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目的 比较Autar量表与Caprini评估模型对肿瘤患者PICC相关静脉血栓形成的预测效度.方法 采用病例对照研究,收集2012—2017年125例行PICC置管肿瘤患者的一般资料、置管资料.将确诊已发生PICC相关静脉血栓的肿瘤患者作为病例组,按照肿瘤类型相同采用1:4配对方法,选取同期留置但未发生PICC相关静脉血栓的患者作为对照组,使用Autar量表与Caprini评估模型分别对患者进行评分并记录,并分析2个量表的最佳诊断界值.结果 Caprini评估模型最佳诊断界值为7分,灵敏度为0.661,特异度为0.724,曲线下面积为0.763;Autar量表最佳诊断界值为10分,灵敏度为0.642,特异度为0.555,曲线下面积为0.632.结论 Caprini评估模型灵敏度与特异度均高于Autar量表,能够更好地预测肿瘤患者发生PICC相关静脉血栓的风险.

作者:李钱玲;甘秀妮;李源;唐玮

来源:护理学报 2019 年 26卷 22期

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作者:
李钱玲;甘秀妮;李源;唐玮
来源:
护理学报 2019 年 26卷 22期
标签:
Autar量表 Caprini评估模型 PICC相关静脉血栓 风险评估
目的 比较Autar量表与Caprini评估模型对肿瘤患者PICC相关静脉血栓形成的预测效度.方法 采用病例对照研究,收集2012—2017年125例行PICC置管肿瘤患者的一般资料、置管资料.将确诊已发生PICC相关静脉血栓的肿瘤患者作为病例组,按照肿瘤类型相同采用1:4配对方法,选取同期留置但未发生PICC相关静脉血栓的患者作为对照组,使用Autar量表与Caprini评估模型分别对患者进行评分并记录,并分析2个量表的最佳诊断界值.结果 Caprini评估模型最佳诊断界值为7分,灵敏度为0.661,特异度为0.724,曲线下面积为0.763;Autar量表最佳诊断界值为10分,灵敏度为0.642,特异度为0.555,曲线下面积为0.632.结论 Caprini评估模型灵敏度与特异度均高于Autar量表,能够更好地预测肿瘤患者发生PICC相关静脉血栓的风险.