【摘 要】
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目的 通过分析重症高血压脑出血(HICH)患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染的相关危险因素,建立并评估个体化预测重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染风险的列线图模型.方法 选取2013年8月至2020年11月在本院确诊并住院行有创颅内压监测术治疗的重症HICH患者230例为研究对象,并根据患者术后颅内感染的发生与否将研究对象分为感染组(39例)和未感染组(191例).采用Logistic回归模型分析重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染的独立危险因素,应用列线图在线网站绘制预测重症
【机 构】
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邢台市第三医院神经外1科,河北邢台054000
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目的 通过分析重症高血压脑出血(HICH)患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染的相关危险因素,建立并评估个体化预测重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染风险的列线图模型.方法 选取2013年8月至2020年11月在本院确诊并住院行有创颅内压监测术治疗的重症HICH患者230例为研究对象,并根据患者术后颅内感染的发生与否将研究对象分为感染组(39例)和未感染组(191例).采用Logistic回归模型分析重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染的独立危险因素,应用列线图在线网站绘制预测重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染风险的列线图模型,采用研究对象工作特征曲线(ROC)、校准曲线及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图模型进行验证.结果 多因素Logistic回归模型显示,糖尿病、探头留置时间＞7d、术后间断开放脑室型外引流管、脑脊液漏及有创颅内压监测时行开颅手术是重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染风险发生的独立危险因素(P＜0.05).ROC结果显示,预测重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染风险的曲线下面积(AUC)为0.806.校准曲线为斜率接近1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验x2=6.465,P=0.595.结论 本研究基于糖尿病、探头留置时间＞7d、术后间断开放脑室型外引流管、脑脊液漏及有创颅内压监测时行开颅手术这5项重症HICH患者行有创颅内压监测术后发生颅内感染的独立影响因素构建的列线图模型,具有良好的区分度及较高的准确度.
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