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目的:基于中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)、单核细胞与高密度脂蛋白比值(MHR)开发新型炎症反应标志物评分并构建Nomogram模型,预测老年转子间骨折术后下肢深静脉血栓形成(DVT)的风险.方法:选取行手术治疗的315例老年转子间骨折病人,采用受试者工作特征(ROC)曲线构建新型炎症反应标志物评分.采用多因素Logistic回归模型分析老年转子间骨折术后下肢DVT发生的独立危险因素.将独立危险因素作为构建Nomogram模型的预测指标并在内部数据集中进行验证.结果:315例病人中,67例病人出现术后下肢DVT,发生率为21.3%.NLR、PLR、LMR及MHR的曲线下面积(AUC)分别为0.716,0.716,0.731,0.716;最佳截断值分别为5.32,189.58,2.57,0.29.年龄、吸烟、术前卧床时间、D-D阳性及NLR-PLR-LMR-MHR评分(NPLMS)是老年转子间骨折术后发生下肢DVT的独立危险因素(P<0.05).校正分析结果显示一致性指数为0.879,ROC分析结果显示AUC为0.882;当预测下肢DVT发生风险阈值为0.06~0.78时,Nomogram模型提供显著临床净收益且收益程度均高于其他临床指标.结论:NPLMS结合年龄、吸烟等危险因素构建的Nomogram模型可以用于指导老年转子间骨折术后下肢DVT的一级预防决策.

作者:胡建华;黄洁;肖莹;程喜荣;刘雯;熊春红;李勇;李慧;余虹

来源:护理研究 2022 年 36卷 21期

知识库介绍

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作者:
胡建华;黄洁;肖莹;程喜荣;刘雯;熊春红;李勇;李慧;余虹
来源:
护理研究 2022 年 36卷 21期
标签:
老年人 转子间骨折 炎症 预测 Nomogram模型
目的:基于中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)、单核细胞与高密度脂蛋白比值(MHR)开发新型炎症反应标志物评分并构建Nomogram模型,预测老年转子间骨折术后下肢深静脉血栓形成(DVT)的风险.方法:选取行手术治疗的315例老年转子间骨折病人,采用受试者工作特征(ROC)曲线构建新型炎症反应标志物评分.采用多因素Logistic回归模型分析老年转子间骨折术后下肢DVT发生的独立危险因素.将独立危险因素作为构建Nomogram模型的预测指标并在内部数据集中进行验证.结果:315例病人中,67例病人出现术后下肢DVT,发生率为21.3%.NLR、PLR、LMR及MHR的曲线下面积(AUC)分别为0.716,0.716,0.731,0.716;最佳截断值分别为5.32,189.58,2.57,0.29.年龄、吸烟、术前卧床时间、D-D阳性及NLR-PLR-LMR-MHR评分(NPLMS)是老年转子间骨折术后发生下肢DVT的独立危险因素(P<0.05).校正分析结果显示一致性指数为0.879,ROC分析结果显示AUC为0.882;当预测下肢DVT发生风险阈值为0.06~0.78时,Nomogram模型提供显著临床净收益且收益程度均高于其他临床指标.结论:NPLMS结合年龄、吸烟等危险因素构建的Nomogram模型可以用于指导老年转子间骨折术后下肢DVT的一级预防决策.