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目的 探讨影响ICU脓毒症患者肠内喂养不耐受(EFI)的风险因素,并构建临床预测模型.方法 收集浙江医院科研数据库2019年6月至2022年6月符合Sepsis-3标准并启动肠内营养治疗的患者,根据有无发生EFI分为不耐受组和耐受组.利用R软件建立logistic回归模型,绘制列线图和ROC曲线、校准曲线、决策曲线,对预测模型的诊断效能进行评估和验证.结果 共纳入140例患者,其中不耐受组69例,耐受组71例,EFI发生率为49.29%.急性生理学和慢性健康状况评价(APACHE)Ⅱ 评分(OR=1.092,95%CI:1.006~1.185)、持续性肾脏替代治疗(CRRT)(OR=3.584,95%CI:1.043~12.311)、腹内压(OR=8.253,95%CI:2.400~28.370)、改良版危重症营养风险(mNutric)评分(OR=2.916,95%CI:1.842~4.616)、低热卡能量(OR=0.212,95%CI:0.069~0.644)是脓毒症患者发生EFI的风险因素.由此构建的风险预测模型评估脓毒症患者发生EFI的AUC为0.906,最大约登指数0.192,特异度0.833,灵敏度0.875;校准曲线显示该模型预测结果和预期结果具有较好的一致性.结论 APACHE Ⅱ评分、CRRT、腹内压、mNutric评分和低热卡能量等因素与脓毒症患者发生EFI有关.此研究建立的风险预测模型可有效预测脓毒症患者发生EFI的风险,有助于临床医护对患者进行科学、个体化的肠内营养治疗

作者:祝利红;蔡国龙;林娟;陈芳;沈延飞;邵菊琴

来源:浙江医学 2023 年 45卷 19期

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作者:
祝利红;蔡国龙;林娟;陈芳;沈延飞;邵菊琴
来源:
浙江医学 2023 年 45卷 19期
标签:
肠内喂养不耐受 预测模型 营养支持 脓毒症 Enteral feeding intolerance Predictive model Nutritional support Sepsis
目的 探讨影响ICU脓毒症患者肠内喂养不耐受(EFI)的风险因素,并构建临床预测模型.方法 收集浙江医院科研数据库2019年6月至2022年6月符合Sepsis-3标准并启动肠内营养治疗的患者,根据有无发生EFI分为不耐受组和耐受组.利用R软件建立logistic回归模型,绘制列线图和ROC曲线、校准曲线、决策曲线,对预测模型的诊断效能进行评估和验证.结果 共纳入140例患者,其中不耐受组69例,耐受组71例,EFI发生率为49.29%.急性生理学和慢性健康状况评价(APACHE)Ⅱ 评分(OR=1.092,95%CI:1.006~1.185)、持续性肾脏替代治疗(CRRT)(OR=3.584,95%CI:1.043~12.311)、腹内压(OR=8.253,95%CI:2.400~28.370)、改良版危重症营养风险(mNutric)评分(OR=2.916,95%CI:1.842~4.616)、低热卡能量(OR=0.212,95%CI:0.069~0.644)是脓毒症患者发生EFI的风险因素.由此构建的风险预测模型评估脓毒症患者发生EFI的AUC为0.906,最大约登指数0.192,特异度0.833,灵敏度0.875;校准曲线显示该模型预测结果和预期结果具有较好的一致性.结论 APACHE Ⅱ评分、CRRT、腹内压、mNutric评分和低热卡能量等因素与脓毒症患者发生EFI有关.此研究建立的风险预测模型可有效预测脓毒症患者发生EFI的风险,有助于临床医护对患者进行科学、个体化的肠内营养治疗

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