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目的:分析手术患儿发生术中低体温的危险因素,建立并验证患儿术中低体温风险预测模型.方法:调查2020年6月1日~8月31日山东大学齐鲁医院接受外科手术的672例患儿,收集临床资料,按照是否发生术中低体温将其分为非低体温组和低体温组.应用Logistic回归算法构建患儿术中低体温风险预测模型并验证其应用效果.结果:两组患儿在体质量指数(BMI)、手术类型、麻醉方法、术中是否输血、保温措施种类、基础体温、手术间温度等方面比较差异有统计学意义(P<0.01,P<0.05).Logistic回归分析显示,患儿偏瘦、术中输血(>50 ml)是发生术中低体温的独立危险因素(P<0.01);基础体温正常(>36.5℃)、手术间温度较高(≥23℃)是维持术中正常体温的保护性因素(P<0.01).预测模型受试者工作特征曲线下面积为0.837,灵敏度为69.10%,特异度为91.90%,准确率为85.86%.结论:基于Logistic回归法构建的患儿术中低体温预测模型具有良好的准确度和区分度,可以为术中低体温的个体化预防提供参考.

作者:李悦;李丽;房馨;翟永华

来源:齐鲁护理杂志 2023 年 29卷 8期

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作者:
李悦;李丽;房馨;翟永华
来源:
齐鲁护理杂志 2023 年 29卷 8期
标签:
患儿 术中低体温 影响因素 预测模型 手术室护理
目的:分析手术患儿发生术中低体温的危险因素,建立并验证患儿术中低体温风险预测模型.方法:调查2020年6月1日~8月31日山东大学齐鲁医院接受外科手术的672例患儿,收集临床资料,按照是否发生术中低体温将其分为非低体温组和低体温组.应用Logistic回归算法构建患儿术中低体温风险预测模型并验证其应用效果.结果:两组患儿在体质量指数(BMI)、手术类型、麻醉方法、术中是否输血、保温措施种类、基础体温、手术间温度等方面比较差异有统计学意义(P<0.01,P<0.05).Logistic回归分析显示,患儿偏瘦、术中输血(>50 ml)是发生术中低体温的独立危险因素(P<0.01);基础体温正常(>36.5℃)、手术间温度较高(≥23℃)是维持术中正常体温的保护性因素(P<0.01).预测模型受试者工作特征曲线下面积为0.837,灵敏度为69.10%,特异度为91.90%,准确率为85.86%.结论:基于Logistic回归法构建的患儿术中低体温预测模型具有良好的准确度和区分度,可以为术中低体温的个体化预防提供参考.