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目的 构建并验证ICU获得性衰弱风险预测模型,为早期筛查ICU获得性衰弱危险人群提供有效工具.方法 Meta分析ICU获得性衰弱的危险因素,以各危险因素的综合危险度的自然对数为模型的β系数,以某时段ICU获得性衰弱发病率与未发病率比值的自然对数为模型的α系数,建立预测模型.收集137例ICU患者资料,分析模型的预测性能.结果 ICU获得性衰弱预测模型为logit(P)=-0.781+0.039年龄+0.077APACHE+0.940休克+0.122机械通气时长十0.971脓毒血症+0.756神经肌肉阻滞剂+1.311血管活性药物+1.308皮质类固醇+0.747性别+0.626高血糖+1.973肾脏替代治疗;模型ROC曲线下面积为0.752,95%CI(0.672,0.833),概率P函数的临界值为0.998,敏感度为0.930,特异度为0.489.结论 基于Meta分析建立的ICU获得性衰弱风险预测模型可作为早期预测ICU获得性衰弱危险人群的工具.

作者:刘杨;罗健;刘苗;周兴婷;丁韫晗;胡梦阳;孟莹莹

来源:护理学杂志 2022 年 37卷 7期

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作者:
刘杨;罗健;刘苗;周兴婷;丁韫晗;胡梦阳;孟莹莹
来源:
护理学杂志 2022 年 37卷 7期
标签:
ICU获得性衰弱 预测模型 Meta分析 危险因素 预测效能
目的 构建并验证ICU获得性衰弱风险预测模型,为早期筛查ICU获得性衰弱危险人群提供有效工具.方法 Meta分析ICU获得性衰弱的危险因素,以各危险因素的综合危险度的自然对数为模型的β系数,以某时段ICU获得性衰弱发病率与未发病率比值的自然对数为模型的α系数,建立预测模型.收集137例ICU患者资料,分析模型的预测性能.结果 ICU获得性衰弱预测模型为logit(P)=-0.781+0.039年龄+0.077APACHE+0.940休克+0.122机械通气时长十0.971脓毒血症+0.756神经肌肉阻滞剂+1.311血管活性药物+1.308皮质类固醇+0.747性别+0.626高血糖+1.973肾脏替代治疗;模型ROC曲线下面积为0.752,95%CI(0.672,0.833),概率P函数的临界值为0.998,敏感度为0.930,特异度为0.489.结论 基于Meta分析建立的ICU获得性衰弱风险预测模型可作为早期预测ICU获得性衰弱危险人群的工具.