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目的:构建脑肿瘤术后患者ICU谵妄风险预测模型,并对模型在脑肿瘤患者ICU谵妄风险预测中的应用价值进行验证。方法:采用便利抽样法,选取2020年12月—2021年7月同济大学附属东方医院神经外科ICU收治的336例脑肿瘤术后患者为建模组,根据是否发生ICU谵妄,将患者分为谵妄组( n=101)和非谵妄组( n=235),采用ICU意识模糊评估法、镇静程度评估量表对患者进行评估。采用单因素分析、二项Logistic回归分析探讨脑肿瘤术后患者发生ICU谵妄的影响因素,并构建预测模型;采用受试者工作特征曲线下面积( AUC)、Calibration校准曲线评价模型的区分度、校准度;采用1 000次Bootstrap自抽样法对模型进行验证。按照同样标准,选取2021年8—11月的144例脑肿瘤患者为验证组,对模型进行验证。 结果:最终进入模型的预测因子为年龄( OR=1.033)、神经外科ICU入住时长( OR=1.298)、手术时长( OR=1.006)、使用苯二氮卓类药物( OR=5.850)、身体约束( OR=2.820)、肿瘤直径( OR=1.385)、双侧脑肿瘤占位( OR=3.604)。预测模型的 AUC为0.935(95

作者:李雪梅;王欣琦;徐励;叶小飞;张伟英

来源:中华现代护理杂志 2022 年 28卷 29期

知识库介绍

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作者:
李雪梅;王欣琦;徐励;叶小飞;张伟英
来源:
中华现代护理杂志 2022 年 28卷 29期
标签:
重症监护病房 脑肿瘤术后 ICU谵妄 风险预测模型 Intensive Care Units Postoperative brain tumor surgery ICU delirium Risk prediction model
目的:构建脑肿瘤术后患者ICU谵妄风险预测模型,并对模型在脑肿瘤患者ICU谵妄风险预测中的应用价值进行验证。方法:采用便利抽样法,选取2020年12月—2021年7月同济大学附属东方医院神经外科ICU收治的336例脑肿瘤术后患者为建模组,根据是否发生ICU谵妄,将患者分为谵妄组( n=101)和非谵妄组( n=235),采用ICU意识模糊评估法、镇静程度评估量表对患者进行评估。采用单因素分析、二项Logistic回归分析探讨脑肿瘤术后患者发生ICU谵妄的影响因素,并构建预测模型;采用受试者工作特征曲线下面积( AUC)、Calibration校准曲线评价模型的区分度、校准度;采用1 000次Bootstrap自抽样法对模型进行验证。按照同样标准,选取2021年8—11月的144例脑肿瘤患者为验证组,对模型进行验证。 结果:最终进入模型的预测因子为年龄( OR=1.033)、神经外科ICU入住时长( OR=1.298)、手术时长( OR=1.006)、使用苯二氮卓类药物( OR=5.850)、身体约束( OR=2.820)、肿瘤直径( OR=1.385)、双侧脑肿瘤占位( OR=3.604)。预测模型的 AUC为0.935(95

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