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目的 基于Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素.方法 前瞻性选取2020年11月至2021年11月海南医学院第一附属医院收治的急性类鼻疽脓毒症患者109例,均按照标准规程对患者进行抗生素治疗.分析急性类鼻疽脓毒症的临床特征,并根据预后将其分为预后良好组(n=51)和预后不良组(n=58).比较两组患者一般资料,单因素及多因素Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素,并根据分析结果构建预后预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析该预后预测模型的预测价值.结果 畏寒高热、咳嗽咳痰、感染指标升高为急性类鼻疽脓毒症主要临床特征.预后良好组与预后不良组年龄、职业、居住地、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎比较,差异均有统计学意义(P<0.05).多因素Logistic回归模型显示,年龄、职业、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎结果与急性类鼻疽脓毒症预后不良相关(P<0.05).根据危险因素构建预后预测模型,并进行ROC曲线分析,结果显示该模型预测急性类鼻疽脓毒症预后不良的ROC曲线下面积为0.850,敏感度为90.00%,特异度为70.00%.结论 Logistic回归模型

作者:吴海琴;邱名耀;鄞晓斌;王秋婷

来源:临床和实验医学杂志 2023 年 22卷 5期

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作者:
吴海琴;邱名耀;鄞晓斌;王秋婷
来源:
临床和实验医学杂志 2023 年 22卷 5期
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急性类鼻疽脓毒症 预后 Logistic回归模型 危险因素
目的 基于Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素.方法 前瞻性选取2020年11月至2021年11月海南医学院第一附属医院收治的急性类鼻疽脓毒症患者109例,均按照标准规程对患者进行抗生素治疗.分析急性类鼻疽脓毒症的临床特征,并根据预后将其分为预后良好组(n=51)和预后不良组(n=58).比较两组患者一般资料,单因素及多因素Logistic回归模型分析急性类鼻疽脓毒症患者预后不良的危险因素,并根据分析结果构建预后预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析该预后预测模型的预测价值.结果 畏寒高热、咳嗽咳痰、感染指标升高为急性类鼻疽脓毒症主要临床特征.预后良好组与预后不良组年龄、职业、居住地、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎比较,差异均有统计学意义(P<0.05).多因素Logistic回归模型显示,年龄、职业、体重、饮酒史、长期使用糖皮质激素情况、免疫抑制剂使用情况、合并糖尿病、合并慢性乙型肝炎结果与急性类鼻疽脓毒症预后不良相关(P<0.05).根据危险因素构建预后预测模型,并进行ROC曲线分析,结果显示该模型预测急性类鼻疽脓毒症预后不良的ROC曲线下面积为0.850,敏感度为90.00%,特异度为70.00%.结论 Logistic回归模型