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目的 分析未成年发热患者发生甲型流感病毒(influenza A virus,INFA)感染的独立危险因素,构建简单、有效的临床预测模型,以预测患者发生INFA感染的风险.方法 选取2022年6月13日至7月5日于邵阳学院附属第一医院发热门诊就诊的未成年患者1 001例,收集患者的基本资料、血常规、超敏C反应蛋白和鼻咽拭子流感病毒抗原检测结果.首先通过Las-so 回归筛选预测因子,然后进行多因素Logistic回归,建立未成年发热患者发生INFA感染的风险预测模型,并用列线图展示模型.采用ROC曲线和校准曲线评价预测模型的区分度和校准度;使用决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性.采用Boot-strap法重抽样1 000次,对模型进行内部验证.结果 年龄、红细胞压积(HCT)、血小板分布宽度(PDW)、血小板压积(PCT)、淋巴细胞数(Lym#)和中性粒细胞数(Neut#)是未成年发热患者发生INFA感染的风险预测因子.依据预测因子绘制列线图,构建临床预测模型.列线图模型的ROC曲线下面积(AUCROC)为0.728(0.697~0.759),敏感性为71.89%,特异性为64.39%,约登指数为0.363,内部验证C-指数为0.720.结论 构建的临床预测模型较好,可以为临床医生初步识别INFA感染提供依据.

作者:刘望阳;杨修登

来源:临床检验杂志 2023 年 41卷 9期

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作者:
刘望阳;杨修登
来源:
临床检验杂志 2023 年 41卷 9期
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流感病毒 预测模型 发热 预测因子 influenza virus prediction model fever prediction factor
目的 分析未成年发热患者发生甲型流感病毒(influenza A virus,INFA)感染的独立危险因素,构建简单、有效的临床预测模型,以预测患者发生INFA感染的风险.方法 选取2022年6月13日至7月5日于邵阳学院附属第一医院发热门诊就诊的未成年患者1 001例,收集患者的基本资料、血常规、超敏C反应蛋白和鼻咽拭子流感病毒抗原检测结果.首先通过Las-so 回归筛选预测因子,然后进行多因素Logistic回归,建立未成年发热患者发生INFA感染的风险预测模型,并用列线图展示模型.采用ROC曲线和校准曲线评价预测模型的区分度和校准度;使用决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性.采用Boot-strap法重抽样1 000次,对模型进行内部验证.结果 年龄、红细胞压积(HCT)、血小板分布宽度(PDW)、血小板压积(PCT)、淋巴细胞数(Lym#)和中性粒细胞数(Neut#)是未成年发热患者发生INFA感染的风险预测因子.依据预测因子绘制列线图,构建临床预测模型.列线图模型的ROC曲线下面积(AUCROC)为0.728(0.697~0.759),敏感性为71.89%,特异性为64.39%,约登指数为0.363,内部验证C-指数为0.720.结论 构建的临床预测模型较好,可以为临床医生初步识别INFA感染提供依据.