目的探讨维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者便秘的影响因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年4月─2023年6月于淮安市第二人民医院行MHD治疗的135例患者为建模组,另选取2023年7月─2024年11月58例MHD患者作为验证...目的探讨维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者便秘的影响因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年4月─2023年6月于淮安市第二人民医院行MHD治疗的135例患者为建模组,另选取2023年7月─2024年11月58例MHD患者作为验证组。根据MHD期间便秘发生情况将建模组分为便秘组(n=56)和未便秘组(n=79)。MHD患者便秘的影响因素采用多因素Logistic回归分析;MHD患者便秘风险的列线图预测模型在R软件中构建,模型预测效能通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估。结果193例MHD患者中共78例发生便秘,总发生率为40.41%。便秘组患者糖尿病肾病、透析龄≥5年及日常以卧床休息为主的占比高于未便秘组(χ^(2)=5.539、5.053、4.293,P=0.019、0.025、0.038),Alb水平低于(t=4.161,P<0.001)。Logistic多因素回归显示糖尿病肾病(OR=5.739,95%CI:2.089~15.767,P=0.001)、透析龄≥5年(OR=6.287,95%CI:2.246~17.598,P<0.001)、日常以卧床休息为主(OR=8.396,95%CI:2.348~30.022,P=0.001)是MHD患者便秘的独立危险因素,Alb为MHD患者便秘的保护因素(OR=0.865,95%CI:0.788~0.950,P=0.002)。列线图显示MHD患者总得分越高,便秘风险越高。ROC曲线显示建模组、验证组的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.806(95%CI:0.733~0.879)、0.879(95%CI:0.796~0.963),表明预测区分度较高。Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线表明建模组、验证组模型预测一致性较高(χ^(2)=4.286、4.090,P=0.830、0.849)。结论MHD患者便秘风险与原发疾病、透析龄、日常生活情况和Alb水平有关,基于这4个因素建立的列线图模型预测MHD患者便秘风险的效能良好,有助于临床及时预测,为便秘的预防提供帮助。展开更多
目的:开发并验证一种基于胸肌MDCT影像组学的列线图模型,以无创预测慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患者的急性加重倾向。方法:将210例COPD患者[包括118例易急性加重COPD患者(prone to acute exacerbatio...目的:开发并验证一种基于胸肌MDCT影像组学的列线图模型,以无创预测慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患者的急性加重倾向。方法:将210例COPD患者[包括118例易急性加重COPD患者(prone to acute exacerbation of COPD,PAECOPD)和92例相对稳定COPD患者(relatively stable COPD,SCOPD)]随机分为训练组(n=146)和验证组(n=64)。使用3D-Slicer软件在胸部MDCT上提取胸肌影像组学特征,并对特征进行筛选,构建影像组学预测模型。采用单因素方差分析筛选临床危险因素,多因素Logistic回归结合影像组学评分构建影像组学列线图,并评估其鉴别、校准和临床实用性。结果:最终筛选出12个影像组学特征。影像组学列线图在训练组和验证组中均表现出良好的鉴别能力[曲线下面积(area under the cure,AUC)分别为0.932(0.891~0.973)和0.896(0.816~0.975)](P<0.05),显著优于单独的临床模型或影像组学特征模型。影像组学列线图还显示出优秀的校准能力和临床实用性。结论:基于胸肌MDCT影像组学的列线图模型在无创预测COPD急性加重方面具有良好效能,为临床决策提供了有力支持。展开更多
文摘目的分析重症颅脑损伤(severe traumatic brain injury,sTBI)患者术后硬膜下积液(subdural effusion,SE)的危险因素,并创建预测患者术后SE发生的列线图预测模型。方法回顾性分析2020年3月~2023年12月丹阳市人民医院收治的223例sTBI患者的临床资料,根据术后有无发生SE分为SE组和非SE组。对SE组和非SE组收集的24项资料予以比较,利用多因素Logistic回归分析筛查术后SE发生的危险因素。将确定的预测变量引入R软件构建列线图模型,并利用受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、校正曲线检验模型的预测效果。结果sTBI患者术后SE发生率为27.80%(62/223);SE组和非SE组入院格拉斯哥昏迷量表(Glasgow coma scale,GCS)评分、血肿量、基底池受压比例、蛛网膜下腔出血(subarachnoid hemorrhage,SAH)比例、中线移位距离、脱水剂应用时间≥7天比例、术后颅内感染比例比较,差异均有统计学意义(P<0.05);sTBI患者术后SE发生的危险因素主要有入院GCS评分为3~5分、血肿量>40ml、基底池受压、SAH、中线移位距离≥10mm、脱水剂应用时间≥7天。内部验证显示,AUC为0.828(95%CI:0.784~0.896),拟合优度Hosmer-Lemeshow检验结果为χ^(2)=6.860,P=0.552,曲线拟合度较佳。结论根据入院GCS评分、血肿量、基底池是否受压、是否发生SAH、中线移位距离及脱水剂应用时间构建的列线图对sTBI患者术后SE发生的预测效果良好。
文摘目的探讨维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者便秘的影响因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年4月─2023年6月于淮安市第二人民医院行MHD治疗的135例患者为建模组,另选取2023年7月─2024年11月58例MHD患者作为验证组。根据MHD期间便秘发生情况将建模组分为便秘组(n=56)和未便秘组(n=79)。MHD患者便秘的影响因素采用多因素Logistic回归分析;MHD患者便秘风险的列线图预测模型在R软件中构建,模型预测效能通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线评估。结果193例MHD患者中共78例发生便秘,总发生率为40.41%。便秘组患者糖尿病肾病、透析龄≥5年及日常以卧床休息为主的占比高于未便秘组(χ^(2)=5.539、5.053、4.293,P=0.019、0.025、0.038),Alb水平低于(t=4.161,P<0.001)。Logistic多因素回归显示糖尿病肾病(OR=5.739,95%CI:2.089~15.767,P=0.001)、透析龄≥5年(OR=6.287,95%CI:2.246~17.598,P<0.001)、日常以卧床休息为主(OR=8.396,95%CI:2.348~30.022,P=0.001)是MHD患者便秘的独立危险因素,Alb为MHD患者便秘的保护因素(OR=0.865,95%CI:0.788~0.950,P=0.002)。列线图显示MHD患者总得分越高,便秘风险越高。ROC曲线显示建模组、验证组的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.806(95%CI:0.733~0.879)、0.879(95%CI:0.796~0.963),表明预测区分度较高。Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线表明建模组、验证组模型预测一致性较高(χ^(2)=4.286、4.090,P=0.830、0.849)。结论MHD患者便秘风险与原发疾病、透析龄、日常生活情况和Alb水平有关,基于这4个因素建立的列线图模型预测MHD患者便秘风险的效能良好,有助于临床及时预测,为便秘的预防提供帮助。
文摘目的:开发并验证一种基于胸肌MDCT影像组学的列线图模型,以无创预测慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)患者的急性加重倾向。方法:将210例COPD患者[包括118例易急性加重COPD患者(prone to acute exacerbation of COPD,PAECOPD)和92例相对稳定COPD患者(relatively stable COPD,SCOPD)]随机分为训练组(n=146)和验证组(n=64)。使用3D-Slicer软件在胸部MDCT上提取胸肌影像组学特征,并对特征进行筛选,构建影像组学预测模型。采用单因素方差分析筛选临床危险因素,多因素Logistic回归结合影像组学评分构建影像组学列线图,并评估其鉴别、校准和临床实用性。结果:最终筛选出12个影像组学特征。影像组学列线图在训练组和验证组中均表现出良好的鉴别能力[曲线下面积(area under the cure,AUC)分别为0.932(0.891~0.973)和0.896(0.816~0.975)](P<0.05),显著优于单独的临床模型或影像组学特征模型。影像组学列线图还显示出优秀的校准能力和临床实用性。结论:基于胸肌MDCT影像组学的列线图模型在无创预测COPD急性加重方面具有良好效能,为临床决策提供了有力支持。
