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目的 构建并验证急诊重症监护室(emergency intensive care unit,EICU)患者低血糖风险预测模型.方法 回顾性收集2022年1月—12月乌鲁木齐市某三级甲等综合医院EICU收治的2093例患者作为调查对象;通过单因素分析和Logistic回归分析筛选发生低血糖的危险因素,应用R软件构建列线图预测模型.采用受试者操作特征曲线下面积检测模型的区分度,采用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合优度.采用前瞻性研究设计,便利选取2023年1月—3月同一所医院EICU收治的699例患者对模型进行验证.结果 模型变量包括近1年是否发生低血糖、入院时急性生理与慢性健康状况Ⅱ评分、血糖变异系数、肾脏疾病史、糖尿病史、是否使用胰岛素治疗和血肌酐水平,Hosmer-Lemeshow检验结果显示P=0.497,受试者操作特征曲线下面积为0.820(95%CI:0.794~0.847),最佳临界值为0.495,灵敏度为0.856,特异度为0.751.模型验证结果显示,Hosmer-Lemeshow检验P=0.537,受试者操作特征曲线下面积为0.859(95%CI:0.819~0.898),最佳临界值为0.597,灵敏度为0.840,特异度为0.757.结论 该研究建立的列线图预测模型有助于临床医护人员筛选发生低血糖的高危患者,为优化EICU患者低血糖的管理提供参考依据.

作者:乔梦圆;王海燕;秦梦真

来源:中华护理杂志 2023 年 58卷 23期

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作者:
乔梦圆;王海燕;秦梦真
来源:
中华护理杂志 2023 年 58卷 23期
标签:
急诊重症监护室 低血糖 危险因素 预测模型 列线图 护理 Emergency Intensive Care Unit Hypoglycemia Risk Factors Prediction Model Nomograms Nursing Care
目的 构建并验证急诊重症监护室(emergency intensive care unit,EICU)患者低血糖风险预测模型.方法 回顾性收集2022年1月—12月乌鲁木齐市某三级甲等综合医院EICU收治的2093例患者作为调查对象;通过单因素分析和Logistic回归分析筛选发生低血糖的危险因素,应用R软件构建列线图预测模型.采用受试者操作特征曲线下面积检测模型的区分度,采用Hosmer-Lemeshow检验判断模型的拟合优度.采用前瞻性研究设计,便利选取2023年1月—3月同一所医院EICU收治的699例患者对模型进行验证.结果 模型变量包括近1年是否发生低血糖、入院时急性生理与慢性健康状况Ⅱ评分、血糖变异系数、肾脏疾病史、糖尿病史、是否使用胰岛素治疗和血肌酐水平,Hosmer-Lemeshow检验结果显示P=0.497,受试者操作特征曲线下面积为0.820(95%CI:0.794~0.847),最佳临界值为0.495,灵敏度为0.856,特异度为0.751.模型验证结果显示,Hosmer-Lemeshow检验P=0.537,受试者操作特征曲线下面积为0.859(95%CI:0.819~0.898),最佳临界值为0.597,灵敏度为0.840,特异度为0.757.结论 该研究建立的列线图预测模型有助于临床医护人员筛选发生低血糖的高危患者,为优化EICU患者低血糖的管理提供参考依据.

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