简介：摘要目的系统评价结直肠癌患者术后吻合口瘘风险预测模型。方法在中国知网、万方数据库、维普中文期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、PubMed、Embase、Wed of Science、Cochrane Library等中英文数据库中全面检索与结直肠癌术后吻合口瘘风险预测模型的相关研究，检索时限为建库至2021年11月30日。由2名研究者独立筛选文献并提取资料信息，使用预测模型研究的偏倚风险和适用性评估工具进行风险偏倚评估。结果共纳入10项研究，纳入研究的预测模型中出现频次较高的预测因子为性别、肿瘤位置、体重指数、术前白蛋白水平和新辅助治疗，预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.63~0.98。纳入研究的偏倚风险主要由研究类型和数据分析引起。结论结直肠癌术后吻合口瘘风险预测模型研究仍处于发展阶段，未来的研究者可参考本研究归纳的常见预测因子并结合临床实际情况选择恰当的方法开发和验证吻合口瘘预测模型，尽早识别患者吻合口瘘的风险并给予针对性预防措施。

简介：摘要目的探讨术前预测早期乳腺癌患者高淋巴结负荷的方法，以避免不必要的前哨淋巴结活检术。方法收集2014年1月1日至2018年8月1日就诊于郑州大学附属肿瘤医院的2 620例早期乳腺癌患者的临床病理和胸部多层螺旋CT(MSCT)资料。根据术后病理结果将患者分为腋窝高淋巴结负荷(HNB)组和非HNB组。通过单因素和多因素分析确定早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷的影响因素，建立MSCT对HNB的诊断模型，采用受试者工作特性(ROC)曲线分析确定诊断HNB的最佳界值，采用Kappa检验评价MSCT诊断与病理诊断的一致性。结果2 620例患者中，HNB患者168例。单因素分析显示，肿瘤大小、人表皮生长因子受体2(HER-2)状态、MSCT异常淋巴结数目、MSCT最大异常淋巴结长短径之比、最大异常淋巴结门情况及最大异常淋巴结实质与早期乳腺癌患者腋窝淋巴结负荷有关(均P<0.05)。多因素分析显示，MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，相对于无异常淋巴结的患者，MSCT诊断有1枚、2枚、3枚、≥4枚异常淋巴结患者为腋窝HNB状态的OR值分别为3.305、9.379、126.163和780.953。以MSCT异常淋巴结≥3枚预测早期乳腺癌患者腋窝HNB的受试者工作(ROC)曲线下面积为0.928，灵敏度为82.1%，特异度为95.4%，准确度为94.5%。Kappa检验显示，MSCT诊断与病理诊断的一致性较好(Kappa＝0.629，P<0.001)。结论MSCT异常淋巴结数目是早期乳腺癌患者腋窝HNB的独立影响因素，以MSCT异常淋巴结≥3枚为标准可以帮助临床预测早期乳腺癌患者的腋窝HNB状态，使部分患者免除不必要的前哨淋巴结活检术。

简介：摘要目的基于机器学习算法构建3种不同的经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）相关性血栓风险预测模型，并比较模型性能，为评估及预防PICC相关性血栓提供依据。方法基于最佳证据和专家函询形成PICC相关性血栓风险因素调查表。采取便利抽样法，选取2016年1月—2020年10月在江苏大学附属医院行PICC置管的626例患者为研究对象收集临床资料，基于机器学习算法，分别采用支持向量机（SVM）、XGBoost和Logistic回归方法构建3种不同的PICC相关性血栓风险预测模型，并进行评价和比较。模型评价指标包括马修斯相关系数（MCC）、F1分数、受试者工作特征曲线下面积（AUC）及Brier得分。结果共30个变量纳入研究，预测因子包括患者的人口学资料、患者病情、治疗因素、导管相关性因素4个方面。测试集上验证后的模型，在MCC、F1分数上，Logistic回归预测模型得分低于XGBoost、SVM预测模型；在AUC上，Logistic回归预测模型得分等于SVM，小于XGBoost；在Brier得分上，Logistic回归预测模型得分高于XGBoost、SVM预测模型。结论基于机器学习算法XGBoost、SVM预测模型性能在敏感性及准确性上优于传统Logistic回归模型。血栓预测因子有助于指导临床医务人员识别高风险患者，降低PICC相关性血栓发生率。

简介：摘要目的建立并验证基于重症成人社区获得性肺炎（CAP）患者炎症指标、基础疾病、病原学及英国胸科协会改良肺炎评分（CURB-65评分）构建的列线图模型。方法回顾分析2018年1月至2021年12月在泰康仙林鼓楼医院首诊为CAP的172例成人住院患者的临床资料，按病情严重程度分为重症组和非重症组。记录两组患者的基本情况（包括性别、年龄、既往史、合并症和家族史）、临床资料（包括主诉症状、发病时间、CURB-65评分）、入院首次实验室检查（包括血常规、肝肾功能、血生化、凝血功能、微生物培养结果）及是否根据微生物培养结果调整抗菌药物治疗方案。采用单因素分析筛选重症及非重症患者的差异指标，采用多因素Logistic回归分析寻找构建模型的危险因素；基于多因素分析结果构建列线图模型，用受试者工作特征曲线（ROC曲线）及校正曲线评估列线图模型的区分度及校准度。结果共纳入172例成人CAP患者，重症48例，非重症124例；中位年龄74（57，83）岁；发病时间5.0（3.0，10.0）d；合并症总数为3（2，5）种，其中合并高血压58例（33.7%），心力衰竭为17例（9.9%）；113例（65.7%）CURB-65评分≤1分，34例（19.8%）CURB-65评分＝2分，25例（14.5%）CURB-65评分≥3分。单因素分析显示，重症组与非重症组的年龄、吸烟史、CURB-65评分、心率、发病时间、合并症总数、病原微生物总数、纤维蛋白原（FIB）、D-二聚体、C-反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、丙氨酸转氨酶（ALT）及天冬氨酸转氨酶（AST）比较差异均有统计学意义。多因素Logistic回归分析显示，高血压〔优势比（OR）＝3.749，95%可信区间（95%CI）为1.411~9.962〕、心力衰竭（OR＝4.616，95%CI为1.116~19.093）、复合感染（OR＝2.886，95%CI为1.073~7.760）、吸烟史（OR＝8.268，95%CI为2.314~29.537）、中高CURB-65评分（OR＝4.833，95%CI为1.892~12.346）、CRP（OR＝1.012，95%CI为1.002~1.022）、AST（OR＝1.015，95%CI为1.001~1.030）等为成人CAP患者重症化的危险因素（均P<0.05）。将筛选指标纳入列线图模型检验，结果显示，列线图模型识别重症成人CAP患者的ROC曲线下面积（AUC）为0.896，95%CI为0.840~0.937（P<0.05），校准曲线显示重症CAP的预测概率与观察概率一致性较好（Hosmer-Lemeshow检验：χ2＝6.088，P＝0.665）。结论列线图模型具有良好的识别重症成人CAP患者的能力，可以作为一种全面可靠的临床诊疗辅助工具，为重症CAP高危患者采取及时干预治疗措施提供依据。

简介：摘要目的构建基于代谢通路相关基因的乳腺癌预后预测模型并进行验证。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载乳腺癌患者的基因表达数据和临床信息，然后从基因集富集分析(GSEA)网站提取所有代谢通路相关基因进行差异分析，获得肿瘤和正常组织中的差异表达基因，再利用单因素Cox和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析筛选出与预后相关的差异代谢基因用于构建预后风险评分。根据风险评分的中位数，将患者分为高危组和低危组，利用Kaplan-Meier生存分析、受试者操作特征(ROC)曲线对预后模型进行效能评价，并将此模型联合其他临床因素构建列线图，对乳腺癌患者进行生存率预测。最后通过基因表达综合数据库进行验证。结果通过单因素Cox和LASSO回归分析最后共筛选出了6个代谢相关基因(NT5E、PAICS、PFKL、PLA2G2D、QPRT和SHMT2)用于模型构建。在训练集和验证集中，预后风险评分均是乳腺癌的独立危险因素，Kaplan-Meier生存分析结果提示，高危组患者的总生存率均显著低于低危组，差异具有统计学意义(P<0.001)。并且ROC曲线分析结果表明，该列线图模型较其他临床病理特征预测准确性更高，曲线下面积均为0.794。校准图显示预测值与实际值一致性较好。基于GSEA确定了该模型可以揭示代谢特征，同时监测肿瘤微环境的状态。结论本研究构建的代谢相关基因预后模型可作为乳腺癌患者有前景的独立预后标志物，并可提示肿瘤微环境的状态。

简介：摘要目的通过分析患者临床信息及甲状腺病灶多模态超声图像特征构建定量诊断列线图模型，以期术前准确预测可疑结节恶性概率，为临床决策提供有效参考。方法收集在2020年9月1日至2021年6月10日于哈尔滨医科大学附属第二医院行手术治疗的甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(C-TIRADS) 3~5类的933例患者共计1 121个结节，按照8∶2随机分为训练集897个，测试集224个。基于逻辑回归分析筛选甲状腺结节良恶性相关因素构建列线图，并以曲线下面积(AUC)评估其诊断效能。结果①经单因素分析初筛后，多因素分析显示年龄、回声、方位、局灶强回声、边缘、后方回声特征、弹性评分与结节良恶性显著相关(均P<0.001)，良恶性结节的声晕差异有统计学意义(P＝0.012)；②列线图在测试集AUC为0.903(95%CI＝0.862~0.944)，并在最大径≤10 mm或>10 mm的结节中分别达到0.889(95%CI＝0.832~0.946)、0.960(95%CI＝0.925~0.994)，显示出较高的诊断性能。结论该列线图能够术前有效鉴别甲状腺结节良恶性，对最大径>10 mm的结节具有较高的诊断性能，可有效减少不必要的穿刺活检和手术。

简介：摘要目的利用严重创伤患者的生理指标构建急诊预后预测模型及评分工具，对其临床应用效果进行验证，为创伤患者在急诊的早期病情评估提供参考。方法本研究是回顾性研究，采用整群抽样法，收集2019年9月至2020年11月于苏州大学附属第一医院急诊科就诊的符合纳入排除标准的严重创伤患者资料，根据患者的预后按7∶3的比例根据预后情况分层随机分配为建模组与验证组。对建模组的资料进行Logistic回归分析构建预后预测模型，并将预测模型转化为简易评分工具，通过验证组和为期2个月的前瞻性数据验证对其应用效果进行评价。并将本研究构建的简易评分工具预测效能与目前临床使用的修正创伤评分（revised trauma score, RTS）和损伤严重度评分（injury severity score, ISS）比较。结果本研究最终纳入863例患者资料，其中建模组604例，验证组259例。模型共纳入收缩压、脉搏血氧饱和度、意识状态（AVPU评分）3项指标，其预测严重创伤患者急诊死亡的受试者操作曲线下面积（the area under receiver operating cure, AUC）为0.938。模型简化评分工具的AUC为0.933，最佳截断值为5分，敏感度86.7%，特异度94.2%；验证组的AUC为0.885，敏感度83.3%，特异度93.7%；前瞻性验证的AUC为0.919，敏感度100%，特异度76.7%。RTS和ISS的AUC分别为0.800和0.833，RTS的AUC低于本研究构建简化评分工具（P<0.05）。结论本预测模型及简化评分工具对严重创伤患者急诊预后的预测效能优于RTS，具有较高的分辨度，适合急诊医护工作者对严重创伤患者病情严重程度的评估。

简介：摘要目的建立重症监护室经鼻高流量氧疗患者最终行机械通气风险的预测模型，为临床提供便捷有效的预测方法及准确的治疗时机，提高ICU患者的预后。方法回顾性收集2019年1月至2021年12月本院重症监护室收治的经鼻高流量氧疗患者为研究对象。收集患者的一般临床资料，包括入院24 h内生命体征、血气生化指标、炎症指标、急性合并症、APACHE Ⅱ评分、ICU住院时长及总住院时长等，对上述指标进行统计学分析并构建列线图。结果本研究最终纳入362例患者，根据最终是否行机械通气分为经鼻高流量氧疗组（HFNC组）及氧疗失败行无创正压机械通气组（noninvasive positive pressure ventilation, NIPPV组）。将两组患者基线资料进行单因素及二元Logistic多因素回归分析后，结果表明APACHEⅡ评分(OR=1.323,95%CI:1.818~1.483)、ROX指数(OR=0.371,95%CI: 0.226~0.609)、总住院时长(OR=1.097,95%CI:1.003~1.200)及合并急性呼吸衰竭(OR=2.456,95%CI: 1.368~4.506)是决定患者是否行机械通气的独立影响因素。基于上述独立影响因素构建列线图，通过评估及验证模型显示，该模型的拟合优度R2为0.892，C-index为0.985；模型的校准曲线与理想曲线拟合较好，列线图与各独立影响因素的ROC曲线下面积分别为0.985、0.959、0.899、0.656和0.576，表明该模型比单独指标预测风险效能更高；决策曲线分析也显示出该列线图具有极高的临床获益性。结论影响经鼻高流量氧疗患者是否行机械通相关因素较多，本文通过单因素及多因素分析后将最具有价值的指标联合，建立了预测性能较好的评估患者风险的列线图，可进一步为临床医生提供简单有效的预测方法，提高患者的预后。

简介：摘要目的探讨原矛头腹蛇咬伤患者患肢感染风险的早期预测的方法。方法回顾性收集重庆市急救医疗中心2019年1月至2020年10月，四肢原矛头腹蛇咬伤住院患者108例，根据后期治疗期间是否继发感染分为感染组（23例）和非感染组（85例），对比两组临床特征及入院前血清指标，筛选出感染风险因素；通过联合所有上述方法中筛选出风险因素评分、同时根据蛇咬伤严重程度评分（snakebite severity scale, SSS）、外观评分构建预测模型，对比三种预测模型在两组患者中差异，通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC）评估三种预测模型对原矛头腹蛇咬伤患者患肢感染风险的预测价值。结果两组患者临床特征及入院前血清指标中受伤时间、是否为手足指（趾）受伤、水肿评分、是否存在张力性水疱、是否存在皮下出血、入院血小板计数差异有统计学意义（P<0.05）。构建的三种预测模型得分救过，在感染组与非感染组间差异有统计学意义（P<0.05）。在通过ROC曲线评估三种模型对蛇咬伤后后期感染风险的预测价值中，风险因素数的预测AUC值为0.830（95%CI: 0.635~0.850），截断值2.5、敏感度0.870、特异度0.671，预测价值最佳。结论以风险因素数为标准的预测模型能有效预测蛇咬伤患者感染风险，风险因素数≥3分，提示感染风险大，可作为指导临床治疗方案的依据，值得推广。

简介：无

简介：摘要目的探讨基于多序列磁共振成像(MRI)影像组学和临床特征的模型对儿童髓母细胞瘤(MB)分子亚型的预测价值。方法回顾性分析2011年1月至2020年1月郑州大学第一附属医院100例原发性MB患儿的MRI及临床资料，简单随机抽样选出50例患儿作为训练集，另外50例患儿作为测试集。训练集包括5例WNT激活型MB(WNT)，5例SHH激活型MB(SHH)，28例非WNT/SHH激活型Group3型MB(Group3)，12例非WNT/SHH激活型Group4型MB(Group4)，测试集包括11例WNT，3例SHH，24例Group3，12例Group4。从5 929个在人工勾画的肿瘤区域提取的三维影像组学特征中选择稳健、非冗余的特征，进一步采用Boruta算法选择最优特征，将筛选出的影像组学特征基于训练集(50例)建立随机森林预测模型，并在测试集(50例)进行评估。结合影像组学特征与临床特征，建立随机森林联合预测模、临床-影像组学模型。结果包含13个最优影像组学特征的影像组学模型对分子亚型进行预测，在测试集中，WNT的受试者工作特征曲线下面积(AUC)值为0.923 1，SHH、Group3、Group4的AUC值分别为0.673 7、0.519 2、0.705 0，在加入临床特征后，测试集中WNT和SHH的AUC值提升至0.944 1和0.819 1。结论多序列临床-影像组学模型对儿童MB WNT和SHH分子亚型具有较高的预测价值，可以为患儿个性化诊疗提供决策支持。

简介：目的探讨急诊科女性护士付出获得不平衡现状的预测指标,为提出针对性管理措施提供依据。方法采用横断面调查方法,便利选取南通市3所三级甲等综合医院249名急诊科女性护士为研究对象,用一般资料问卷采集社会人口学特征,用付出-获得不平衡量表对其付出获得不平衡现状进行调查。用Logistic回归分析急诊科女性护士付出获得失衡现状的影响因素,用ROC曲线评价不同指标对急诊科女性护士付出获得失衡的预测能力及最佳界值。结果249名急诊科女性护士中143人(57.43%)存在付出获得不平衡,二元Logistic回归分析显示月收入<4000元、本科学历、轮夜班、合同制和高超负荷是急诊科女性护士付出获得失衡的危险因素(P<0.05)。综合多指标的预测模型的曲线下面积为0.901,界值为0.43,灵敏度为91.7%,特异度为67.0%,阳性似然比为2.780,阴性似然比为0.120,优于单一指标。结论急诊科女性护士付出获得不平衡预测模型具有较好的预测价值。

简介：梅毒是一种传染性强、危害大的性传播疾病。近年来，随着经济的快速发展，一些特殊行业的产生以及频繁的人口流动，致使一些人的性观念、性道德、性行为发生了改变，性传播疾病死灰复燃，梅毒疫情也呈现出不断增长的趋势。及时掌握梅毒疫情的发展变化趋势，对开展梅毒防治工作具有重要的指导意义。本文采用灰色模型CM（1，1）对杭州市梅毒疫情进行预测，为制定梅毒防治政策提供依据。

简介：目的分析护理专业本科毕业生课程成绩、实习成绩与全国执业护士考试成绩的关系,建立护理专业本科毕业生基本胜任力的预测模型.方法在某省属护理院校收集228名护理专业本科毕业生的课程成绩、实习成绩及全国护士执业资格考试成绩,采用多元逐步回归构建其基本胜任力的预测模型.结果护士执业资格考试成绩与23门课程成绩、4个科室实习成绩密切相关（r=0.147～0.589,P＜0.05）;其中外科护理学X1、内科护理学X2、计算机基础X3与社区护理学X4等课程成绩进入学生专业实务能力水平（Y1）多元逐步回归方程Y1=46.446＋0.326X1＋0.269X2＋0.117X3＋0.131X4（F=31.313,P=0.000）,共同解释了总变异的36.2％;妇产科实习X5儿科实习X6与外科实习成绩X7进入专业实践能力（Y2）多元逐步回归方程Y2=44.744＋0.367X5＋0.136X6＋0.321X7（F=28.852,P=0.000）,共同解释了总变异的28.1％.结论加强计算机基础、护理专业课及临床实习的教学,有助于护理专业本科生基本胜任力的提升.

简介：摘要目的建立能够评估多发伤患者院内早期死亡风险的列线图预测模型。方法对Dryad开放数据库中一项关于多发伤研究数据进行二次分析，纳入原数据中18～65岁的多发伤患者，剔除入院时血乳酸（Lac）、格拉斯哥昏迷评分（GCS）、损伤严重程度评分（ISS）和72 h内死亡等变量缺失的患者。分析72 h内死亡患者与存活患者性别、年龄及入院时Lac、ISS评分、GCS评分等各指标的差异，通过Logistic回归分析72 h死亡危险因素，并应用R语言软件将危险因素建立列线图预测模型；应用受试者工作特征曲线（ROC）评价该模型的预测能力，并通过自举法（Bootstrap法）重复抽样1 000次进行内部验证。使用决策曲线（DCA）分析预测模型的临床实用价值。结果共纳入2 315例多发伤患者，Logistic回归分析显示，血Lac、GCS评分和年龄>55岁为多发伤患者72 h内死亡的危险因素〔Lac：优势比（OR）＝1.36，95%可信区间（95%CI）为1.29～1.42，P<0.001；GCS评分：OR＝0.76，95%CI为0.73～0.79，P<0.001；年龄>55岁：OR＝1.92，95%CI为1.37～2.66，P<0.001〕，使用上述危险因素建立预测模型并通过列线图展示。ROC曲线分析显示，列线图模型预测多发伤患者72 h内死亡风险的ROC曲线下面积（AUC）为0.858，预测能力显著高于血Lac（AUC＝0.743）、GCS评分（AUC＝0.774）单项危险因素和ISS评分（AUC＝0.699），均P<0.05。模型校准图显示预测概率与实际发生概率趋于一致；同时DCA曲线分析显示，列线图模型对多发伤患者72 h死亡风险预测有重要临床应用价值。结论列线图预测模型对多发伤患者72 h内死亡风险具有较好的预测效能，可实现个体化、可视化、图形化预测，为多发伤的分级诊疗以及精准医疗提供良好的诊疗工具。

简介：摘要目的建立成人主动脉手术患者术中压力性损伤的Nomogram预测模型，并检验模型的有效性。方法采用便利抽样的方法选取2016年7月—2017年3月在北京安贞医院手术室进行主动脉手术的患者400例，应用主动脉手术患者术中压力性损伤危险因素调查表收集资料。主动脉手术患者术中压力性损伤的危险因素采用多因素Logistic回归分析，建立Nomogram模型，并采用ROC曲线验证模型预测的准确性。结果研究共收集样本400例，发生术中压力性损伤167例，发生率为41.75%。术前绝对卧床、术中深低温停循环、术中使用去甲肾上腺素、肾上腺素、多巴胺、术中受压部位浸湿是主动脉手术患者术中压力性损伤的危险因素（P<0.05）。以此建立Nomogram模型，C-index值为0.786，ROC曲线下面积为0.785，灵敏度为73.65%，特异度为68.67%。结论主动脉手术患者术中压力性损伤的Nomogram模型可以准确预测此类患者术中压力性损伤的发生风险，预测方法便捷、可操作性强、结果直观，便于临床护士快速、准确判断主动脉手术患者发生术中压力性损伤的风险。

简介：摘要食管的淋巴管网丰富，引流范围广泛，涉及颈、胸和腹等处20余组淋巴结。淋巴结转移状态也是确定食管癌分期的重要指标，是判断患者预后的独立因子。手术依然是食管癌治疗最重要的方式之一。然而，目前关于食管癌淋巴结转移规律和食管癌淋巴结清扫范围依然缺乏统一的认识。选择性三野淋巴结清扫似乎更符合个性化医疗和精准医疗的时代潮流，但由于影像学诊断颈部淋巴结转移的灵敏性和特异性不足，选择性三野淋巴结清扫仍需高质量的临床证据验证。基于大数据的数学建模和影像组学已辅助用于疾病的临床诊断、治疗和预后的临床抉择，对其深入的研究及发展将有助于食管癌相关的诊断和治疗。

简介：摘要目的探讨COMPASS-CAT(COMPASS-cancerassociated thrombosis)风险评估模型和Khorana改良风险评估模型对老年肺癌患者静脉血栓栓塞症(VTE)发生风险的预测价值。方法回顾性收集2013年3月至2017年3月在中国医学科学肿瘤医院276例60岁以上确诊肺癌的住院患者病历资料，其中VTE组39例，非VTE组237例；应用COMPASS-CAT模型和Khorana改良模型对两组患者进血栓风险评分；计算两种模型的灵敏度、特异度和约登指数；绘制受试者工作特征曲线(ROC)；应用Medcalc软件分析及多因素Logistic回归分析比较两种评估模型对老年肺癌患者VTE风险的预测效能及影响。结果276例患者中VTE发生率14.13%(39/276)。COMPASS-CAT模型和Khorana改良模型的灵敏度分别为0.718、0.795；特异度分别为0.861、0.527；约登指数分别为0.524；0.348；ROC下面积(AUC)分别为0.789，0.661。应用Medcalc软件比较2种模型，COMPASS-CAT风险评估模型曲线下面积较Khorana血栓风险评估模型增加0.128，(Z＝2.676，P＝0.0075)。多因素Logistics回归分析，COMPASS-CAT评分≥7分、Khorana改良模型≥2分是老年肺癌患者发生VTE的独立影响因素(P<0.05)。结论Khorana改良预测模型对老年肺癌患者的VTE发生风险有预测价值，预测准确性较低，COMPASS-CAT模型对老年肺癌患者VTE风险预测价值高于Khorana改良模型，更适合用于老年肺癌患者的VTE风险评估。

简介：摘要目的快速筛查护理给药风险事件，提出全面而有针对性的防范措施，以期指导临床护理工作，确保患者用药安全，提升护理质量，为药物护理质量管理体系提供较为可靠的理论框架和依据。方法采用回顾性病例对照研究设计，选取2016年1月—2018年12月某三甲医院上报的688例护理给药错误事件作为病例组，以病例组例数的2倍数在同时期药物执行数据库中进行随机抽样，抽样1 376例未发生给药错误的护理给药事件作为对照组。对给药错误事件发生的相关客观因素及人为因素进行单因素及多因素Logistic回归分析，探讨护理给药错误事件的潜在危险因素，构建护理给药错误事件的风险预测模型。结果单因素分析显示，护士职称、护龄、患者性别、患者文化程度、患者年龄、给药班次、交接班时段、工作时长、给药途径、药物执行的科室是护理给药错误事件的影响因素（P<0.05）。通过多因素Logistic回归分析将护龄、科室、给药途径、患者年龄、是否处于交接班时段纳入最终的护理给药错误事件风险预测模型（P<0.05）。绘制并计算ROC下面积（AUC）=0.765，AUC>0.7，显示该模型有较好的临床预测能力。结论护理给药错误预测模型的构建可为临床药物护理提供理论依据，对于保障医院药物护理管理体系更具针对性及实用性，能够保证护理安全。

简介：摘要目的通过分析老年住院患者肌肉减少症的相关因素，建立个体化预测肌肉减少症发生风险的列线图模型。方法收集2017年1月至2018年12月青海大学附属医院全科医学科住院患者，年龄≥60岁，采用亚洲肌肉减少症工作组诊断标准进行患者的纳入，通过Logistic回归筛选出老年患者肌肉减少症发生的独立危险因素，根据独立危险因素建立预测肌肉减少症发生风险的列线图模型，使用Bootstrap法进行模型验证，使用C-index和校准曲线对预测模型的区分度及校准度进行评估。结果268例老年患者发生肌肉减少症83例，发生率为30.9%。年龄（OR=1.726，95% CI 1.244～2.432）、体质量指数（OR=0.753，95% CI 0.621～0.969）、吸烟（持续/长期）（OR=1.081，95% CI 1.048～3.297）、骨质疏松症（OR=2.031，95% CI 1.201～4.193）均是发生老年患者肌肉减少症的独立危险因素。列线图模型预测肌肉减少症发生风险的一致性指数为0.775（95% CI 0.722～0.827）。结论年龄、体质量指数、骨质疏松症和吸烟（持续/长期）这4项可能是老年患者肌肉减少症发生的独立危险因素，列线图模型可更直观地评价老年患者肌肉减少症发生的风险，有较高的临床应用价值。