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中老年男性原发性骨质疏松患者骨折风险预测模型列线图的构建及应用 被引量:2
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作者 张玉 张书超 +2 位作者 董梁 王帅 张中斌 《河北医药》 CAS 2022年第18期2743-2746,2751,共5页
目的构建中老年男性原发性骨质疏松骨折的风险预测工具并评价应用效果。方法选择河北省3家医院骨科2019年接诊的中老年男性原发性骨质疏松患者为研究对象,随访患者骨折发生情况。采集患者临床资料,完成数据预处理后,所有因素均进入单因... 目的构建中老年男性原发性骨质疏松骨折的风险预测工具并评价应用效果。方法选择河北省3家医院骨科2019年接诊的中老年男性原发性骨质疏松患者为研究对象,随访患者骨折发生情况。采集患者临床资料,完成数据预处理后,所有因素均进入单因素及多元COX风险因素分析,并构建风险预测模型,采用列线图展示预测模型,ROC曲线评价模型区分度,采用calibrationplot曲线评价模型准确度,采用临床决策曲线DCA评价模型的有效性。结果研究纳入的中老年骨质疏松患者随访结果显示:发生骨折和未发生骨折患组患者骨密度、吸烟、过度饮酒、安眠药用药史、高血压等指标比较差异无统计学意义(P>0.05),其余组间指标年龄、骨折、体质量指数、皮质激素应用、跌倒、饮食因素、饮食异常、缺乏运动、药物、饮茶、牛奶、咖啡、血脂异常、低钠血症等差异均有统计学意义(P<0.05)。将所有因素纳入本COX风险预测模型,构建风险预测模型,结果显示:年龄、家族脆性骨折史、体重指数、皮质激素应用、饮食因素(钙/维生素D缺乏)、饮食异常(神经性厌食症)、药物(免疫抑制剂、双磷酸盐药物)、饮茶、牛奶、血脂异常、低钠血症等指标与中老年男性原发性骨质疏松并发骨折密切相关。采用ROC曲线展示模型的区分度。本次构建的COX风险预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.965,95%CI为0.9514~0.9672。COX风险模型校准曲线提示本模型构建的准确度较好。结论本次构建的中老年常见病原发性骨质疏松患者并发骨折的风险预测模型可用于预测新诊断中老年男性原发性骨质疏松患者并发骨折的风险,从而指导临床医护人员进行相应的针对性的干预措施,最终避免或降低患者并发骨折的可能性,值得临床推广应用。 展开更多
关键词 骨质疏松 中老年男性 骨折 风险预测模型 COX回归
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