10.3760/cma.j.cn221370-20210823-00042
基于Logistic回归分析构建急诊创伤后患者自发性低体温预测模型
目的:构建自发性低体温发生的风险预测模型,评估该模型对急诊创伤后患者的预测效果。方法:选取2018年1月至2019年12月该院急诊科收治的急性创伤患者152例,根据其发生自发性低体温情况分为低温组(发生低体温,62例)和对照组(未发生低体温,90例)。采用修正版Glasgow评分(GCS)评估患者创伤程度;收集患者人口学信息、创伤类别、现场状态、评估项目等资料,并进行凝血功能检查,通过单因素分析进行比较;应用Logistic回归构建预测模型,并用Hosmer-Lemeshow对模型拟合度进行验证;采用ROC曲线检验模型预测效果。同时抽取2020年60例急诊创伤患者对模型做进一步应用效果验证。结果:建模时患者低体温发生率为41.79%,验证时为41.67%。低温组与对照组相比,创伤程度、就诊时体位、入院时衣物潮湿、转运时采取保暖措施、院前输液、修正GCS评分及凝血酶原时间(PT)差异有统计学意义(
P<0.05)。最终创伤程度(X1)、就诊时体位(X2)、转运时采取保暖措施(X4)及修正GCS评分(X6)进入预测模型:Y=23.56-1.04X1+1.26X2-0.72X4-0.57X6。Hosmer-Lemeshow检验
P值为0.134,ROC曲线的约登指数0.61作为预测的临界值,测得ROC曲线下面积为0.876,敏感度为81.6%,特异性为79.8%。模型实际应用时预测的总准确率为83.33%。
结论:基于Logistic回归构建的自发性低体温预测模型效果良好,可用于低体温风险急诊创伤后患者的临床筛选。
急诊、创伤、自发性低体温、预测模型
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2023-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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