目的构建老年胃肠镜检查患者苏醒延迟风险预测模型,并验证模型临床应用价值。方法本研究选取2020年1月—2025年1月首都医科大学附属北京友谊医院收治的450例拟行胃肠镜检查的老年患者为研究对象,按照7∶3比例分别纳入训练集(n=315)、验...目的构建老年胃肠镜检查患者苏醒延迟风险预测模型,并验证模型临床应用价值。方法本研究选取2020年1月—2025年1月首都医科大学附属北京友谊医院收治的450例拟行胃肠镜检查的老年患者为研究对象,按照7∶3比例分别纳入训练集(n=315)、验证集(n=135)。按照训练集患者苏醒延迟情况,将其分别纳入延迟组、非延迟组,比较2组患者临床资料。使用logistic多因素回归模型分析影响老年胃肠镜检查患者苏醒延迟的相关因素。基于相关因素构建风险预测Nomogram图,使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型区分效能,使用校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型一致性,使用决策曲线分析评估模型临床净收益。结果老年胃肠镜检查患者中共有81例发生苏醒延迟,发生率为18.00%。其中,训练集中57例患者发生苏醒延迟,验证集中24例患者发生苏醒延迟,发生率分别为18.10%、17.78%。多因素logistic回归分析显示,年龄≥75岁(OR=3.152,95%CI:1.667~5.960)、麻醉时长≥45 min(OR=4.011,95%CI:2.223~7.235)、术中输液量≥1500 m L(OR=2.532,95%CI:1.393~4.603)、美国麻醉师协会(ASA)分级Ⅲ级(OR=2.875,95%CI:1.526~5.414)、术中低体温(OR=2.790,95%CI:1.514~5.142)是老年胃肠镜检查患者苏醒延迟的独立危险因素(P<0.05)。基于影响因素建立的列线图模型内部验证结果显示,训练集、验证集曲线下面积(AUC)分别为0.892(95%CI:0.851~0.933)、0.878(95%CI:0.817~0.939)。校准曲线显示预测概率与实际发生概率具有良好的一致性。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验在训练集(χ^(2)=8.150,P=0.419)和验证集(χ^(2)=6.980,P=0.539)中均表明模型校准度良好。决策曲线分析显示,当风险阈值概率在0.10~0.75时,使用该模型进行干预决策的净收益高于“全员干预”或“全员不干预”策略。结论老年胃肠镜检查患者苏醒延迟风险较高,且受年龄、麻醉时长、术中输液量、ASA分级、术中低体温等多种因素影响,基于上述因素建立的风险预测模型能够为高危个体的识别提供可靠参考依据。展开更多
文摘目的构建老年胃肠镜检查患者苏醒延迟风险预测模型,并验证模型临床应用价值。方法本研究选取2020年1月—2025年1月首都医科大学附属北京友谊医院收治的450例拟行胃肠镜检查的老年患者为研究对象,按照7∶3比例分别纳入训练集(n=315)、验证集(n=135)。按照训练集患者苏醒延迟情况,将其分别纳入延迟组、非延迟组,比较2组患者临床资料。使用logistic多因素回归模型分析影响老年胃肠镜检查患者苏醒延迟的相关因素。基于相关因素构建风险预测Nomogram图,使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型区分效能,使用校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估模型一致性,使用决策曲线分析评估模型临床净收益。结果老年胃肠镜检查患者中共有81例发生苏醒延迟,发生率为18.00%。其中,训练集中57例患者发生苏醒延迟,验证集中24例患者发生苏醒延迟,发生率分别为18.10%、17.78%。多因素logistic回归分析显示,年龄≥75岁(OR=3.152,95%CI:1.667~5.960)、麻醉时长≥45 min(OR=4.011,95%CI:2.223~7.235)、术中输液量≥1500 m L(OR=2.532,95%CI:1.393~4.603)、美国麻醉师协会(ASA)分级Ⅲ级(OR=2.875,95%CI:1.526~5.414)、术中低体温(OR=2.790,95%CI:1.514~5.142)是老年胃肠镜检查患者苏醒延迟的独立危险因素(P<0.05)。基于影响因素建立的列线图模型内部验证结果显示,训练集、验证集曲线下面积(AUC)分别为0.892(95%CI:0.851~0.933)、0.878(95%CI:0.817~0.939)。校准曲线显示预测概率与实际发生概率具有良好的一致性。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验在训练集(χ^(2)=8.150,P=0.419)和验证集(χ^(2)=6.980,P=0.539)中均表明模型校准度良好。决策曲线分析显示,当风险阈值概率在0.10~0.75时,使用该模型进行干预决策的净收益高于“全员干预”或“全员不干预”策略。结论老年胃肠镜检查患者苏醒延迟风险较高,且受年龄、麻醉时长、术中输液量、ASA分级、术中低体温等多种因素影响,基于上述因素建立的风险预测模型能够为高危个体的识别提供可靠参考依据。
