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目的： 本研究旨在探讨血液透析(Hemodialysis,HD)患者认知功能的现状,识别可能影响HD患者认知功能的影响因素,并建立可以早期预测认知功能障碍的Logistic回归预测模型,得出可能发生认知功能障碍的概率P值公式,从而可以快速筛查HD患者中易患认知功能障碍的高危风险患者,来预测患者认知功能障碍的发生发展,为临床工作等决策的制定提供依据.另外,详细介绍了构建预测模型及检验的方法,对于其他疾病也可以借鉴这种建模过程,以便有效的对疾病进行监控预防. 方法： 严格按照排除纳入标准选取2017.2-2017.11在青岛市某两所三甲医院血液净化中心行血液透析的226名患者为研究对象,简便随机分为70%与30%两组,其中研究对象的70%(159例)列为建模组,30%(67例)为验证组.将建模组收集到的资料进行单因素分析,将得到的显著性影响的因素采用向后-Wald逐步选择法进行多因素二分类Logistic回归分析,逐步剔除最小Wald值对应的变量,最终得到所有变量都达到显著水平,建立Logistic回归预测模型,采用Hosmer-Lemeshow检验来验证模型的拟合优度检验;将Logistic回归预测模型应用于验证组,经1000次Bootstrap重抽样得到AUC值(曲线下面积),通过受试者工作特征曲线(ROC曲线),进一步判断该模型的准确度、敏感度、特异性. 结果： 1.226名患者中有99例(43.8%)患者存在认知功能障碍. 2.HD患者认知功能障碍单因素Logistic回归分析：性别(P<0.05,X2=14.496)、受教育程度(P<0.05,X2=18.354)、年龄(P<0.05,X2=22.858)、合并疾病个数(P<0.05,X2=42.66)、血钾水平(P<0.05,X2=10.697)、血磷水平(P<0.05,X2=7.129)、血钙水平(P<0.05,X2=39.529)、血红蛋白水平(P<0.05,X2=67.319)、白蛋白水平(P<0.05,X2=15.621)、肌酐水平(P<0.05,X2=13.453)、TC水平(P<0.05,X2=7.385). 3.进一步多因素二分类Logistic回归分析得出HD患者认知功能障碍的影响因素：受教育程度X3(P<0.001,OR=0.174,95%CI：0.097-0.313)、年龄X1(P<0.001,OR=1.133,95%CI：1.062-1.209)、合并疾病的个数X4(P<0.001,OR=3.293,95%CI：1.885-5.755)、血红蛋白水平X8、(P<0.001,OR=0.164,95%CI：0.087-0.308).调整R2为0.766,能够解释76.6%的变异. 4.最终Logistic回归模型： Logit(p)=ln(p/1-p)=-2.698-1.750*受教育程度+0.125*年龄+1.192*合并症个数-1.808*血红蛋白水平; 可能发生认知功能障碍的概率公式： P=Exp(-2.698-1.750*受教育程度+0.125*年龄+1.192*合并症个数-1.808*血红蛋白水平)/[1+Exp(-2.698-1.750*受教育程度+0.125*年龄+1.192*合并症个数-1.808*血红蛋白水平)] 5.模型验证：Hosmer-Lemeshow检验其拟合优度X2=14.689,P=0.65;建模组模型验证ROC曲线下面积AUC=89.2%,验模组模型验证ROC曲线下面积AUC=86.1%,敏感度为80.8%(21/26),特异度为82.9%(34/41),准确性为82.1%(55/67). 结论： 本研究中,226名HD患者中99例(43.8%)患者存在认知功能障碍,发生率较高,初步构建的血液透析患者认知功能障碍的预测模型为：P=Exp(-2.698-1.750*受教育程度+0.125*年龄+1.192*合并症个数-1.808*血红蛋白水平)/[1+Exp(-2.698-1.750*受教育程度+0.125*年龄+1.192*合并症个数-1.808*血红蛋白水平)],说明HD患者的受教育程度、年龄、合并疾病的个数、血红蛋白水平为发生认知功能障碍的独立预测因素,其中受教育程度和血红蛋白水平为认知功能的保护因素,年龄与合并疾病个数是认知功能的危险因素.通过验证,该模型具有较好的预测HD患者发生认知功能障碍的价值,用这种预测疾病的发生发展的模型法值得在临床护理工作中推广应用.