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目的 分析急诊脑外伤患者谵妄的影响因素,并构建急诊脑外伤患者谵妄风险预测模型.方法 回顾性分析 2018 年 2 月—2023 年 1 月医院收治的 105 例急诊脑外伤患者的临床资料,根据是否发生谵妄分为谵妄组(41 例)与非谵妄组(64 例).对比非谵妄组与谵妄组的临床资料,采用多因素Logistic回归分析急诊脑外伤患者谵妄的影响因素,构建急诊脑外伤患者谵妄风险列线图模型并进行预测模型的验证及效能评估.结果 谵妄组术后视觉模拟评分法(VAS)≥5 分、年龄≥60 岁、入住重症监护室(ICU)时间≥10 d、损伤严重程度评分(ISS)≥20 分、Richmond躁动镇静评分(RASS)≥0 分、未机械通气、急性生理性与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分≥12 分例数占比高于非谵妄组(P<0.05).多因素 Logistic 回归分析结果显示,ISS 评分≥20 分、APACHEⅡ评分≥12 分、术后VAS评分≥5 分、RASS评分≥0 分为急诊脑外伤患者谵妄的影响因素(P<0.05).以上述危险因素作为预测变量,建立连线图预测模型,各因素总分范围 83~363 分,对应风险率范围为 0.05~0.80.列线图模型验证结果显示C-index指数为 0.824(95

作者:潘亚强;伍泽民

来源:中国急救复苏与灾害医学杂志 2024 年 19卷 4期

知识库介绍

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作者:
潘亚强;伍泽民
来源:
中国急救复苏与灾害医学杂志 2024 年 19卷 4期
标签:
急诊脑外伤 谵妄 影响因素 风险预测模型 Emergency cerebral trauma Delirium Influencing factors Risk prediction model
目的 分析急诊脑外伤患者谵妄的影响因素,并构建急诊脑外伤患者谵妄风险预测模型.方法 回顾性分析 2018 年 2 月—2023 年 1 月医院收治的 105 例急诊脑外伤患者的临床资料,根据是否发生谵妄分为谵妄组(41 例)与非谵妄组(64 例).对比非谵妄组与谵妄组的临床资料,采用多因素Logistic回归分析急诊脑外伤患者谵妄的影响因素,构建急诊脑外伤患者谵妄风险列线图模型并进行预测模型的验证及效能评估.结果 谵妄组术后视觉模拟评分法(VAS)≥5 分、年龄≥60 岁、入住重症监护室(ICU)时间≥10 d、损伤严重程度评分(ISS)≥20 分、Richmond躁动镇静评分(RASS)≥0 分、未机械通气、急性生理性与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分≥12 分例数占比高于非谵妄组(P<0.05).多因素 Logistic 回归分析结果显示,ISS 评分≥20 分、APACHEⅡ评分≥12 分、术后VAS评分≥5 分、RASS评分≥0 分为急诊脑外伤患者谵妄的影响因素(P<0.05).以上述危险因素作为预测变量,建立连线图预测模型,各因素总分范围 83~363 分,对应风险率范围为 0.05~0.80.列线图模型验证结果显示C-index指数为 0.824(95

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