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预测老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤Nomogram模型
被引量:
3
1
作者
孟洁
张军
+2 位作者
葛绍勇
汪洋
李俊
《中国骨与关节杂志》
CAS
2022年第4期304-310,共7页
目的分析老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤(hospital-acquired pressure injuries,HAPI)危险因素,并构建Nomogram模型,用于预测HAPI发生风险。方法选取2018年1月至2021年6月在我院手术治疗的315例老年髋部骨折患者。采用单因素...
目的分析老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤(hospital-acquired pressure injuries,HAPI)危险因素,并构建Nomogram模型,用于预测HAPI发生风险。方法选取2018年1月至2021年6月在我院手术治疗的315例老年髋部骨折患者。采用单因素和多因素Logistic回归模型分析HAPI危险因素。在Logistic回归模型基础上构建Nomogram模型。采用内部数据集进行模型的验证。结果(1)315例中58例(18.4%)观察到HAPI,术后至观察HAPI时间为2~5天,平均(2.84±1.15)天;(2)HAPI患者年龄、Charlson共病指数、美国麻醉医师协会(American Society of Anaesthesiologists,ASA)评分(3~4分)比例、营养风险筛查(nutritional risk screening-2002,NRS-2002)(营养不良)比例、Braden评分(≥15分)比例、C-反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、血尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)高于无HAPI患者(P<0.05),而BMI、血红蛋白(hemoglobin,Hb)、白蛋白(albumin,ALB)低于无HAPI患者(P<0.05);(3)年龄、Charlson共病指数、ASA评分(2~3分)、NRS-2002(营养不良)、Braden评分(≥15分)、CRP独立增加老年髋部骨折患者术后HAPI发生风险(P<0.05);(4)Nomogram模型预测风险截断值为0.44时,预测模型具有最佳特异度和灵敏度。内部数据集验证结果显示Nomogram模型一致性指数(consistency index,C-index)为0.724(95%CI:0.689~0.733)。决策曲线分析结果显示Nomogram模型预测HAPI发生风险的风险阈值在0.18~0.82时,提供显著附加标准化净收益。结论本研究构建的Nomogram模型可以有效预测老年髋部骨折患者术后HAPI发生风险。当预测风险>0.44时,该患者应当被视为HAPI高危患者。
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关键词
髋骨折
创伤和损伤
模型
统计学
原文传递
题名
预测老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤Nomogram模型
被引量:
3
1
作者
孟洁
张军
葛绍勇
汪洋
李俊
机构
皖西卫生职业学院附属医院骨科护理部
皖
西
卫生
职业
学院
附属
医院
骨科
出处
《中国骨与关节杂志》
CAS
2022年第4期304-310,共7页
基金
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A909)。
文摘
目的分析老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤(hospital-acquired pressure injuries,HAPI)危险因素,并构建Nomogram模型,用于预测HAPI发生风险。方法选取2018年1月至2021年6月在我院手术治疗的315例老年髋部骨折患者。采用单因素和多因素Logistic回归模型分析HAPI危险因素。在Logistic回归模型基础上构建Nomogram模型。采用内部数据集进行模型的验证。结果(1)315例中58例(18.4%)观察到HAPI,术后至观察HAPI时间为2~5天,平均(2.84±1.15)天;(2)HAPI患者年龄、Charlson共病指数、美国麻醉医师协会(American Society of Anaesthesiologists,ASA)评分(3~4分)比例、营养风险筛查(nutritional risk screening-2002,NRS-2002)(营养不良)比例、Braden评分(≥15分)比例、C-反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、血尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)高于无HAPI患者(P<0.05),而BMI、血红蛋白(hemoglobin,Hb)、白蛋白(albumin,ALB)低于无HAPI患者(P<0.05);(3)年龄、Charlson共病指数、ASA评分(2~3分)、NRS-2002(营养不良)、Braden评分(≥15分)、CRP独立增加老年髋部骨折患者术后HAPI发生风险(P<0.05);(4)Nomogram模型预测风险截断值为0.44时,预测模型具有最佳特异度和灵敏度。内部数据集验证结果显示Nomogram模型一致性指数(consistency index,C-index)为0.724(95%CI:0.689~0.733)。决策曲线分析结果显示Nomogram模型预测HAPI发生风险的风险阈值在0.18~0.82时,提供显著附加标准化净收益。结论本研究构建的Nomogram模型可以有效预测老年髋部骨折患者术后HAPI发生风险。当预测风险>0.44时,该患者应当被视为HAPI高危患者。
关键词
髋骨折
创伤和损伤
模型
统计学
Keywords
Hip fractures
Wounds and injuries
Models,statistical
分类号
R683.4 [医药卫生—骨科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
预测老年髋部骨折患者术后医院获得压力性损伤Nomogram模型
孟洁
张军
葛绍勇
汪洋
李俊
《中国骨与关节杂志》
CAS
2022
3
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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