【摘 要】
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目的 分析髋部骨折术后非计划入住重症监护病房危险因素并构建临床列线图来早期识别高危患者,以期提高临床治疗及护理效果,合理分配医疗资源.方法 回顾性分析2010年1月至2019年12月普通住院病房的老年髋部骨折患者1426例,最终纳入1294例研究对象,男425例,女869例;年龄65～88岁,平均年龄(77.3±10.4)岁.收集患者人口统计学特征、入院时共存的基础疾病状况、术前的实验室检查结果三个方面的变量,通过变量筛选和回归分析相结合的方法建立列线图预测模型.回顾性分析2020年1月至2020年12月
【机 构】
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河北省邯郸市第一医院骨科,河北邯郸056002
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目的 分析髋部骨折术后非计划入住重症监护病房危险因素并构建临床列线图来早期识别高危患者,以期提高临床治疗及护理效果,合理分配医疗资源.方法 回顾性分析2010年1月至2019年12月普通住院病房的老年髋部骨折患者1426例,最终纳入1294例研究对象,男425例,女869例;年龄65～88岁,平均年龄(77.3±10.4)岁.收集患者人口统计学特征、入院时共存的基础疾病状况、术前的实验室检查结果三个方面的变量,通过变量筛选和回归分析相结合的方法建立列线图预测模型.回顾性分析2020年1月至2020年12月本院骨科206例老年髋部骨折患者资料(验证组),男性69例,女性137例;年龄65～90岁,平均年龄(77.9±11.3)岁.验证列线图的预测效能.结果 (1)在模型建立组中,通过单变量分析发现年龄、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、慢性心力衰竭、慢性肾病、白蛋白、血红蛋白、肌酐、肾小球滤过率、尿素氮与计划外入住重症监护病房相关.(2)通过logistic回归分析,年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度为7个有意义的预测因素.(3)验证组中基于列线图计算的比值比为0.27％,非计划入住重症监护病房患者模型验证组显著高于模型建立组(P＜0.01).计划外入住重症监护病房列线图在验证组中受试者工作特征曲线下面积为0.905(95％CI:0.91～0.99),区分度良好;Hosmer-Lemesshow检验表明,列线图预测模型具有良好的校正能力(x2=3.648,P=0.529),一致性良好.结论 年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度可作为髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的预测因素,该列线图模型具有良好的区分度及校正能力,且一致性良好.
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