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目的:探讨血液透析(HD)患者发生高钾血症的相关因素,建立规律HD患者发生高钾血症的风险评估模型并进行验证。方法:回顾性收集2020年4月至2021年1月郑州大学第一附属医院肾脏内科规律HD患者的临床资料。通过转换-随机数字生成器分为训练集和验证集。选取训练集数据,采用多因素logistic回归分析筛选高钾血症的相关因素并赋分,建立高钾血症的风险评估模型;将验证集数据代入模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),对模型评估高钾血症的效能进行验证。结果:共入选502例患者,年龄(54±13)岁,其中男268例,女234例。训练集372例,验证集130例。最终纳入酸中毒、高钾饮食、既往高钾史、既往心力衰竭、心电图改变、通路功能不良、距离末次透析间隔时间进行多因素logistic分析,并根据这些因素建立风险评估模型。在验证集中绘制ROC曲线,计算AUC为0.799。建议≥5分为发生高钾血症的风险阈值,该cut-off值下对于高血钾事件评估的灵敏度为61.4

作者:邢晓阳;姚兰;李昱保;张方兴;李萍;乔颖进;梁献慧;王沛;刘章锁

来源:中华医学杂志 2021 年 101卷 42期

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作者:
邢晓阳;姚兰;李昱保;张方兴;李萍;乔颖进;梁献慧;王沛;刘章锁
来源:
中华医学杂志 2021 年 101卷 42期
标签:
高钾血症 血液透析 危险因素 评估模型 Hyperkalemia Hemodialysis Risk factors Assessment model
目的:探讨血液透析(HD)患者发生高钾血症的相关因素,建立规律HD患者发生高钾血症的风险评估模型并进行验证。方法:回顾性收集2020年4月至2021年1月郑州大学第一附属医院肾脏内科规律HD患者的临床资料。通过转换-随机数字生成器分为训练集和验证集。选取训练集数据,采用多因素logistic回归分析筛选高钾血症的相关因素并赋分,建立高钾血症的风险评估模型;将验证集数据代入模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),对模型评估高钾血症的效能进行验证。结果:共入选502例患者,年龄(54±13)岁,其中男268例,女234例。训练集372例,验证集130例。最终纳入酸中毒、高钾饮食、既往高钾史、既往心力衰竭、心电图改变、通路功能不良、距离末次透析间隔时间进行多因素logistic分析,并根据这些因素建立风险评估模型。在验证集中绘制ROC曲线,计算AUC为0.799。建议≥5分为发生高钾血症的风险阈值,该cut-off值下对于高血钾事件评估的灵敏度为61.4

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