目的 探索骨质疏松症患者发生脆性骨折的影响因素,并构建骨折风险评估模型.方法 纳入912例骨质疏松症患者,分为骨折组595例,无骨折组317例.通过医院电子病历信息系统和骨质疏松患者数据管理平台查阅患者病历资料,获得临床特征、骨密度、实验指标和生活方式等38 个变量.对比骨折组与无骨折组的差异,通过Logistic回归分析脆性骨折的影响因素,并建立回归模型.采用Bootstrap法内部验证模型、绘制模型校准曲线及列线图.结果 与无骨折组比较,骨折组的年龄更大、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)更高,有跌倒史和有父母髋部骨折史的发生率更高,运动和日照时间更少,腰椎、股骨颈、全髋骨密度(bone mineral density,BMD)更低,(P<0.05).Logistic回归分析发现:年龄(OR=1.050,95％CI:1.023～1.078)、过去一年跌倒史(OR=5.738,95％CI:3.119～10.558)、父母髋部骨折史(OR=2.521,95％CI:1.021～6.224)、ALP(OR=1.010,95％CI:1.003～1.017)是发生脆性骨折的独立危险因素,腰椎BMD(OR=0.061,95％CI:0.009～0.396)是保护性因素.利用年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP等4个脆性骨折影响因素建立评估模型,C指数为 0.785,拟合优度检验结果P>0.05,提示模型具有较好的校准度与区分度.结论 骨质疏松症患者的年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP是骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素,腰椎BMD是保护因素.研究建立的模型中包含的4个变量均是简单、易获得的指标,无需进行双能X线吸收测量仪(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)检测即可判断骨质疏松症患者的脆性骨折风险,在各级别医疗机构都有一定推广价值.

目的 构建基于彩色多普勒超声参数及C-反应蛋白白蛋白比(CAR)、全身免疫炎症指数(SII)的宫颈癌淋巴结转移的风险预测模型.方法 回顾性选取2018年1月至2024年3月期间郑州颐和医院收治的152例宫颈癌患者作为研究对象,按照有无淋巴结转移分为淋巴结转移组61例和非淋巴结转移组91例,比较两组患者的临床特征、彩色多普勒超声参数及CAR、SII,采用二元Logisitic回归分析宫颈癌淋巴结转移的危险因素,并构建风险预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析预测模型对宫颈癌淋巴结转移的预测效能.结果 淋巴结转移组患者的肿瘤大小<2 cm占比、临床分期Ⅱa占比、浸润深度浅1/3占比、搏动指数(PI)、阻力指数(RI)与非淋巴结转移组比较更低,差异均有统计学意义(P<0.05),而淋巴结转移组患者的肿瘤大小>4 cm占比、临床分期Ⅱb占比、浸润深度深1/3占比、收缩期峰值流速(PSV)、CAR、SII与非淋巴结转移组比较更高,差异均有统计学意义(P<0.05).二元Logisic回归分析结果显示,浸润深度(深1/3)、PSV、CAR、SII均是宫颈癌淋巴结转移的危险因素(P<0.05),而PI、RI是宫颈癌淋巴结转移的保护因素(P<0.05).风险预测模型=2.227×浸润深度(深1/3)+0.285×PSV+(-24.753)×PI+(-17.186)×RI+16.530×CAR+0.008×SII,Hosmer-Lemeshow拟合度检验显示,χ2=6.999,P=0.537 9,模型拟合优度较好,ROC分析结果显示,风险预测模型预测宫颈癌淋巴结转移的曲线下面积(AUC)为0.960,约登指数为0.802,敏感度、特异度分别为96.7%、83.5%,95%CI为0.932～0.987,实际应用准确性为89.5%.结论 基于彩色多普勒超声参数及CAR、SII构建的宫颈癌淋巴结转移风险预测模型的预测价值较高.

目的:探讨骨髓微血管密度及血管相关生成因子与多发性骨髓瘤(MM)硼替佐米耐药的相关性.方法:回顾性分析2020年1月至2023年8月于本院收治的200例MM患者的相关资料,并根据MM患者硼替佐米治疗期间耐药情况分为耐药组与未耐药组.单因素和多因素Logistic分析筛选MM患者硼替佐米治疗期发生耐药的独立影响因素.以受试者工作特征曲线(ROC)和临床决策曲线(DCA)评估风险预测模型的预测效能和临床应用价值;通过验证校准图判断实际发生率和预测发生率的一致性;并采用H-L检验判断模型的拟合优度.结果:200例MM患者中有68例在接受硼替佐米治疗期间出现耐药且临床疗效不佳的情况,硼替佐米临床耐药率为34.0％.多因素分析结果显示,MM患者高骨髓微血管密度(MVD)、高骨髓上清VEGF、HGF、bFGF表达水平等血管相关生成因子均是接受硼替佐米治疗期间发生耐药的独立危险因素(P＜0.05).由骨髓MVD、血清VEGF、HGF、bFGF和TNF-α水平联合构建的模型ROC曲线下面积(AUC)为0.924,其敏感度为92.6％,特异度为78.8％,联合预测模型AUC高于骨髓MVD(AUC=0.743)和血管相关生成因子(AUC=0.878)独立预测模型.绘制联合预测模型校准图当中校准曲线贴近于标准曲线,提示该模型一致性较好.H-L拟合优度检验结果显示x2=14.748,P=0.164,说明联合预测模型拟合度好.DCA曲线提示干预在0.0～1.0区间的临床净收益大于全干预和不干预.结论:以MM患者骨髓MVD和血管相关生成因子(VEGF、HGF、bFGF)联合构建的预测模型具备更高的临床评估效能和预测价值.

目的 探讨单核细胞计数与高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)比值(MHR)在育龄期妇女甲状腺良恶性结节中的鉴别诊断价值.方法 选取单发甲状腺结节育龄期妇女186例作为观察组,同期健康体检者93例作为对照组.观察组均行手术治疗,根据术后组织病理检查结果将患者分为恶性组23例、良性组163例.收集并比较恶性组、良性组的临床资料;检测各组外周血单核细胞及HDL-C,计算MHR.Logsitic回归模型分析MHR对育龄期妇女甲状腺良恶性结节的影响,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验模型拟合度.绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析MHR对育龄期妇女甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值.结果 观察组MHR高于对照组,恶性组MHR高于良性组(P均<0.05);恶性组饮茶比例、文化程度、睡眠时间、体育锻炼频率、进食水产/海鲜类及蛋类频率低于良性组(P均<0.05),合并糖尿病比例、子宫肌瘤比例、生活工作压力、感到焦虑沮丧、生气频率、近1年精神压抑比例高于良性组(P均<0.05);进行层级多因素Logistic回归分析,结果显示,模型1未纳入MHR时,生活工作压力、感到焦虑沮丧、生气频率是育龄期妇女甲状腺恶性结节的独立危险因素(P均<0.05);模型2纳入MHR时,生活工作压力、生气频率、MHR是育龄期妇女甲状腺恶性结节的独立危险因素(P均<0.05);将多因素Logistic回归分析返回预测概率logit(P)作为独立检验变量,未纳入MHR时logit(P1)对育龄期妇女甲状腺良恶性结节鉴别诊断的曲线下面积为0.745,纳入MHR时logit(P2)对育龄期妇女甲状腺良恶性结节鉴别诊断的曲线下面积为0.925,大于未纳入MHR时的曲线下面积(P<0.01).结论 MHR升高是育龄期妇女甲状腺恶性结节的独立危险因素,MHR有助于鉴别育龄期妇女甲状腺良恶性结节.

目的:基于Logistic回归方程分析动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)病人脑积水的影响因素,进一步构建预测模型,旨在为临床防治脑积水提供指导.方法:采用便利抽样法,选取2021年1月-2022年10月中国人民解放军空军军医大学第二附属医院收治的aSAH病人,将符合纳入、排除标准的236例病人作为研究对象,统计脑积水发生情况,并通过单因素、Lasso回归、Logistic回归方程分析aSAH病人脑积水的影响因素,采用似然比卡方、Wald卡方、拟合优度检验评价Logistic回归模型,受试者工作特征(ROC)曲线评价Logistic回归模型预测价值.结果:236例aSAH病人脑积水发生率为14.83％(35/236).动脉瘤位于后循环[OR=4.443,95％Cl(1.028,19.201)]、出血破入脑室[OR=5.842,95％Cl(2.212,15.428)]、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm[OR=3.440,95％CI(1.120,10.568)]、弥散性蛛网膜下腔出血[OR=3.951,95％Cl(1.213,12.869)]、颅内感染[OR=5.092,95％Cl(2.326,11.147)]、脑脊液转化生长因子 β1(TGF-β1)水平[OR=5.112,95％Cl(1.283,20.368)]、脑脊液基质金属蛋白酶-9(MMP-9)水平[OR=6.530,95％Cl(2.302,18.521)]是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化[OR=0.365,95％Cl(0.154,0.865)]是aSAH病人发生脑积水的保护因素(P＜0.05).ROC曲线显示,Logistic回归模型对aSAH病人发生脑积水的预测价值曲线下面积(AUC)为0.932,95％CI[0.892,0.961],预测敏感度为97.14％,特异度为86.07％.结论:动脉瘤位于后循环、出血破入脑室、蛛网膜下腔出血厚度≥5 mm、弥散性蛛网膜下腔出血、颅内感染、脑脊液TGF-β1水平、脑脊液MMP-9是aSAH病人发生脑积水的危险因素,脑脊液净化是aSAH病人发生脑积水的保护因素,临床可据此制定针对性防治措施,进一步改善预后.

目的 探讨促性腺激素释放激素激动剂(GnRH-a)长方案促排卵并鲜胚移植后临床妊娠结局的影响因素,构建临床妊娠的列线图预测模型,并验证模型.方法 纳入2019年1月—2023年4月于兰州大学第一医院生殖医学中心行GnRH-a长方案促排卵并鲜胚移植共4 627个周期的临床资料,统计分析纳入患者的一般临床资料、临床妊娠结局.采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归技术和多因素Logistic回归筛选数据维度和预测因子,按照7∶3的比例将最终纳入的3 470个周期随机分配为训练集(2 429个)和测试集(1 041个).采用多因素Logistic回归分析建立临床妊娠结局的预测模型并用列线图将其可视化.采用曲线下面积(AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和决策曲线分析(DCA)评估模型.结果 根据LASSO回归分析计算选择18个非零系数变量,多因素Logistic回归分析结果显示年龄、多囊卵巢综合征、反复妊娠丢失、高血压家族史、促性腺激素启动日剂量、扳机用药、扳机日孕酮水平、扳机日子宫内膜厚度、移植胚胎数量、移植优质胚胎数量、移植胚胎类型(囊胚与否)和男方弱精子症患病与否共12个因素作为预测因子建立Logistic模型并用列线图可视化;训练集AUC为0.657,验证集AUC为0.617,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型拟合好(P=0.208,平均绝对误差=0.008),DCA提示当患者临床妊娠的阈值概率在11%～67%时,应用该列线图可增加净获益.结论 该模型可为GnRH-a长方案促排卵并鲜胚移植周期临床妊娠结局预测提供参考,但该模型的预测精度有限,有待于进一步开发.

目的 分析全膝关节置换术(TKA)患者全身麻醉苏醒期躁动(EA)的危险因素,据此构建与验证其风险预测列线图模型.方法 选择136例TKA患者,均于全身麻醉下行TKA治疗.麻醉恢复室(PACU)观察期间通过Ricker镇静-躁动评分评估EA.收集TKA患者入院时一般资料、术前实验室检查资料、麻醉相关资料以及围手术期相关资料.采用多因素Logistic回归模型分析TKA患者全身麻醉EA的危险因素.根据其危险因素,采用R语言构建风险预测列线图模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估风险预测列线图模型的预测效能,并通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估其校准度.结果 136例TKA患者中,全身麻醉发生EA 20例(14.7%),均于入PACU后2 h内发生.单因素分析发现,TKA患者全身麻醉EA发生可能与年龄、2型糖尿病、术前焦虑、ASA分级、全身麻醉方式、手术时间、导尿管留置、术后镇痛、术后疼痛视觉模拟评分(VAS)有关(P均<0.05),而与性别、BMI、高血压、脑卒中、冠心病、吸烟史、饮酒史、损伤至手术时间、白细胞计数、白蛋白、血红蛋白、术中失血量、麻醉时间等无关(P均>0.05).多因素Logistic回归分析显示,年龄、手术时间、术后VAS为TKA患者全身麻醉EA的独立危险因素(P均<0.05).以年龄、手术时间、术后VAS构建其风险预测列线图模型:Logit(P)=-29.948+0.182×年龄+0.081×手术时间+1.942×术后VAS.ROC曲线分析发现,该风险预测列线图模型预测TKA患者全身麻醉EA的曲线下面积为0.954(95%CI:0.923～0.999),其预测灵敏度、特异度分别为85.0%、94.0%.经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验,该风险预测列线图模型对TKA患者全身麻醉EA的预测发生概率与实际发生概率比较差异无统计学意义(χ2=4.657,P>0.05),校准度较好.结论 年龄大、手术时间长、术后VAS增加是TKA患者全身麻醉EA的独立危险因素,据此构建的风险预测列线图模型对TKA患者全身麻醉EA的预测效能较高,校准度较好.

目的:探讨血液透析患者中心静脉导管（CVC）功能不良的危险因素，构建风险预测模型，并验证该模型的预测效果。方法:采用回顾性研究方法。采用便利抽样法，选取2021年1月—2023年8月在山西医科大学第一医院、山西省人民医院、山西省白求恩医院使用CVC进行血液透析的442例患者为研究对象；将纳入患者按照置管时间先后顺序分为建模组（ n=309）和验证组（ n=133）。建模组依据患者是否发生导管功能不良进行分组。采用多因素Logistic回归分析血液透析导管功能不良的影响因素，并构建风险列线图模型；采用校正曲线、受试者工作特征曲线下面积（ AUC）和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型预测效能。 结果:多因素Logistic回归分析显示，血栓史、血液高凝、置管部位、导管相关感染、导管留置时间是血液透析导管功能不良的影响因素（ OR值分别为5.119、5.174、6.362、2.913、5.353，均 P<0.05），以上述5个因素为自变量构建列线图。模型内部验证结果显示，Hosmer-Lemeshow检验的χ 2=10.828， P=0.212； AUC为0.837（95%置信区间：0.781～0.893）；校正曲线与理想曲线拟合良好。模型外部验证结果显示，Hosmer-Lemeshow检验为χ 2=1.944， P=0.925； AUC为0.825（95%置信区间：0.744～0.906）；校正曲线与理想曲线几乎重合。 结论:本研究构建的列线图可预测血液透析患者导管功能不良发生风险，为护理人员制订相应的干预措施提供参考。

目的:研制我国城区0~6岁儿童的家庭内意外伤害环境量表，并对其进行性能测试。方法:经查阅文献、咨询专家和预调查等确定量表相关内容后，采用多阶段分层整群随机抽样方法在长沙市城区抽取1 104名0~6岁儿童，问卷收集儿童基本信息、发生意外伤害和家庭环境情况等内容。采用Cronbach′s α和分半系数评价量表信度；分别采用Pearson相关分析、因子分析法评价量表的内容效度、结构效度；根据是否发生家庭内意外伤害将儿童分为两组，采用 t检验分析量表的区分效度。 结果:量表共包含6维度54条目；共回收有效问卷1 074份，男童554名（51.6%）；<3岁儿童519名（48.3%）；意外伤害的发生率为18.34%（197名），家庭内意外伤害发生率为10.71%（115名）。总量表的Cronbach′s α系数为0.87，分半系数为0.82，达到信度0.70以上的标准。量表各维度和总量表之间的Pearson相关系数为0.53~0.84之间， P均<0.001。总量表的公因子累积方差贡献率为58.34%，54个条目的因子载荷均>0.30；量表的近似误差均方根、比较拟合指数和拟合优度指数分别为0.07、0.61和0.71。家庭内意外伤害发生组与未发生组的量表总分差异有统计学意义（ P=0.022）。 结论:所研制的中国城区0~6岁儿童家庭内意外伤害环境量表信、效度均较好。

目的:探讨飞秒激光小切口角膜基质透镜取出术（SMILE）后角膜生物力学特性变化量随残余基质厚度（RST）、组织去除厚度百分比（PTA）的变化规律，并分析SMILE后角膜生物力学特性的影响因素。方法:回顾性系列病例研究。选取2019年1月至2020年1月于天津市眼科医院屈光手术中心行SMILE者184例（184只右眼），其中男性83例，女性101例，年龄（24.6±5.8）岁。于术前和术后3个月用Corvis ST角膜生物力学分析仪测量术眼的角膜生物力学参数，包括形变幅度比值（DA ratio）、角膜硬度参数（SPA1）和综合半径（IR）。对RST、PAT与DA ratio、SPA1、IR的变化量的关系进行线性和非线性回归分析。纳入年龄、性别、角膜前表面平均曲率（Km）、术前等效球镜度数（SE）、术后角膜中央厚度（CCT）和术前角膜生物力学参数为自变量，采用步进法多元线性回归模型分析术后DA ratio、SPA1和IR的影响因素。对手术前后数据比较采用配对 t检验；相关性检验采用Pearson或Spearman相关性分析。 结果:SMILE术后DA ratio、SPA1和IR的变化量（变化率）分别为1.33（30.0%）、28.05（26.0%）和2.56（34.0%），手术前后差异均具有统计学意义（ t=35.52， -28.00， 36.95； P<0.01）。最优拟合曲线显示，随着RST减少或者PTA的增加，DA ratio、SPA1和IR的变化量逐渐升高。其中，当RST<280 μm或者PTA>28%时，DA ratio变化量曲线斜率明显增加。多因素回归模型显示，对SMILE术后DA ratio、SPA1和IR根据标准化回归系数（Sβ值）排序，影响权重前3位的因素分别为术前DA ratio（Sβ=0.489）、术前SPA1（Sβ=0.483）和术前IR（Sβ=0.471）；CCT是术后DA ratio和SPA1的第二大影响因素（Sβ=-0.238，0.326）。 结论:SMILE术后DA ratio、SPA1和IR的改变随RST的减少或者PTA的增加而增加，当RST<280 μm或PTA>28%时，DA ratio的改变速度明显加快；术前角膜生物力学特性和术后CCT是影响术后角膜生物力学稳定性的主要因素。 （中华眼科杂志，2021，57：104-112）