【摘 要】
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目的:本研究旨在描述慢性心力衰竭患者再入院发生现况,通过随机生存森林与Cox 比例风险回归相结合的方法探讨慢性心力衰竭患者发生再入院的危险因素,并以此构建再入院风险预测模型,供医护人员在临床工作中精准筛选高风险人群,实现早期个体化护理干预,改善患者生存期预后,降低可避免的再入院率,减少医疗资源的浪费,为丰富我国慢性心力衰竭再入院防治策略及精准风险预测提供参考。方法:本研究为前瞻性队列研究,于202
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目的:本研究旨在描述慢性心力衰竭患者再入院发生现况,通过随机生存森林与Cox 比例风险回归相结合的方法探讨慢性心力衰竭患者发生再入院的危险因素,并以此构建再入院风险预测模型,供医护人员在临床工作中精准筛选高风险人群,实现早期个体化护理干预,改善患者生存期预后,降低可避免的再入院率,减少医疗资源的浪费,为丰富我国慢性心力衰竭再入院防治策略及精准风险预测提供参考。方法:本研究为前瞻性队列研究,于2020年9月至2021年4月,采用方便抽样法抽取山东某三甲医院心内科病房的慢性心力衰竭患者402例,之后对纳入患者进行为期半年的随访,在入院时及随访过程中收集患者相关资料。使用R4.1.0软件,将纳入研究患者按照7:3的比例随机分为建模组和验证组,基于随机生存森林算法对建模组数据中全部自变量进行特征重要性排序,采用VIMP法和最小深度法相结合的方法,筛选出最佳变量组合,将上述筛选获得的自变量进行单因素和多因素Cox 比例风险回归分析,以探讨慢性心力衰竭患者再入院的独立风险因素,并以此构建慢性心力衰竭患者再入院风险预测模型,结果以列线图的形式表示,同时在建模组数据中进行内部验证,在验证组数据中进行外部验证,通过ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线（Hosmer-Lemeshow test）以及临床决策曲线（Decision Curve Analysis,DCA）对构建的慢性心力衰竭再入院风险预测模型进行评价。结果:1.本研究共纳入慢性心力衰竭患者402例,平均年龄61.78±13.73岁,其中男性267 例（66.4%）,女性 135 例（33.6%）。在建模组（n=303 例）中,平均年龄 62.17±13.72岁,其中男性201例（66.3%）;在验证组（n=99例）中,平均年龄60.57±13.78岁,其中男性66例（66.7%）。两组间绝大多数变量均无统计学差异（P＞0.05）,说明本研究中建模组和验证组基本符合完全随机分组。2.在半年的随访过程中,402例慢性心力衰竭患者中共有150例患者发生再入院,6个月再入院率为37.31%。3.采用随机生存森林法对全部54个变量进行重要性排序,通过VIMP法和最小深度法相结合的方法,最终筛选出包含17个变量的最佳变量组合,分别为年龄、慢性病门诊参保、医保类型、本次入院前一年内住院次数、心衰年限、离院方式、体质指数、查尔森合并症指数、CONUT评分、红细胞平均宽度、血红蛋白、淋巴细胞、胱抑素C、尿素氮、NT-proBNP、血清高敏肌钙蛋白及血清钾。将上述变量采用Log-rank法进行单因素分析,其中12个变量有统计学意义（P＜0.05）,分别是慢性病门诊参保、本次入院前一年内住院次数、离院方式、CONUT评分、红细胞平均宽度、淋巴细胞、血红蛋白、胱抑素C、尿素氮、NT-proBNP、血清高敏肌钙蛋白及血清钾。4.多因素Cox分析结果显示,慢性病门诊参保（P=0.003）,离院方式（P＜0.001）,一年内入院次数（P=0.006）,CONUT评分（P=0.002）,胱抑素C（P=0.004）,红细胞平均宽度（P=0.021）及血清高敏肌钙蛋白（P=0.016）共7个变量,是慢性心力衰竭患者发生再入院的独立风险因素。5.依据以上独立风险因素在建模组中构建的预测模型AUC为0.785,经内部验证后模型AUC为0.732,在验证组中进行外部验证后模型AUC为0.720,证明模型有较高的区分度;两组的模型拟合曲线显示校准曲线和标准曲线基本贴合,证明模型所预测的慢性心力衰竭患者再入院发生概率与实际情况较一致;两组的临床决策曲线均显示在一定范围内,模型可获得较好的临床效益。结论:在中国,慢性心力衰竭患者再入院率居高不下,迁延不愈的病情与反复入院形成恶性循环,提示医护人员应在临床工作中及时识别出再入院高风险患者并尽早进行个体化干预,以最大程度控制慢性心力衰竭患者病情恶化并减少再入院频次。慢性病门诊参保,离院方式,一年内入院次数,CONUT评分,胱抑素C,红细胞平均宽度及血清高敏肌钙蛋白是慢性心力衰竭患者再入院的独立风险因素。本研究通过随机生存森林与传统Cox 比例风险回归相结合的建模方法,构建的慢性心力衰竭再入院风险预测模型具有较好的预测效能,临床护理人员可应用此风险预测模型识别高风险患者,实施以护士主导的基于循证研究的慢性心力衰竭教育计划,提高患者自我保健能力,降低其再入院率,减少医疗资源的浪费。
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