目的 构建预测剖宫产产后出血(postpartum hemorrhage,PPH)患者并发感染风险Nomogram模型.方法 选取2021年9月至2023年9月上海交通大学医学院附属第六人民医院收治的222例行剖宫产PPH患者,根据是否感染分为剖宫产PPH感染患者(感染组,111例)和剖宫产PPH未感染患者(未感染组,111例).统计两组临床资料、不同时间点血常规指标[白细胞、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、中性粒细胞],分析血常规指标与患者并发感染的相关性;Lasso-Logistic回归分析患者并发感染的影响因素,构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型.风险能力指数(C-index)、ROC曲线、校正曲线对该模型进行检验与评价.结果 感染组年龄≥35岁、前置胎盘、胎膜早破患者占比高于未感染组(P＜0.05);感染组分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞高于分娩前,且高于未感染组(P＜0.05);分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞与患者并发感染呈正相关(P＜0.05),其中分娩后1 d白细胞、中性粒细胞及分娩后3 d的CRP与患者并发感染的相关性更强.Lasso-Logistic回归结果显示,前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP与剖宫产PPH患者并发感染显著相关(P＜0.05);基于以上因素构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型,C-index显示该模型具有较好区分度,ROC曲线显示灵敏度为91.89％,特异度为81.98％,校准曲线与理想曲线拟合良好.结论 剖宫产PPH患者并发感染的影响因素为前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP,基于以上因素构建的并发感染风险预测Nomogram模型具有良好区分度和预测价值.

目的 老年髋部骨折患者急性尿潴留(acute urinary retention,AUR)问题容易被忽视,通过建立老年髋部骨折患者AUR发生风险的临床预测模型,帮助临床医师能早期识别高风险患者,尽早干预,减少AUR的发生.方法 回顾性收集2023年7月1日至2023年8月31日就诊于本院急诊的老年髋部骨折患者313例,根据是否发生AUR将患者分为AUR组(45例)和非AUR组(268例),比较两组患者的基本特征、实验室化验指标、膀胱体积,通过Logistic分析影响AUR发生的独立危险因素,建立老年髋部骨折患者AUR发生风险的列线图预测模型,并对模型进行内部验证.结果 合并痴呆精神行为症状(behavioral and psychological symptoms of dementia,BPSD)(OR=3.334,95％CI 1.258～8.839,P=0.015)、使用催眠镇静药(OR=6.758,95％CI 2.184～20.912,P=0.001)、心率增快(OR=1.041,95％CI 1.013～1.070,P=0.004)、膀胱体积增大(OR=1.005,95％CI 1.004～1.007,P＜0.001)是老年髋部骨折患者发生AUR的独立危险因素,基于上述因素构建列线图预测模型,采用Bootstrap法进行内部验证显示预测曲线与标准模型曲线拟合度较高,平均绝对误差为0.021.受试者工作曲线(ROC)结果显示AUC为0.083,95％CI为0.767～0.909.结论 合并BPSD、使用催眠镇静药、心率增快、膀胱体积增大是老年髋部骨折患者发生AUR的独立危险因素,构建列线图预测模型可直观地评估老年髋部骨折患者AUR发生风险,为急诊医生提供参考.

目的:基于育龄期子宫内膜异位症(EMS)临床特征构建不孕风险的预测模型,为临床防治EMS所致不孕症提供指导信息.方法:选取2021年7月—2023年7月育龄期EMS患者200例,根据是否继发不孕分为不孕组(92例)与对照组(108例).收集临床特征资料,筛选育龄期EMS不孕风险的独立预测因子,构建预测模型.结果:两组年龄、经期、病程、病变位置、r-AFS分期、子宫内膜异位症生育指数(EFI)评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄差异有统计学意义(P＜0.05);lasso回归分析初步筛选出了年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄等8个因素;logistic回归分析显示,年龄大(OR=4.828,95％CI 1.629～14.312)、病程长(OR=3.909,95％CI 1.405～10.873)、r-AFS 分期高(OR=6.983,95％CI 2.386～20.439)、合并妇科炎症(OR=4.212,95％CI 1.774～15.675)、黄体功能障碍(OR=6.127,95％CI 2.051～18.306)、高泌乳素血症(OR=5.896,95％CI 2.140～16.245)、宫颈狭窄(OR=4.952,95％CI 1.813～13.528)是育龄期EMS不孕风险的独立危险因素,EFI评分增加(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877)是育龄期EMS不孕风险的独立保护因素(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877);ROC曲线分析,年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄预测育龄期EMS不孕风险的AUC均在0.6以上;根据以上独立因素构建预测模型,拟合度较好,校准度为0.854,一致性指数为0.906,且ROC曲线分析,该预测模型预测育龄期EMS不孕风险的AUC为0.932(95％CI 0.882～0.984),敏感度为93.5％,特异度为90.7％.结论:基于年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄构建育龄期EMS不孕风险的预测价值较为可靠,能为临床防治提供指导信息.

目的 建立消化道和呼吸道传染病患者首诊医疗机构选择预测模型并分析其影响因素,为医疗机构精准防治传染病提供参考.方法 通过整群抽样方法,抽取北京市通州区某医联体覆盖区域内1 524例消化道和呼吸道传染病患者.将患者数据按照8∶2随机分成训练集和测试集,采用二元logistic回归模型分析患者首诊医疗机构选择的影响因素并建立预测模型,通过测试集中受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下的面积(area under the curve,AUC)评价模型预测效果.结果 1 524例患者中,有417例选择社区首诊.文化水平、医保类型、职业、相对距离、是否签约家庭医生是传染病患者选择首诊医疗机构的影响因素.测试集的AUC=0.851,模型拟合效果较好.结论 通过建立传染病患者首诊医疗机构预测模型可用来预测患者流向,帮助区域合理配置医疗资源,提高区域内传染病患者基层首诊率.

目的 评价Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)、洛桑卒中量表(ASTRAL)、DRAGON、START和血管事件患者总体健康风险计算评分(THRIVE-c)预测模型对河北省保定市高级卒中中心救治的急性缺血性卒中(AIS)患者预后的预测价值.方法 收集 2016 年 1 月至 2022 年 8 月在保定市第一中心医院高级卒中中心急诊入院行静脉溶栓治疗的 909 例AIS患者的临床资料,并对患者使用ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START和THRIVE-c评分模型进行评分.观察每个评分 3 个月改良Rankin量表(mRS)评分,mRS评分 0～2 分为预后良好,3～6 分为预后不良,比较 5 个评分中变量的多变量Logistic回归系数与原始推导队列的差异.采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析各评分模型对AIS患者 3 个月不良预后的预测效能,并计算ROC曲线下面积(AUC);采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估各模型与实际预后结果的拟合程度;同时,利用校准曲线和Brier评分作为评价模型校准性能的指标.结果 最终纳入 786 例患者,340 例预后不良.验证队列与模型构建原始队列的比较显示:验证队列中平均年龄为 65 岁,女性占比相对较少(33.84%),中位血糖值为 8.09 mmol/L,与ASPECTS和THRIVE-c评分原始队列比较,验证队列预后不良占比较低(43.68%比51.90%,43.68%比50.30%),与ASTRAL、DRAGON和START原始队列比较,验证队列不良占比较高(43.68%比34.00%,43.68%比35.20%,43.68%比39.10%,均P＜0.05).ROC曲线分析显示,ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START和THRIVE-c评分对AIS患者预后均有预测价值,AUC和 95%可信区间(95%CI)分别为 0.848(0.820～0.876)、0.825(0.795～0.855)、0.833(0.805～0.861)、0.838(0.811～0.866)、0.727(0.691～0.762);在前循环分别为0.852(0.821～0.883)、0.817(0.782～0.853)、0.815(0.781～0.849)、0.833(0.800～0.866)、0.710(0.668～0.751);在后循环分别为0.841(0.781～0.902)、0.850(0.792～0.908)、0.874(0.816～0.931)、0.854(0.800～0.908)、0.775(0.704～0.846).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示:DRAGON模型曲线与中间对角线差距较小,校准度较好(χ2=1.483,P=0.993);Brier评分显示:ASPECTS评分模型的Brier评分最小为 0.150,性能最好.结论 ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START及THRIVE-c这 5 种评分模型均被证实能有效预测接受静脉溶栓治疗的AIS患者 3 个月后的不良预后,其中ASPECTS模型在预测效能上表现最为突出;对于前循环梗死,ASPECTS评分展现出最高的预测效能;而针对后循环梗死,DRAGON评分则具有最佳的预测性能.ASPECTS评分在预测模型预测预后的概率与实际概率一致性较好.

目的 探讨输尿管结石合并尿源性脓毒症患者术后入住重症监护病房(ICU)的风险预警指标.方法 回顾性分析福建医科大学附属第一医院 2020 年 10 月至 2023 年 10 月诊治的 288 例输尿管结石合并脓毒症患者的临床资料,包括性别、年龄、住院时间、临床情况[体质量指数(BMI)、糖尿病、高血压、全身炎症反应综合征(SIRS)评分、序贯器官衰竭评分(SOFA)、快速SOFA(qSOFA)]、一般指标[白细胞计数(WBC)、体温、呼吸频率、心率]、肾积水程度.根据术后是否入住ICU将患者分为入住ICU组和未入住ICU组,比较是否入住ICU两组患者上述临床资料的差异.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选出影响输尿管结石合并脓毒症患者入住ICU的危险因素,并绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),分析各危险因素对患者入住ICU的预测效能.结果 最终入组 263 例患者,43 例(16.35%)患者入住ICU,所有患者均康复出院.与未入住ICU组比较,入住ICU组住院时间明显延长(d:8.42±1.50 比 5.51±1.19),糖尿病患者比例、SIRS评分、SOFA评分、qSOFA评分、体温＞39.4℃或＜35.8℃患者比例、呼吸频率＞20 次/min、心率＞90 次/min、重度肾积水程度患者比例均明显升高[糖尿病:44.19%(19/43)比 27.27%(60/220),SIRS评分(分):3(2,4)比 2(1,3),SOFA评分(分):7(5,9)比 4(3,6),qSOFA评分(分):2(1,3)比 0(0,1),体温＞39.4℃或＜35.8℃:44.19%(19/43)比 25.91%(57/220),呼吸频率＞20 次/min:37.21%(16/43)比 21.82%(48/220),心率＞90 次/min:48.84%(21/43)比 29.55%(65/220),重度肾积水:72.09%(31/43)比 17.28%(38/220),均P＜0.05].多因素Logistic回归分析显示,SOFA评分、qSOFA评分、肾积水程度是入住ICU的独立危险因素[优势比(OR)分别为 1.486、3.546、4.423,95%可信区间(95%CI)分别为 1.146～1.925、1.949～6.543、2.355～8.305,P值分别为 0.003、＜0.001、＜0.001].ROC曲线分析显示,SOFA评分的ROC曲线下面积(AUC)最大为 0.824,qSOFA的AUC与SOFA相似(0.802比 0.824),肾积水的特异度最高为 82.7%.将qSOFA与肾积水程度联合诊断,建立联合预测模型,采用Hosmer-Lemeshow检验进行拟合优度检验,结果显示,χ2=8.942,P=0.257＞0.05,表明该联合指标的预测模型校准能力良好,ROC曲线显示联合指标的诊断效能提高,优于SOFA评分(AUC:0.889 比 0.824,P=0.047).结论 qSOFA和肾积水程度是输尿管结石合并尿源性脓毒症患者术后入住ICU的独立危险因素,两者联合诊断可很好地对此类患者作出入住ICU的风险预警.

目的 基于LASSO-logistic回归筛选脑出血(intracerebral hemorrhage,ICH)患者术后下肢静脉血栓发生的危险因素并构建临床预测模型.方法 选取2023年2月至2024年 4月北部战区总医院收治的768例自发性脑出血患者,根据1∶1比例随机分为训练集和验证集.在训练集病例中通过Lasso回归和单因素logistic回归筛选导致脑出血术后静脉血栓形成的可疑危险因素,通过多因素逐步logistic回归确定独立危险因素并构建模型.绘制列线图进行可视化展示,计算受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积、绘制校准图对构建的模型进行评估,通过临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型临床应用价值.结果 ICH后静脉血栓的发生与年龄、糖尿病、格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale,GCS)评分、血液纤维蛋白原含量相关(P<0.05),与血压、性别、饮酒、吸烟、和手术方式无关(P>0.05).模型的ROC曲线下面积为0.840(95%CI:0.773-0.907).校准曲线一致性良好、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.596(P=0.384),表明该模型具有良好的区分度和校准度.DCA中,阈值概率在0.02和0.80之间预测模型具有良好的净获益.结论 高龄(>60岁)、糖尿病、GCS评分低、血液中纤维蛋白原含量(>4 g/L)为自发性脑出血术后下肢静脉血栓发生的独立影响因素,依此构建的预测模型具有良好临床应用价值.

背景 随着我国人口老龄化程度的不断加剧,血管性认知障碍(VCI)的发病率逐年增加.非痴呆型血管性认知障碍(VCIND)是VCI最常见的形式.目前研究表明,糖脂代谢病会加速VCI进程且VCI的治疗侧重于控制危险因素,缺少糖脂代谢病发生VCIND的相关研究.目的 分析糖脂代谢病患者发生VCIND的危险因素,构建回归模型并进行风险预测.方法 选取 2023 年 3-12 月在广东省中医院脑病中心住院的糖脂代谢病患者 410 例,根据简易精神状态检查量表(MMSE)将患者分为认知正常组(MMSE＞26 分)和VCIND组(MMSE≤26 分).采用多因素Logistic回归评估中老年糖脂代谢病患者发生VCIND的影响因素,并构建糖脂代谢病发生VCIND的风险预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测价值,计算ROC曲线下面积(AUC).结果 410例患者中认知正常组有 209 例,发生VCIND 201 例.多因素Logistic回归分析结果显示,低文化程度[小学以下(OR=25.989,95%CI=5.656～119.427)、小 学(OR=6.839,95%CI=3.919～11.933)]、Fazekas 分 级(OR=1.700,95%CI=1.124～2.570)是糖脂代谢病人群发生VCIND的独立影响因素(P＜0.05).根据多因素Logistic回归分析结果建立预测模型为logit(P)=-1.608+小学×1.923+小学以下×3.285+Fazekas分级×0.531,该模型的AUC为 0.767(95%CI=0.721～0.813,P＜0.001),灵敏度为 0.726,特异度为 0.756,约登指数为 0.482;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,模型拟合效果较好(χ2=13.404,P=0.099).结论 低文化程度、Fazekas分级是糖脂代谢病人群发生VCIND的独立影响因素.基于此建立的风险预测回归模型,预测价值较好,有助于早期识别糖脂代谢病患者发生VCI的高危人群.

目的 分析缺血性脑卒中患者介入术后颈动脉血管再狭窄的危险因素.方法 收集河北省衡水市人民医院2020年12月至2022年12月接受血管内介入治疗的110例缺血性脑卒中患者的临床资料行回顾性分析.所有患者进行了为期1年的随访,根据复查颈动脉超声的结果将其分为无再狭窄组(42例)和再狭窄组(68例).通过Logistic回归方法分析缺血性脑卒中患者血管内介入术后颈动脉血管再狭窄的危险因素,通过R软件构建列线图预测模型,以Bootstrap法进行内部验证,以Hosmer-Lemeshow进行拟合优度检验,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图的预测效能.结果 再狭窄组吸烟史、高同型半胱氨酸血症(HHcy)、术后颈总动脉近端管径＜6.8 mm、术后颈内动脉近端管径＜4.8 mm、术后血清C反应蛋白(CRP)＞10 mg/L比例均高于无再狭窄组(均P＜0.05).单因素Logistic回归分析结果显示,吸烟史、HHcy、术后颈总动脉近端管径小、术后颈内动脉近端管径小、术后血清CRP高均为血管内介入术后颈动脉血管再狭窄的危险因素(比值比=4 158.246、31.064、140.768、295.064和8 286.344,均P＜0.05).基于血管内介入术后颈动脉血管再狭窄的列线图预测模型以及校准曲线预测血管内介入术后颈动脉血管再狭窄发生率与实际发生率的一致性较好,一致性指数为0.913.ROC曲线分析结果显示曲线下面积为0.913(95％置信区间:0.821～0.942),意味着该预测模型判别能力、预测价值高.结论 缺血性脑卒中患者血管内介入术后颈动脉血管再狭窄的发生与吸烟史、HHcy、术后颈总动脉近端管径小、术后颈内动脉近端管径小、术后血清CRP高有关,应当引起临床重视.

目的 探究点征及列线图模型预测自发性脑出血(sICH)患者早期血肿扩大的效能.方法 收集中国人民解放军西部战区总医院2018年1月至2023年12月期间所有符合标准的210例sICH患者.依据血肿是否扩大超过33％或体积超过6 mL,将患者分为血肿扩大组和血肿非扩大组.通过对比分析两组患者的临床特征及CT影像学表现,运用多因素Logistic回归分析筛选影响血肿扩大的危险因素.借助R语言rms包,构建预测患者血肿扩大的列线图模型.采用曲线下面积(AUC)评估模型区分度,校准曲线评价模型校准度,决策曲线分析(DCA)评估模型临床有效性,并通过准确度、敏感度、特异度及约登指数等指标全面评估模型的预测效能.结果 血肿扩大组患者66例,血肿非扩大组患者144例.点征、首次CT检查时间、低密度征、高血压史、均匀度、血肿异质性评分及液平等因素是预测早期血肿扩大的独立影响因素.临床模型AUC值0.680,准确度71.43％,敏感度40.91％,特异度88.89％,约登指数0.2980;点征预测模型AUC值0.838,准确度86.19％,敏感度77.27％,特异度90.28％,约登指数0.6755;列线图预测模型AUC值0.910,准确度87.14％,敏感度86.96％,特异度81.55％,约登指数0.6851.DeLong检验临床模型、点征模型与列线图模型差异有统计学意义.此外,列线图模型预测早期血肿扩大概率与实际发生概率具有较高拟合度.结论 本研究构建的基于点征联合首次CT检查时间、低密度征、高血压史、均匀度、血肿异质性评分及液平等因素的列线图模型,在预测sICH患者早期血肿扩大方面具有显著价值,为临床决策提供了有力支持.