个体化预测急性脑梗死患者阿替普酶溶栓出血风险的Nomgram模型的初步建立及验证

目的分析急性脑梗死患者阿替普酶溶栓出血的危险因素并建立相应的Nomgram风险预测模型。方法回顾性分析2020年1月至2022年1月于我院就诊采用阿替普酶静脉溶栓治疗的108例急性脑梗死患者作为研究对象,收集患者的临床资料,将患者的年龄、性别、高血压、高血脂、基线血糖水平、基线NIHSS评分以及吸烟、饮酒史等因素与溶栓后是否发生出血不良反应进行单因素分析,随后建立Logistic回归模型筛选患者溶栓后发生出血的独立危险因素,根据筛选出的独立危险因素建立Nomgram风险预测模型,并对该模型进行内部验证。结果溶栓后共40例患者发生出血,其中高龄(OR=2.083,95%CI:1.216~2.950)、高血压(OR=4.402,95%CI:2.001~9.652)、高基线NIHSS评分(OR=1.615,95%CI:1.150~2.080)、高基线血糖水平(OR=2.561,95%CI:1.440~4.517)为溶栓后发生出血的独立危险因素,根据筛选出的独立危险因素,构建个体化预测急性脑梗死患者阿替普酶溶栓出血风险的Nomgram模型,该模型的C-index指数为0.738,表明模型具有较好的区分度,对该模型进行验证后发现预测值和观察值基本一致,表明该预测模型具有良好的一致性。结论本研究通过筛选出急性脑梗死患者采用阿替普酶静脉溶栓治疗后发生出血的独立危险因素建立了能够预测出血不良反应发生风险的Nomgram模型,此风险预测模型区分度及一致性良好,对快速甄别急性脑梗死患者阿替普酶溶栓出血的高风险人群,针对相关危险因素及早采取有效的应对措施有着较为重要的指导意义。

基于Nomgram模型对老年阵发性房颤病人合并高尿酸血症临床预测模型的初步探索

目的:分析老年阵发性房颤(PAF)病人合并高尿酸血症(HUA)的危险因素,并构建Nomgram预警模型。方法:回顾性选取老年PAF病人471例作为研究对象,根据是否合并HUA将其分为HUA组45例和非HUA组426例,收集病人的临床资料,分析老年PAF病人合并HUA的危险因素,根据独立危险因素构建Nomgram预警模型并进行预测效能验证。结果:2组病人性别、体质量指数(BMI)、血肌酐(Scr)水平和糖尿病、高血压、高血脂、非酒精性脂肪肝情况差异均有统计学意义(P<0.05~P<0.01);logistic回归分析显示,BMI>28 kg/m^(2)、糖尿病、高血压、高血脂、非酒精性脂肪肝及Scr>96μmol/L均为PAF病人合并HUA的独立危险因素(P<0.05~P<0.01)。基于6项独立危险因素建立PAF合并HUA的风险列线图预警模型,验证结果显示,模型一致性指数(C-index)为0.797(95%CI:0.763~0.832),校正曲线预测值与实测值基本一致,内部验证PAF合并HUA的风险列线图模型AUC为0.803(95%CI:0.779~0.827),决策曲线显示阈值概率在5%~93%范围内时具有较高的净获益值。结论:BMI>28 kg/m^(2)、糖尿病、高血压、高血脂、非酒精性脂肪肝及Scr>96μmol/L是PAF病人合并HUA的独立危险因素,基于上述危险因素建立的列线图模型可用于评估和量化PAF合并HUA风险。

个体化预测胎儿和新生儿溶血的风险Nomgram模型建立

目的 研究个体化预测胎儿和新生儿溶血(HFN)的风险Nomgram模型。方法 选择分娩的胎儿和新生儿16 450例,随机选择15 182例作为建模组,1 268例为验证组。根据溶血情况将建模组胎儿和新生儿分为HFN患儿3 882例(HFN组),其他为非HFN组共11 300例。Logistic分析HFN的危险因素,建立HFN风险Nomgram模型,并进行验证。结果 Logistic分析发现,较低出生体质量、胎龄、出生1 min Apgar评分、胎次、出生24 h血红蛋白,及较高产妇产前抗体IgG效价均是HFN的危险因素。建模组与验证组标准曲线、矫正曲线的拟合度较好。ROC曲线分析显示,建模组曲线下面积为0.852,验证组曲线下面积为0.811,提示该风险模型具有较好预测精准度。结论 成功建立HFN的风险Nomgram模型,对临床开展早期监测、及时干预以提高新生儿预后具有积极的意义。

个体化预测重症肺部感染患者发生血小板减少风险的Nomgram模型建立

目的探讨重症肺部感染患者发生血小板减少风险。方法选取2017年6月——2022年6月河北省退役军人总医院重症肺部感染患者100例,脱落2例,根据是否发生血小板减少分为发生组(n=28)和未发生组(n=70),采用单、多因素筛选重症肺部感染患者血小板减少发生的影响因素,构建Nomgram模型,并进行内外部验证。结果Logistic回归方程显示,利奈唑胺用药时间、ALB、LA及aCL阳性是重症肺部感染患者血小板减少影响因素(P<0.05);在条件基础上构建重症肺部感染患者血小板减少的Nomgram模型,王XX,63岁,利奈唑胺用药时间11 d、ALB 25 g/L、LA阴性、aCL阳性时,对应分值分别为60分、42.5分、0分、35分,总分137.5分,对应重症肺部感染患者血小板减少风险预测值约为68.5%;经Nomgram模型预测个体危险评分,高风险患者预后不良发生率42.86%高于低风险患者17.86%(P<0.05);前瞻性验证显示,重症肺部感染患者血小板减少评估表预测血小板减少发生的AUC为0.836(95%CI:0.822~0.902),敏感度及特异度分别为89.22%、90.01%。结论基于重症肺部感染患者发生血小板减少影响因素构建Nomgram模型具有良好预测效能,有助于指导临床诊治,降低血小板减少发生风险。

个体化预测先天性泪道阻塞患儿泪道探通失败的风险Nomgram模型的建立与验证

目的分析先天性泪道阻塞患儿泪道探通失败的危险因素,以建立风险Nomgram模型,并对模型进行验证。方法前瞻性临床研究。选取2019年1月至2020年1月350例先天性泪道阻塞患儿,并按照随机数字表分布法划分为建模集(n=240)和验证集(n=110),并统计两组一般临床资料,单因素和多因素Logistic回归分析先天性泪道阻塞患儿泪道探通失败的危险因素,以建立相关预测模型,行Bootstrap法内部验证模型,外部验证通过验证集检验。结果年龄>6个月(OR=4.938,95%CI:2.016~12.094)、复杂性泪道阻塞(OR=2.948,95%CI:1.087~7.994)、合并脓性分泌物(OR=3.823,95%CI:1.372~10.656)、形成假道(OR=2.633,95%CI:0.998~6.946)、无法常规进针(OR=5.328,95%CI:1.591~17.856)及鼻泪管难以进入(OR=4.276,95%CI:1.369~13.353)是先天性泪道阻塞患儿泪道探通失败的独立危险因素,基于此6项危险因素构建预测Nomgram模型,R方程检验结果表明建模集和验证集的C-index指数分别为0.853(95%CI:0.831~0.874)和0.841(95%CI:0.822~0.865);校正曲线和标准曲线结果较为相近,表明该风险Nomgram模型精准度和区分度较好。结论年龄>6个月、复杂性泪道阻塞、合并脓性分泌物、形成假道、无法常规进针及鼻泪管难以进入是先天性泪道阻塞患儿泪道探通失败的独立危险因素,且该Nomgram模型经内部验证及外部验证表明预测精准度较高,临床应用价值较好。

个体化预测梗阻性乙状结肠癌患者预防性肠造口回纳的风险Nomgram模型的建立

目的 探讨梗阻性乙状结肠癌患者预防性肠造口回纳的风险并建立Nomgram模型。方法 选取肠造口的乙状结肠癌患者104例,根据肠造口回纳时间分为延迟回纳组40例,正常回纳组64例。分析数据并建立相关Nomgram预测模型。结果 两组患者在肿瘤距肛缘的距离、术后辅助化疗、新辅助治疗、吻合口狭窄和吻合口漏方面的差异具有统计学意义。肿瘤距肛缘的距离、术后辅助化疗和吻合口漏是肠造口回纳延迟的独立危险因素。建立列线图模型,并进行验证,C-index指数为0.740(95%CI:0.691~0.789)。结论 肿瘤距肛缘的距离、术后辅助化疗和吻合口漏是影响梗阻性乙状结肠癌患者预防性肠造口回纳的独立危险因素;所建列线图预测模型具有良好的精准度和区分度。

个体化预测输尿管结石微创术后泌尿系感染的风险Nomgram模型初步建立及探索

目的探索建立个体化预测输尿管结石微创术后泌尿系感染的风险Nomgram模型。方法选取2017年2月至2021年7月于安徽省马鞍山市十七冶医院行微创手术治疗的输尿管结石患者211例作为研究对象,统计术后泌尿系感染的发生率和病原学分布特点,采用单因素和logistic回归多因素分析术后泌尿系感染的危险因素,并建立Nomgram模型。结果发生术后泌尿系感染59例,发生率28.0%。感染发生时间为术后2~14d。共分离出64株病原菌,其中革兰氏阴性菌占54.69%,大肠埃希菌(26.56%)检出率最高;革兰氏阳性菌占34.38%,粪肠球菌(18.75%)检出率最高;真菌占10.94%。术前未预防性应用抗菌药物、结石最大直径≥2cm、手术时间≥60min、术后导尿管留置时长≥5d和24h尿量<2000ml是输尿管结石微创术后泌尿系感染的独立危险因素(P<0.05)。模型验证结果显示:C-index为0.714,校正曲线趋近于理想曲线,受试者工作特征曲线下面积为0.725(95%CI:0.702~0.750),在5%~78%范围内,列线图预测输尿管结石微创术后泌尿系感染风险净获益值较高,表明该模型具有良好的预测能力。结论术前预防性应用抗菌药物、结石最大直径、手术时间、术后导尿管留置时长和24h尿量与术后泌尿系感染密切相关,据此建立的Nomgram模型能够有效预测输尿管结石微创术后泌尿系感染的发生风险。

个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型的建立

目的建立个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型。方法选取南京医科大学医院诊治的352例冠心病合并肺动脉高压患者作为研究对象,另选取352例未合并肺动脉高压冠心病患者作为对照组,分析两组患者的临床基线资料,采用logistic多因素分析,探究冠心病合并肺动脉高压的危险因素,建立Nomgram模型预测风险,通过受试者曲线(ROC)检验模型的预测价值。结果Logistic多因素分析结果显示,患者酗酒、吸烟、脑卒中史,高血压病程、冠心病病程、PASP、HCT、PaCO_(2)、D-二聚体、NIHSS评分,低PaO_(2)均是造成其冠心病合并肺动脉高压的独立危险因素;冠心病患者Nomgram模型预测结果显示,酗酒、抽烟、脑卒中史、高血压病程(5.66年)、冠心病病程(2.12年)、NIHSS(12.33分)、PASP(75.22mmHg)、HCT(33.22%)、PaCO_(2)(56.11mmHg)、D-二聚体(255.12μg/L),PaO_(2)(56.22mmHg)是冠心病合并肺动脉高压的危险因素;ROC曲线发现Nomgram模型对冠心病合并肺动脉高压的预测曲线下面积为0.675。结论Nomgram模型可以一定程度预测冠心病患者合并肺动脉高压情况进行预测。

Nomgram模型对急性脑出血患者术后脑血肿扩大风险的预测效果

目的探讨Nomgram模型对急性脑出血患者术后脑血肿扩大风险的预测效果。方法回顾性分析282例急性脑出血病例资料,患者均接受手术治疗,根据是否出现血肿扩大,分为血肿稳定组(n=204)与血肿扩大组(n=78)。分析急性脑出血患者术后脑血肿扩大的危险因素,构建Nomgram预测模型,评估Nomgram模型的临床价值。结果血肿稳定组与血肿扩大组患者的年龄、糖尿病史、高血压史、入院时收缩压、舒张压、凝血功能评分(coagulation functionalcomposite score,CFCS)、血小板计数、血浆凝血酶原时间、纤维蛋白原、国际标准化比值(INR)、入院时血肿量、出血征数据差异有统计学意义(P<0.05)。Lasso进一步筛选后,最终纳入模型的变量为糖尿病病史、高血压病史、CFCS、INR、入院时血肿量、出血征。Logstic回归分析结果显示:糖尿病病史、高血压病史、CFCS、INR、入院时血肿量、出血征均是急性脑出血患者术后脑血肿扩大的独立危险因素(P<0.05)。根据多因素分析筛选所得的主要危险因素权重对其进行赋值,构建影响急性脑出血患者术后脑血肿扩大的列线图模型;入院时血肿量越大、得分越高,INR越低、得分越高,CFCS评分越高、得分越高,糖尿病史是3分,高血压病史是2分;出血征是10分。ROC曲线结果显示:Nomgram模型预测急性脑出血患者术后脑血肿扩大的AUC为0.897,95%CI(0.828~0.966)。校正曲线分析结果显示:列线图模型预测影响急性脑出血患者术后脑血肿扩大的预测概率与实际概率基本吻合。结论糖尿病病史、高血压病史、CFCS、INR、入院时血肿量、出血征均是急性脑出血患者术后脑血肿扩大的独立危险因素。Nomgram模型预测急性脑出血患者术后脑血肿扩大的临床价值较高。

基于自动乳腺全容积成像构建的列线图模型对HER-2阳性乳腺癌的预测价值

目的探讨自动乳腺全容积成像(ABVS)技术对人类表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌的预测价值,构建列线图模型并验证。方法选取2018年8月至2023年10月在昆山市中医医院术前行ABVS检查并最终病理证实为乳腺癌的女性患者216例,将216例乳腺癌患者按7∶3比例随机分成训练集151例和验证集65例。根据免疫组化HER-2表达水平将训练集分为HER-2阴性组(n=94)和HER-2阳性组(n=57),验证集分为HER-2阴性组(n=45)和HER-2阳性组(n=20)。比较训练集两组乳腺癌病灶的超声特征,采用多因素Logistic回归筛选出HER-2阳性乳腺癌的独立预测因素,构建预测HER-2阳性乳腺癌的列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线分析(DCA)评估模型在训练集和验证集中的预测效能。结果训练集两组乳腺癌在边缘、后方回声、微钙化、汇聚征之间比较差异均有统计学意义(P<0.05);经多因素Logistic回归分析结果显示,边缘成角、微钙化、后方回声无衰减、冠状面无汇聚征是HER-2阳性乳腺癌的独立预测因素(P<0.05);根据上述独立预测因素构建列线图模型,训练集的曲线下面积(AUC)为0.843(95%CI:0.778~0.908),特异度为72.3%,敏感度为87.7%,验证集的AUC为0.789(95%CI:0.667~0.911),特异度为73.3%,敏感度为80.0%;训练集及验证集的校准曲线和DCA曲线显示该列线图模型具有较好的校准度和临床应用价值。结论基于ABVS构建的列线图模型对HER-2阳性乳腺癌具有良好的预测性能,可以辅助病理诊断并协助临床制定乳腺癌患者的治疗方案。

个体化预测老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰风险的列线图模型构建

目的构建个体化预测老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰风险的列线图模型。方法选取2019年1月至12月某医院收治的294例老年慢性肾衰竭患者作为研究对象,根据有无发生急性左心衰分为左心衰组(n=61)和对照组(n=233),收集患者临床资料,采用单因素和多因素logistic回归分析老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰的危险因素,并建立列线图模型。结果年龄≥70岁、糖尿病、血压控制不佳、血磷浓度≥1.61 mmol/L、血红蛋白<60 g/L和肺部感染是老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰的危险因素(P<0.05)。模型验证结果显示C-index为0.745,校准曲线趋近于理想曲线,ROC曲线的AUC为0.751(95%CI:0.711~0.791),决策曲线显示阈值概率为10%~84%时列线图预测风险净获益。结论年龄≥70岁、糖尿病、血压控制不佳、血磷浓度≥1.61 mmol/L、血红蛋白<60 g/L和肺部感染会增加老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰的风险,本研究建立的列线图模型对老年慢性肾衰竭患者并发急性左心衰具有良好的预测效能。

脊柱骨折患者术后腹胀发生的危险因素分析及预警模型构建

目的分析脊柱骨折术后发生腹胀的危险因素,并构建风险Nomgram预警模型。方法回顾性选取2018年1月至2021年8月广州医科大学附属顺德医院骨科收治的318例脊柱骨折患者作为研究对象,根据是否发生腹胀将其分为发生组(n=64)和未发生组(n=254),分析所选患者的临床资料,应用单因素和Logistic回归分析筛选脊柱骨折术后患者发生腹胀的危险因素,根据独立危险因素构建Nomgram预警模型并进行拟合优度检验。结果共纳入318例脊柱骨折患者,经相关检测确认术后发生腹胀有64例,其发生率为20.13%;两组患者临床资料对比显示抗菌药物、肠道菌群药、胃肠动力药、麻醉方式、低蛋白、低钾、术后卧床时间以及每天下床活动次数等资料间差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析结果表明,应用抗菌药物(OR=2.509,95%CI:1.321~4.766,P<0.05)、未应用肠道菌群药(OR=0.399,95%CI:0.210~0.760,P<0.05)、未应用胃肠动力药(OR=0.355,95%CI:0.185~0.685,P<0.05)、全身麻醉(OR=2.357,95%CI:1.242~4.473,P<0.05)、低钾(OR=2.471,95%CI:1.299~4.703,P<0.05)、术后卧床时间≥5 d(OR=3.082,95%CI:1.601~5.932,P<0.05)以及每天下床活动次数<3次(OR=0.372,95%CI:0.197~0.703,P<0.05)是脊柱骨折术后发生腹胀的独立危险因素;基于7项独立危险因素构建脊柱骨折术后发生腹胀的风险Nomogram预警模型验证结果显示,C-index为0.808(95%CI:0.778~0.838),校正曲线的预测值与实测值基本一致,内部验证脊柱骨折术后患者发生腹胀风险Nomogram模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.802(95%CI:0.775~0.829)。结论应用抗菌药物、未应用肠道菌群药、未应用胃肠动力药、全身麻醉、低钾、术后卧床时间≥5 d、每天下床活动次数<3次是脊柱骨折术后发生腹胀的独立危险因素,基于上述危险因素建立的Nomogram模型可准确评估和量化脊柱骨折术后发生腹胀的风险。

老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常风险预测模型的构建

目的构建老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常风险预测模型。方法回顾性分析2017年3月至2019年6月浙江省某三级甲等医院208例老年住院患者的临床资料,分别采用单因素和logistic回归分析老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常的独立危险因素,并建立老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常风险预测模型。结果肾功能异常组和无肾功能异常组患者在年龄、甲状腺功能异常、糖尿病史、抗生素种类、高血压史、及联用抗生素等方面存在统计学差异(P<0.05)。logistic回归分析显示,年龄≥65岁(OR=3.915,95%CI:1.589~9.650)、甲状腺功能异常(OR=4.892,95%CI:2.000~11.965)、有糖尿病史(OR=5.277,95%CI:2.014~13.824)、使用氨基糖苷类抗生素(OR=3.975,95%CI:1.617~9.773)、有高血压史(OR=3.270,95%CI:1.387~7.711)及联用抗生素(OR=3.197,95%CI:1.373~7.442)是老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常的危险因素(P<0.05)。列线图模型和验证结果显示,预测值同实测值基本一致,此肾功能异常风险列线图的ROC曲线AUC为0.848(95%CI:0.812~0.884),提示该模型预测准确性尚可。结论年龄≥65岁、甲状腺功能异常、有糖尿病史、使用氨基糖苷类抗生素、有高血压史及联用抗生素是老年住院患者使用抗生素所致肾功能异常的独立危险因素,临床上可以结合以上6种因素采取针对性的措施以预防和治疗抗生素所致肾功能异常者。

局限性自身免疫性胰腺炎与胰腺导管腺癌CT影像特征列线图模型构建

目的建立一个可鉴别局限性自身免疫性胰腺炎(fAIP)与胰腺导管腺癌(PDAC)的可视化CT影像特征列线图模型并进行验证。方法收集2011年1月至2018年12月间海军军医大学第一附属医院收治的经国际统一诊断标准确诊的42例fAIP患者(fAIP组)及手术后病理证实的242例PDAC患者(PDAC组),其中209例患者纳入训练集(25例fAIP,184例PDAC),75例患者纳入验证集(17例fAIP,58例PDAC)。比较两组患者的CT影像特征,包括病灶位置、大小,门静脉期强化模式、强化程度,胰腺实质萎缩,主胰管扩张,胆总管扩张,囊肿,急性阻塞性胰腺炎,血管侵犯。采用单因素和多因素回归分析筛选预测fAIP和PDAC的独立危险因素,建立预测模型,并可视化为列线图。绘制列线图的受试者工作特征曲线(ROC),计算曲线下面积(AUC),评估模型的鉴别诊断效能,使用决策曲线分析评估模型的临床应用价值。结果训练集、验证集的fAIP组和PDAC组的胆管扩张、门静脉期肿块强化模式和程度差异均有统计学意义(P值均<0.05)。单因素回归分析结果显示,训练集、验证集fAIP组和PDAC组的胆总管扩张、门静脉期肿块强化程度与两类疾病的鉴别显著相关,训练集fAIP组和PDAC组门静脉期肿块强化模式、主胰管扩张与两类疾病的鉴别显著相关。多因素logistic回归分析结果显示,胆总管扩张(OR=0.26,95%CI0.06~1.10,P=0.07)、主胰管扩张(OR=9.46,95%CI1.60~56.04,P<0.01)和门静脉期肿块较明显强化(OR=0.003,95%CI0.0003~0.0278,P<0.0001)是预测fAIP和PDAC的3个独立预测因子。由此得出预测PDAC概率的方程式为4.51-1.33×胆总管无扩张+2.25×主胰管扩张-5.84×门静脉期肿块较明显强化。模型在训练集的AUC值为0.97(95%CI0.95~0.99),灵敏度、特异度和准确率分别为87.5%、100%和89%,在验证集的AUC值为0.97(95%CI0.94~1.00),灵敏度、特异度和准确率分别为94.83%、94.12%和94.67%。临床决策曲线分析表明,用列线图鉴别两类疾病的概率>0.2时具有一定的临床诊断价值。结论基于胆总管扩张、主胰管扩张、门静脉期肿块强化程度构建的列线图可作为有效预测fAIP与PDAC的临床工具,为临床决策提供参考依据。