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目的:筛选急性脑出血患者置入胃管的预测因素,构建急性脑出血患者置入胃管的预测模型并分析其诊断效能。方法:选取2007年5月至2019年5月北京协和医院收治的1 425例急性脑缺血患者作为研究对象。根据患者入院后是否置入胃管将患者分为置入胃管组(观察组)135例和未置入组(对照组)1 290例。采用Logistic回归分析影响急性脑出血置入胃管的预测因素,并构建急性脑出血患者置入胃管的预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)分析闭塞性脑积水+疾病严重程度+标准吞咽功能量表(SSA)分级+接受吞咽试验(模型A)预测急性脑出血患者置入胃管的效能。结果:2组在学历、居住地、脑室内出血、闭塞性脑积水、痴呆、心力衰竭、心理反应、SSA分级、疾病严重程度、接受吞咽实验方面比较,差异有统计学意义( χ2值为10.182~99.194, P<0.05)。Logistic回归分析结果显示闭塞性脑积水、疾病严重程度、SSA分级、接受吞咽实验与急性脑出血患者置入胃管密切相关。模型A预测急性脑出血患者置入胃管的曲线下面积、敏感度、特异度分别为0.874、77.78

作者:张毅;刘颖;郭金竹

来源:中国实用护理杂志 2020 年 36卷 28期

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作者:
张毅;刘颖;郭金竹
来源:
中国实用护理杂志 2020 年 36卷 28期
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急性脑出血 置入胃管 预测因素 模型 Acute cerebral hemorrhage Placement of gastric tube Predictive factors Model
目的:筛选急性脑出血患者置入胃管的预测因素,构建急性脑出血患者置入胃管的预测模型并分析其诊断效能。方法:选取2007年5月至2019年5月北京协和医院收治的1 425例急性脑缺血患者作为研究对象。根据患者入院后是否置入胃管将患者分为置入胃管组(观察组)135例和未置入组(对照组)1 290例。采用Logistic回归分析影响急性脑出血置入胃管的预测因素,并构建急性脑出血患者置入胃管的预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)分析闭塞性脑积水+疾病严重程度+标准吞咽功能量表(SSA)分级+接受吞咽试验(模型A)预测急性脑出血患者置入胃管的效能。结果:2组在学历、居住地、脑室内出血、闭塞性脑积水、痴呆、心力衰竭、心理反应、SSA分级、疾病严重程度、接受吞咽实验方面比较,差异有统计学意义( χ2值为10.182~99.194, P<0.05)。Logistic回归分析结果显示闭塞性脑积水、疾病严重程度、SSA分级、接受吞咽实验与急性脑出血患者置入胃管密切相关。模型A预测急性脑出血患者置入胃管的曲线下面积、敏感度、特异度分别为0.874、77.78