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目的 分析胰十二指肠切除术(PD)术后出血的危险因素,构建预测PD术后出血的列线图模型.方法 回顾性分析2017年1月—2023年1月494例在南昌大学第二附属医院行PD患者的临床资料.将2017年1月—2020年12月收集的376例患者作为训练集,2021年1月—2023年1月118例患者作为验证集.通过单因素分析、Lasso回归分析和多因素一般Logistic回归分析筛选预测因素并构建列线图预测模型.通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的鉴别能力、一致性和临床效果.结果 多因素一般Logistic回归分析结果显示,血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘、腹腔感染和白蛋白为PD术后出血的独立风险因素(P<0.05).由上述因素构建列线图预测模型在训练集的AUC为0.870(95

作者:郑康鹏;刘竞航;唐鑫国;徐琦;樊钰亭;徐良智;刘天德;梁博;熊虎;李文;付晓伟;方路

来源:中国现代医学杂志 2024 年 34卷 5期

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作者:
郑康鹏;刘竞航;唐鑫国;徐琦;樊钰亭;徐良智;刘天德;梁博;熊虎;李文;付晓伟;方路
来源:
中国现代医学杂志 2024 年 34卷 5期
标签:
胰十二指肠切除术 术后出血 预测模型 列线图 pancreaticoduodenectomy postoperative hemorrhage prediction model nomogram
目的 分析胰十二指肠切除术(PD)术后出血的危险因素,构建预测PD术后出血的列线图模型.方法 回顾性分析2017年1月—2023年1月494例在南昌大学第二附属医院行PD患者的临床资料.将2017年1月—2020年12月收集的376例患者作为训练集,2021年1月—2023年1月118例患者作为验证集.通过单因素分析、Lasso回归分析和多因素一般Logistic回归分析筛选预测因素并构建列线图预测模型.通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的鉴别能力、一致性和临床效果.结果 多因素一般Logistic回归分析结果显示,血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘、腹腔感染和白蛋白为PD术后出血的独立风险因素(P<0.05).由上述因素构建列线图预测模型在训练集的AUC为0.870(95

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