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目的:分析儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的影响因素并构建其列线图模型.方法:收集医院消化科2021年1月—2021年6月180例结肠镜检查患儿的临床相关资料.使用Boston肠道准备量表(BBPS)将患儿分为肠道准备合格组(BBPS≥6分)与肠道准备不合格组(BBPS<6分).采用二元Logistic回归模型分析儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的独立影响因素,使用R软件构建预测儿童结肠镜检查肠道准备不合格影响因素的列线图模型,并进行验证.结果:二元Logistic回归分析显示,性别(OR=2.181)、便秘史(OR=0.400)、是否订肠道准备营养餐(OR=2.893)、肠道准备好后等待时间(OR=0.638)是儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的独立影响因素(P<0.05).据此构建列线图模型并进行验证,ROC曲线显示该模型预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格风险曲线下面积为0.759,校准曲线为斜率接近于1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(χ2=9.893,P=0.273)显示该模型能较为准确地预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的发生风险.结论:构建的儿童结肠镜检查前肠道准备不合格影响因素列线图模型具有良好的精准度与区分度,可个性化较为准确地预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的发生风险,提高临床护理质量.

作者:郑建珊;吴冠虹;张丽艳;潘桂清

来源:全科护理 2023 年 21卷 1期

知识库介绍

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作者:
郑建珊;吴冠虹;张丽艳;潘桂清
来源:
全科护理 2023 年 21卷 1期
标签:
结肠镜检查 肠道准备不合格 影响因素 列线图
目的:分析儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的影响因素并构建其列线图模型.方法:收集医院消化科2021年1月—2021年6月180例结肠镜检查患儿的临床相关资料.使用Boston肠道准备量表(BBPS)将患儿分为肠道准备合格组(BBPS≥6分)与肠道准备不合格组(BBPS<6分).采用二元Logistic回归模型分析儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的独立影响因素,使用R软件构建预测儿童结肠镜检查肠道准备不合格影响因素的列线图模型,并进行验证.结果:二元Logistic回归分析显示,性别(OR=2.181)、便秘史(OR=0.400)、是否订肠道准备营养餐(OR=2.893)、肠道准备好后等待时间(OR=0.638)是儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的独立影响因素(P<0.05).据此构建列线图模型并进行验证,ROC曲线显示该模型预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格风险曲线下面积为0.759,校准曲线为斜率接近于1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(χ2=9.893,P=0.273)显示该模型能较为准确地预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的发生风险.结论:构建的儿童结肠镜检查前肠道准备不合格影响因素列线图模型具有良好的精准度与区分度,可个性化较为准确地预测儿童结肠镜检查前肠道准备不合格的发生风险,提高临床护理质量.