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目的:探讨多发伤患者院内死亡的独立危险因素,构建死亡风险预测模型并验证其效能。方法:采用回顾性队列研究分析2011年1月至2021年12月江苏大学附属医院收治的1 028例多发伤患者临床资料,其中男765例,女263例;年龄18~91岁[(53.8±12.4)岁]。损伤严重度评分(ISS)16~57分[(26.3±7.6)分]。死亡153例,生存875例。将2011年1月至2018年12月收治的777例作为构建模型的训练集,而将2019年1月至2021年12月收治的251例作为模型的验证集。根据患者的预后结局,将训练集分为死亡组(115例)和生存组(662例)。比较两组性别、年龄、基础疾病、致伤机制、头颈部损伤、颌面部损伤、胸部损伤、腹部损伤、四肢骨盆损伤、体表损伤、损害控制手术、就诊时间、损伤部位数、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、ISS、休克指数,以及入院6 h内的实验室检查结果包括血乳酸、白细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)、血小板计数、血红蛋白、活化部分凝血活酶时间(APTT)、纤维蛋白原、D-二聚体及血糖。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析确定多发伤患者院内死亡的独立危险因素,基于上述独立危险因素采用R软件构建列线图预测模型,在训练集和验证集中分别绘制受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校正曲线

作者:苗振军;张登奎;梁亚鹏;周峰;刘志祯;蔡华忠

来源:中华创伤杂志 2023 年 39卷 7期

知识库介绍

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作者:
苗振军;张登奎;梁亚鹏;周峰;刘志祯;蔡华忠
来源:
中华创伤杂志 2023 年 39卷 7期
标签:
多处创伤 死亡 乳酸 危险因素 列线图 Multiple trauma Death Lactic acid Risk factors Nomograms
目的:探讨多发伤患者院内死亡的独立危险因素,构建死亡风险预测模型并验证其效能。方法:采用回顾性队列研究分析2011年1月至2021年12月江苏大学附属医院收治的1 028例多发伤患者临床资料,其中男765例,女263例;年龄18~91岁[(53.8±12.4)岁]。损伤严重度评分(ISS)16~57分[(26.3±7.6)分]。死亡153例,生存875例。将2011年1月至2018年12月收治的777例作为构建模型的训练集,而将2019年1月至2021年12月收治的251例作为模型的验证集。根据患者的预后结局,将训练集分为死亡组(115例)和生存组(662例)。比较两组性别、年龄、基础疾病、致伤机制、头颈部损伤、颌面部损伤、胸部损伤、腹部损伤、四肢骨盆损伤、体表损伤、损害控制手术、就诊时间、损伤部位数、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、ISS、休克指数,以及入院6 h内的实验室检查结果包括血乳酸、白细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)、血小板计数、血红蛋白、活化部分凝血活酶时间(APTT)、纤维蛋白原、D-二聚体及血糖。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析确定多发伤患者院内死亡的独立危险因素,基于上述独立危险因素采用R软件构建列线图预测模型,在训练集和验证集中分别绘制受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校正曲线

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