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目的 探讨全髋关节置换术后谵妄的影响因素,并构建预测列线图模型.方法 回顾性分析2018年4月—2023年4月行全髋关节置换术治疗的320例患者的临床资料,根据术后谵妄发生情况将其分为发生谵妄组72例和未发生谵妄组248例.采用单因素方差分析比较2组一般资料;将有统计学意义的指标纳入二元Logistic回归模型,分析影响全髋关节置换术后谵妄的相关因素,并构建预测模型.结果 二元Logistic回归分析显示,年龄、合并慢性阻塞性肺疾病、股骨颈骨折、手术时间、术中出血量、术后4 h的C反应蛋白(CRP)水平、术后低氧血症、复苏时间(≥1 h)、术后疼痛评分(≥4分)、伴有营养障碍、伴有睡眠障碍、伴有认知功能障碍是影响全髋关节置换术后谵妄的危险因素(P<0.05).纳入上述因素构建的预测模型的整体预测准确率为99.7%,Hosmer-Lemeshow拟合度检验分析显示模型具备较好的拟合优度.Bootstrap法内验证预测模型的曲线下面积(AUC)为0.992,敏感度为99.6%,特异度为93.1%.结论 年龄、合并慢性阻塞性肺疾病、股骨颈骨折、手术时间、术中出血量、术后4 h的CRP水平、术后低氧血症、复苏时间(≥1h)、术后疼痛评分(≥4分)、伴有营养障碍、伴有睡眠障碍、伴有认知功能障碍是影响全髋关节置换术后谵妄的危险因素,基于上述相关因素构建的风

作者:韩丽莹;董丽娟;张训功

来源:实用临床医药杂志 2023 年 27卷 21期

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作者:
韩丽莹;董丽娟;张训功
来源:
实用临床医药杂志 2023 年 27卷 21期
标签:
全髋关节置换 术后谵妄 影响因素 预测模型 简单随机抽样法 total hip arthroplasty postoperative delirium influencing factors prediction model simple random sampling method
目的 探讨全髋关节置换术后谵妄的影响因素,并构建预测列线图模型.方法 回顾性分析2018年4月—2023年4月行全髋关节置换术治疗的320例患者的临床资料,根据术后谵妄发生情况将其分为发生谵妄组72例和未发生谵妄组248例.采用单因素方差分析比较2组一般资料;将有统计学意义的指标纳入二元Logistic回归模型,分析影响全髋关节置换术后谵妄的相关因素,并构建预测模型.结果 二元Logistic回归分析显示,年龄、合并慢性阻塞性肺疾病、股骨颈骨折、手术时间、术中出血量、术后4 h的C反应蛋白(CRP)水平、术后低氧血症、复苏时间(≥1 h)、术后疼痛评分(≥4分)、伴有营养障碍、伴有睡眠障碍、伴有认知功能障碍是影响全髋关节置换术后谵妄的危险因素(P<0.05).纳入上述因素构建的预测模型的整体预测准确率为99.7%,Hosmer-Lemeshow拟合度检验分析显示模型具备较好的拟合优度.Bootstrap法内验证预测模型的曲线下面积(AUC)为0.992,敏感度为99.6%,特异度为93.1%.结论 年龄、合并慢性阻塞性肺疾病、股骨颈骨折、手术时间、术中出血量、术后4 h的CRP水平、术后低氧血症、复苏时间(≥1h)、术后疼痛评分(≥4分)、伴有营养障碍、伴有睡眠障碍、伴有认知功能障碍是影响全髋关节置换术后谵妄的危险因素,基于上述相关因素构建的风