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目的:对精神科急诊患者攻击行为发生风险的相关因素进行调查及分析,构建预测模型并对模型进行评价.方法:筛选精神科急诊患者12 345例纳入分析,使用攻击风险评估表评分将患者分为低风险组(≤Ⅰ级)与高风险组(>Ⅰ级),对两组患者进行人口学及疾病学资料的调查,使用Logistic回归分析确定攻击行为发生的危险因素,并进行模型构建.结果:纳入分析的患者中低风险组6 771例,高风险组5 574例;两组在性别、婚姻状况、受教育年限、就业情况、家庭月收入、与父母同胞的关系等人口学变量及就诊时间、发病诱因、病前性格、起病形式、精神病家族史、首发年龄、精神科总住院次数等疾病学变量均有统计学意义(P<0.05或P<0.01).对模型进行评价,区分度、灵敏度均较好,但校准度一般.结论:攻击风险预测模型对精神科急诊患者攻击风险的预测能力一般,提示攻击行为发生的危险因素可能与人口疾病学危险因素之外的其他因素也相关.

作者:潘轶竹;王刚;朱辉;及晓;李京渊;李小强;尹利;陈媛

来源:临床精神医学杂志 2022 年 32卷 2期

知识库介绍

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作者:
潘轶竹;王刚;朱辉;及晓;李京渊;李小强;尹利;陈媛
来源:
临床精神医学杂志 2022 年 32卷 2期
标签:
精神科急诊 攻击行为 风险预测 模型构建
目的:对精神科急诊患者攻击行为发生风险的相关因素进行调查及分析,构建预测模型并对模型进行评价.方法:筛选精神科急诊患者12 345例纳入分析,使用攻击风险评估表评分将患者分为低风险组(≤Ⅰ级)与高风险组(>Ⅰ级),对两组患者进行人口学及疾病学资料的调查,使用Logistic回归分析确定攻击行为发生的危险因素,并进行模型构建.结果:纳入分析的患者中低风险组6 771例,高风险组5 574例;两组在性别、婚姻状况、受教育年限、就业情况、家庭月收入、与父母同胞的关系等人口学变量及就诊时间、发病诱因、病前性格、起病形式、精神病家族史、首发年龄、精神科总住院次数等疾病学变量均有统计学意义(P<0.05或P<0.01).对模型进行评价,区分度、灵敏度均较好,但校准度一般.结论:攻击风险预测模型对精神科急诊患者攻击风险的预测能力一般,提示攻击行为发生的危险因素可能与人口疾病学危险因素之外的其他因素也相关.