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目的 探讨急诊重症监护室患者入院 3d死亡的独立危险因素,以此建立动态网页列线图预测模型并进行验证.方法 回顾性收集2018 年1 月至2020 年12 月南京医科大学附属无锡第二医院急诊重症监护病房(EICU)收治的634 例患者为研究对象,用其临床资料建立预测模型和内部验证.收集 2021 年1 月至12 月该院EICU收治的189 例患者,用其临床数据作为验证队列.采用单因素和多因素logistic回归分析确定EICU病人早期死亡的危险因素,并构建列线图模型.受试者工作特征曲线(ROC)、C指数及校准曲线评估列线图模型的预测效能,决策曲线分析评估模型的临床获益.在验证队列中对模型进行外部验证.结果 全组634 例EICU患者中,61 例(9.62

作者:孙雨婷;史益凡;陆肖娴

来源:牡丹江医学院学报 2023 年 44卷 4期

知识库介绍

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作者:
孙雨婷;史益凡;陆肖娴
来源:
牡丹江医学院学报 2023 年 44卷 4期
标签:
急诊重症 早期死亡 列线图 预测模型 emergency critical illness early death nomogram prediction model
目的 探讨急诊重症监护室患者入院 3d死亡的独立危险因素,以此建立动态网页列线图预测模型并进行验证.方法 回顾性收集2018 年1 月至2020 年12 月南京医科大学附属无锡第二医院急诊重症监护病房(EICU)收治的634 例患者为研究对象,用其临床资料建立预测模型和内部验证.收集 2021 年1 月至12 月该院EICU收治的189 例患者,用其临床数据作为验证队列.采用单因素和多因素logistic回归分析确定EICU病人早期死亡的危险因素,并构建列线图模型.受试者工作特征曲线(ROC)、C指数及校准曲线评估列线图模型的预测效能,决策曲线分析评估模型的临床获益.在验证队列中对模型进行外部验证.结果 全组634 例EICU患者中,61 例(9.62