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武汉市青山区社区老年慢性病患者药物因素对跌倒的影响及预测模型研究
1
作者
王俊玲
张崎
+2 位作者
马玲
颜巧元
叶椒
《药物流行病学杂志》
CAS
2023年第9期997-1007,共11页
目的分析武汉市青山区社区老年慢性非传染性疾病(以下简称“慢性病”)患者药物因素对跌倒的影响,构建风险预测模型。方法采用整群随机抽样方法,选取武汉市青山区4个社区608例老年慢性病患者为调查对象,收集患者年龄、性别、用药情况、...
目的分析武汉市青山区社区老年慢性非传染性疾病(以下简称“慢性病”)患者药物因素对跌倒的影响,构建风险预测模型。方法采用整群随机抽样方法,选取武汉市青山区4个社区608例老年慢性病患者为调查对象,收集患者年龄、性别、用药情况、跌倒发生情况等信息,通过多因素Logistic回归模型分析影响用药后跌倒发生的因素,建立跌倒风险列线图预测模型,并应用Bootstrap法验证模型效能。结果608例老年慢性病患者中,152例(25%)发生用药后跌倒,多因素Logistic回归分析显示,女性[OR=1.835,95%CI(1.228,2.742),P=0.003]、使用降糖药[OR=2.721,95%CI(1.727,4.286),P<0.001]、使用镇静催眠药[OR=1.948,95%CI(1.220,3.111),P=0.005]、使用降压药[OR=1.779,95%CI(1.119,2.829),P=0.015]、服用≥2种药物[OR=2.251,95%CI(1.309,3.869),P=0.003]、服药依从性差[OR=3.048,95%CI(1.926,4.824),P<0.001]等6个因素是用药后跌倒的危险因素。根据上述因素构建跌倒风险列线图预测模型,模型验证结果显示,分类校正曲线贴合较为紧密,受试者工作特征曲线下面积为0.7200[95%CI(0.6695,0.7706),P<0.05]。结论武汉市青山区社区老年慢性病患者跌倒发生率较高,社区医务人员及家属应给予重视,建立的预测模型有较好的预测价值,有助于采取针对性的干预措施,预防和降低社区老年慢性病患者跌倒的发生。
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关键词
慢性病
药物
跌倒
老年患者
社区护理
预测模型
列线图
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题名
武汉市青山区社区老年慢性病患者药物因素对跌倒的影响及预测模型研究
1
作者
王俊玲
张崎
马玲
颜巧元
叶椒
机构
武汉科技大学
医学院
武汉科技大学附属华润武钢总医院护理部
华中
科技
大学
医学院
附属
协和
医院
护理部
出处
《药物流行病学杂志》
CAS
2023年第9期997-1007,共11页
基金
武汉市卫生计生委科研计划资助项目(WX19Z43、WX21B18)。
文摘
目的分析武汉市青山区社区老年慢性非传染性疾病(以下简称“慢性病”)患者药物因素对跌倒的影响,构建风险预测模型。方法采用整群随机抽样方法,选取武汉市青山区4个社区608例老年慢性病患者为调查对象,收集患者年龄、性别、用药情况、跌倒发生情况等信息,通过多因素Logistic回归模型分析影响用药后跌倒发生的因素,建立跌倒风险列线图预测模型,并应用Bootstrap法验证模型效能。结果608例老年慢性病患者中,152例(25%)发生用药后跌倒,多因素Logistic回归分析显示,女性[OR=1.835,95%CI(1.228,2.742),P=0.003]、使用降糖药[OR=2.721,95%CI(1.727,4.286),P<0.001]、使用镇静催眠药[OR=1.948,95%CI(1.220,3.111),P=0.005]、使用降压药[OR=1.779,95%CI(1.119,2.829),P=0.015]、服用≥2种药物[OR=2.251,95%CI(1.309,3.869),P=0.003]、服药依从性差[OR=3.048,95%CI(1.926,4.824),P<0.001]等6个因素是用药后跌倒的危险因素。根据上述因素构建跌倒风险列线图预测模型,模型验证结果显示,分类校正曲线贴合较为紧密,受试者工作特征曲线下面积为0.7200[95%CI(0.6695,0.7706),P<0.05]。结论武汉市青山区社区老年慢性病患者跌倒发生率较高,社区医务人员及家属应给予重视,建立的预测模型有较好的预测价值,有助于采取针对性的干预措施,预防和降低社区老年慢性病患者跌倒的发生。
关键词
慢性病
药物
跌倒
老年患者
社区护理
预测模型
列线图
Keywords
Chronic diseases
Drugs
Fall
Elderly patients
Community nursing
Predictive model
Nomogram
分类号
R473.2 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
武汉市青山区社区老年慢性病患者药物因素对跌倒的影响及预测模型研究
王俊玲
张崎
马玲
颜巧元
叶椒
《药物流行病学杂志》
CAS
2023
0
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引证文献
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