为年龄、体质量指数、精子总活率、精子浓度、精子形态学、肾阳虚衰证、湿热下注证、肾精不足证(P<0.05);③多因素向前逐步Logistic回归结果显示年龄、体质量指数、精子浓度、精子总活率、湿热下注证、肾阳虚衰证共6项为引发精子DFI异常增高的独立影响因素;④受试者工作曲线显示,模型组曲线下面积为0.760(0.713,0.806),验证组曲线下面积为0.745(0.714,0.776),说明该预测模型具有较好的区分度;⑤校准曲线平均绝对误差0.040,Hosmer-Lemeshow检验P>0.05,表明该模型预测发生精子DFI异常增高的概率与实际发生精子DFI异常增高的概率无显著统计学差异,证实该模型具有较好的准确度;⑥临床决策曲线与临床影响曲线显示,模型组与验证组分别在阈概率值为0.08-0.84与0.09-0.78时具有临床最大净获益,且在该阈概率范围内具有较好的临床应用效能;⑦结果表明,年龄、体质量指数、精子浓度、精子总活率、湿热下注证、肾阳虚衰证为引发精子DFI异常增高的独立影响因素,通过其构建的临床预测模型列线图具有较好的临床预测价值与临床应用效能,可为临床全面评估精液质量、预后与干预及个体化医疗服务提供依据。