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目的探讨创伤性脑出血术后再出血预测模型的建立方法,并对模型预测效能进行评价。方法收集2007年1月至2011年4月在我院行手术治疗的237例创伤性脑出血患者病历资料,对性别(GENDER)、年龄(AGE)、发病到手术时间(TIME)、颅内出血量(VOL)、白细胞(WBC)、血小板(PLT)、凝血酶时间(TT)、血浆纤维蛋白原(FIB)、血清前白蛋白(PAB)、血糖(GLU)、超敏C反应蛋白(CRP)等11项临床数据进行单因素、多因素二分类Logistic回归分析,并建立回归模型,通过ROC曲线对模型进行术后再出血预测效能评价。结果单因素分析表明血清前白蛋白(PAB)、凝血酶时间(TT)、出血量(VOL)有统计学意义(P<0.05),纳入多因素分析得到回归模型:ln(P/1-P)=-2.5253-0.0065*PAB+0.1083*TT+0.0194*VOL。模型似然比检验:卡方值=20.9961,P=0.0001,提示模型有统计学意义;模型Hosmer-Lemeshow test:卡方值=6.82,P=0.5559,提示模型拟合度好;模型预测效能ROC曲线分析:AUC=0.6755(95%CI:0.6021-0.7489),最佳截断值为0.4033(灵敏度55.95%,特异度77.78%,正确率70.04%)。结论对影响创伤性脑出血术后再出血的相关因素进行多因素回归分析,可以筛选独立危险因素并建立预测模型。通过大样本研究,纳入更有意义的变量,通过上述方法可建立起更高效能的预测模型,为预测创伤性脑出血患者术后再出血风险提供帮助。