简介：摘要目的探讨影响老年肺癌化疗患者发生骨髓抑制的危险因素，构建老年肺癌化疗患者发生骨髓抑制风险的预测模型。方法采用便利抽样法，选择2018年5月—2019年5月镇江市某三级甲等医院呼吸内科的228例老年肺癌化疗患者的相关资料，统计并分析患者发生骨髓抑制不良反应的危险因素，应用二项Logistic回归构建预测模型并采用ROC曲线下面积检验模型预测效果，收集2020年1—5月的患者数据进行模型的验证。结果228例患者中，75例患者发生骨髓抑制，发生率为32.89%。多因素分析结果显示，含铂类化疗方案、合并其他不良反应、化疗前白蛋白降低、化疗前血红蛋白降低是老年肺癌患者化疗期间发生骨髓抑制的独立危险因素（P<0.05），纳入模型中。最终构建的模型ROC曲线下面积为0.823，最大约登指数为0.5，灵敏度为81.3%，特异度为70.5%。验证数据结果显示，ROC曲线下面积0.846，灵敏度为90.4%，特异度为68.2%。结论本模型预测效果良好，可为临床治疗和制订预防骨髓抑制的护理措施提供参考依据。

简介：摘要目的通过分析综合ICU患者获得性衰弱的危险因素，构建风险预测模型，并验证模型的应用效果。方法选取2018年11月至2019年10月在江苏大学附属医院综合ICU治疗的247例患者，将其分为ICU获得性衰弱组（n=106）和非ICU获得性衰弱组（n=141），将2组的各项指标进行对比并应用二元Logistic回归构建预测模型，采用H-L判断模型的拟合度，采用ROC曲线下面积检验模型预测效果。于2019年11月至2020年5月纳入106例患者作为验证组对模型进行临床应用效果的验证。结果本研究建模组ICU获得性衰弱发生率为42.91%（106/247），验证组为44.34%（47/106），最终纳入年龄（OR=1.043）、机械通气时间（OR=1.140）、急性生理学与慢性健康状况评分表（APACHEⅡ）评分（OR=1.081）、血糖（OR=1.117）、乳酸（OR=1.459）、神经阻滞剂（OR=3.499）6个变量构建出风险预测模型。预测模型的公式为P=1/1+exp（-Z）=1/1+exp（8.808-0.042×年龄-1.252×神经阻滞剂的赋值-0.078×APACHEⅡ评分-0.110×血糖-0.378×血乳酸-0.131×机械通气时间），本预测模型ROC曲线下面积为0.896（95%CI 0.824~0.914）,最大约登指数为0.577，灵敏度为0.754，特异度为0.823，截段值为0.503。模型验证结果：AUC=0.880，灵敏度为70.2%，特异度为88.1%，准确率为80.2%。结论本研究构建的ICU获得性衰弱风险预测模型具有较好的预测效果，可为临床筛选ICU获得性衰弱高危患者提供参考。

简介：摘要目的通过分析综合ICU患者获得性衰弱的危险因素，构建风险预测模型，并验证模型的应用效果。方法选取2018年11月至2019年10月在江苏大学附属医院综合ICU治疗的247例患者，将其分为ICU获得性衰弱组（n=106）和非ICU获得性衰弱组（n=141），将2组的各项指标进行对比并应用二元Logistic回归构建预测模型，采用H-L判断模型的拟合度，采用ROC曲线下面积检验模型预测效果。于2019年11月至2020年5月纳入106例患者作为验证组对模型进行临床应用效果的验证。结果本研究建模组ICU获得性衰弱发生率为42.91%（106/247），验证组为44.34%（47/106），最终纳入年龄（OR=1.043）、机械通气时间（OR=1.140）、急性生理学与慢性健康状况评分表（APACHEⅡ）评分（OR=1.081）、血糖（OR=1.117）、乳酸（OR=1.459）、神经阻滞剂（OR=3.499）6个变量构建出风险预测模型。预测模型的公式为P=1/1+exp（-Z）=1/1+exp（8.808-0.042×年龄-1.252×神经阻滞剂的赋值-0.078×APACHEⅡ评分-0.110×血糖-0.378×血乳酸-0.131×机械通气时间），本预测模型ROC曲线下面积为0.896（95%CI 0.824~0.914）,最大约登指数为0.577，灵敏度为0.754，特异度为0.823，截段值为0.503。模型验证结果：AUC=0.880，灵敏度为70.2%，特异度为88.1%，准确率为80.2%。结论本研究构建的ICU获得性衰弱风险预测模型具有较好的预测效果，可为临床筛选ICU获得性衰弱高危患者提供参考。