【摘 要】
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目的:急性阑尾炎是儿童常见的外科急腹症,不同严重程度的阑尾炎可能会有不同的治疗方法与结局,而目前关于儿童阑尾炎严重程度的评估方法尚不完善,本研究通过回顾性病例对照研究以建立区分儿童非复杂性和复杂性急性阑尾炎的预测模型,并使用k折交叉来验证此模型。方法:通过病例系统收集2019年6月至2020年1月的入院信息,包括人口学信息、实验室检查、术中情况和病理类型等。采用Logistic和最小绝对收缩和选择
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目的:急性阑尾炎是儿童常见的外科急腹症,不同严重程度的阑尾炎可能会有不同的治疗方法与结局,而目前关于儿童阑尾炎严重程度的评估方法尚不完善,本研究通过回顾性病例对照研究以建立区分儿童非复杂性和复杂性急性阑尾炎的预测模型,并使用k折交叉来验证此模型。方法:通过病例系统收集2019年6月至2020年1月的入院信息,包括人口学信息、实验室检查、术中情况和病理类型等。采用Logistic和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行变量筛选及预测模型建立。通过受试者工作特征（ROC）曲线、校准度曲线、决策曲线分析（DCA）等指标评价不同预测模型的性能,通过10折交叉验证进行内部验证,选出预测效能最佳的模型并绘制列线图,同时发布在网站上（https://kaigao.shinyapps.io/dynnomapp/）方便使用。结果:多因素逻辑回归分析表明,白细胞计数（WBC）、中性粒细胞计数与淋巴细胞计数百分比（NLR）、C反应蛋白含量（CRP）、白蛋白含量（ALB）（P＜0.2）,是复杂性阑尾炎严重程度的独立危险因素。通过LASSO回归,当均方误差最小时,λ值为0.011,筛选出7个预测因子包括年龄、NLR、WBC、CRP、ALB、总胆红素（TBil）以及血钠离子浓度（SSC）,并建立预测模型,通过比较,最终模型的AUC为0.8814,预测效果良好,通过10折交叉验证表明模型较稳定。结论:本研究建立并验证了对儿童急性复杂性与非复杂性阑尾炎进行区分的预测模型。该模型的纳入指标可以客观地预测急性复杂性阑尾炎发生的的可能性百分比。本研究还构建一个在线动态列线图,更加方便获得预测模型的结果,从而指导阑尾炎患者的治疗。
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