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分析影响断指再植患者再植指体功能恢复的危险因素,并构建临床预测模型。 方法:2016年1月-2020年1月我院收治的断指病例331例,将其中231例病例根据患者术后12个月指体功能恢复情况分为中/差组( 68 例)和优/良组( 163 例) ,记录患者性别、年龄、受教育程度、职业类型、离断平面、受伤类型、内固定方式、拔除克氏针时间、术后心理状态、合理功能锻炼等因素,对相关因子进行单因素分析,并对有统计学意义的因子再进行多因素logistic回归分析,并建立风险预测模型。随后使用该模型对剩下的100例患者进行评估,结果采用受试者工作特征( receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积( area under curve, AUC)进行统计分析,检验该风险预测模型的预测效能。结果:中/差组与优/良组相比,在性别、职业类型、受伤类型上不具有统计学意义(P>0. 05);在年龄、受教育程度、离断平面、内固定方式、术后心理状态、合理功能锻炼这6项危险因素上具有统计学意义( P<0 . 05 ) ,对这些因素使用logistic回归分析构建断指再植患者再植指体功能恢复的临床预测模型:y=eLogit(P)/[1 +eLogit(P) ]。使用模型对患者进行评估后显示模型总正确率为86 . 0

来源:中国伤残医学 2022 年 30卷 16期

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中国伤残医学 2022 年 30卷 16期
标签:
断指再植 指体功能恢复 危险因素 临床预测模型 延续护理 Replantation of severed finger; Recovery of finger body function; Risk factors; Clinical prediction model;Continued nursing
分析影响断指再植患者再植指体功能恢复的危险因素,并构建临床预测模型。 方法:2016年1月-2020年1月我院收治的断指病例331例,将其中231例病例根据患者术后12个月指体功能恢复情况分为中/差组( 68 例)和优/良组( 163 例) ,记录患者性别、年龄、受教育程度、职业类型、离断平面、受伤类型、内固定方式、拔除克氏针时间、术后心理状态、合理功能锻炼等因素,对相关因子进行单因素分析,并对有统计学意义的因子再进行多因素logistic回归分析,并建立风险预测模型。随后使用该模型对剩下的100例患者进行评估,结果采用受试者工作特征( receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积( area under curve, AUC)进行统计分析,检验该风险预测模型的预测效能。结果:中/差组与优/良组相比,在性别、职业类型、受伤类型上不具有统计学意义(P>0. 05);在年龄、受教育程度、离断平面、内固定方式、术后心理状态、合理功能锻炼这6项危险因素上具有统计学意义( P<0 . 05 ) ,对这些因素使用logistic回归分析构建断指再植患者再植指体功能恢复的临床预测模型:y=eLogit(P)/[1 +eLogit(P) ]。使用模型对患者进行评估后显示模型总正确率为86 . 0