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目的 了解重症脑卒中患者肠内营养喂养不耐受(FI)影响因素并建立预测 FI风险列线图模型.方法采用回顾性病例对照研究方法,选取 2020 年 9 月-2021 年 5 月我院收治的 118 例重症脑卒中患者作为建模组,通过单因素和二分类 logistic回归分析得到 FI 的影响因素,构建发生 FI 风险的列线图模型,并进行内部验证.于2021 年 6 月-2022 年 1 月选取 100 例重症脑卒中患者进行外部验证,通过敏感性、特异性、准确性评价模型的临床预测效果.结果 FI发生率为 43.22%,年龄、APACHE Ⅱ评分、卧床时间、白蛋白、血管活性药物、床头角度是 FI发生的独立影响因素.列线图模型内部验证C-index指数为 0.879;校正曲线进行的一致性检验显示,预测概率与实际发生概率趋于一致.该模型临床预测准确性为 90.0%,敏感性为 92.5%,特异性为 87.2%.结论 本研究构建的预警模型可有效预测重症脑卒中患者早期 FI的发生风险,对预测重症脑卒中肠内营养 FI的发生具有较好的预测价值.

作者:刘佳欣;朱艳华;程培霞;邹琳;杨丽娟

来源:护士进修杂志 2023 年 38卷 12期

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作者:
刘佳欣;朱艳华;程培霞;邹琳;杨丽娟
来源:
护士进修杂志 2023 年 38卷 12期
标签:
重症 脑卒中 肠内营养 喂养不耐受 列线图 预测模型
目的 了解重症脑卒中患者肠内营养喂养不耐受(FI)影响因素并建立预测 FI风险列线图模型.方法采用回顾性病例对照研究方法,选取 2020 年 9 月-2021 年 5 月我院收治的 118 例重症脑卒中患者作为建模组,通过单因素和二分类 logistic回归分析得到 FI 的影响因素,构建发生 FI 风险的列线图模型,并进行内部验证.于2021 年 6 月-2022 年 1 月选取 100 例重症脑卒中患者进行外部验证,通过敏感性、特异性、准确性评价模型的临床预测效果.结果 FI发生率为 43.22%,年龄、APACHE Ⅱ评分、卧床时间、白蛋白、血管活性药物、床头角度是 FI发生的独立影响因素.列线图模型内部验证C-index指数为 0.879;校正曲线进行的一致性检验显示,预测概率与实际发生概率趋于一致.该模型临床预测准确性为 90.0%,敏感性为 92.5%,特异性为 87.2%.结论 本研究构建的预警模型可有效预测重症脑卒中患者早期 FI的发生风险,对预测重症脑卒中肠内营养 FI的发生具有较好的预测价值.