【摘 要】
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目的 探索癌症住院患者发生跌倒的风险因素,构建普适性的癌症住院患者跌倒风险预测模型并绘制列线图,以能准确预测癌症住院患者跌倒结局,帮助临床医务人员快速识别有跌倒风险的患者,为制定有效的防范措施,保障患者安全提供理论依据。方法1.癌症住院患者跌倒风险因素的提取:通过查阅文献、专家会议法,结合临床实践,综合分析后制定《癌症住院患者跌倒风险因素资料收集表》,调查内容包括一般资料、癌症相关信息、实验室检查
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目的 探索癌症住院患者发生跌倒的风险因素,构建普适性的癌症住院患者跌倒风险预测模型并绘制列线图,以能准确预测癌症住院患者跌倒结局,帮助临床医务人员快速识别有跌倒风险的患者,为制定有效的防范措施,保障患者安全提供理论依据。方法1.癌症住院患者跌倒风险因素的提取:通过查阅文献、专家会议法,结合临床实践,综合分析后制定《癌症住院患者跌倒风险因素资料收集表》,调查内容包括一般资料、癌症相关信息、实验室检查结果、药物使用情况、临床症状、辅助用具使用、家属陪伴情况等。2.癌症住院患者跌倒风险预测模型的构建及验证:本研究采用回顾性病例对照研究方法,根据纳入、排除标准选取2018年1月1日～2021年9月30日在浙江省某三甲肿瘤专科医院发生跌倒的住院患者120例,并以病区、入院时间（±2天）1:4的比例匹配同期未发生跌倒的患者480例作为对照组,进行该600例患者资料收集。应用SPSS26.0软件随机以7:3的比例将总样本分为训练集（共420例,其中发生跌倒87例（20.7%）,未发生跌倒333例（79.3%））和验证集（共180例,其中发生跌倒33例（18.3%）,未发生跌倒147例（81.7%））。在训练集中进行单因素分析、二元Logistic回归分析,结合独立风险因素的偏回归系数β值和截距,构建回归方程,形成癌症住院患者跌倒风险因素预测模型,并用R语言绘制列线图。采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线下面积（Area Under Curve,AUC）和H-L拟合优度检验（Hosmer-Lemeshow test）对模型的校准度和区分度进行评价,使用特异度、灵敏度等指标评估模型的预测能力。3.跌倒风险预测模型的应用评价:将预测模型运用于验证集数据,以（真阳性率+真阴性率）/验证集总例数计算模型在验证集的预测准确度,并绘制ROC曲线。结果1.经多因素分析显示,常住地、日常生活活动能力（Barthel指数）、过去1年跌倒史、治疗方式、血清钠、血清钾、止吐药、步态失衡、体位性低血压、夜尿增多、家属陪伴是癌症住院患者发生跌倒的独立预测因素。2.模型方程式为Logit（P）=-0.84+0.882*常住地+2.854*过去一年跌倒史-1.429*日常生活活动能力（Barthel指数）（1）-0.623*日常生活活动能力（Barthel指数）（2）-2.049*治疗方式（1）-1.401*治疗方式（2）-1.895*治疗方式（3）-0.09*治疗方式（4）+1.744*步态失衡+1.697*血清钠+1.342*血清钾+2.074*止吐药+2.645*直立性低血压+2.098*夜尿增多-2.309*家属陪伴,模型的H-L拟合优度检验为P＞0.05,ROC曲线下面积（AUC）为0.931（95%CI:0.901～0.960）,模型具有良好的校准度和区分度。3.在验证集中,实际发生跌倒33例,实际未发生跌倒147例,模型预测跌倒发生24例,模型预测跌倒未发生156例,准确率为88.3%,ROC曲线下面积（AUC）为0.907（95%CI为0.856～0.958）,模型在验证集中有较好预测能力。结论本研究构建的癌症住院患者跌倒风险预测模型具有良好的预测能力,可为癌症住院患者跌倒高危人群的个性化的管理提供理论依据。
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