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目的:探索经外周置入中心静脉导管(PICC)相关性上肢深静脉血栓形成的主要危险因素,并建立其风险预测模型.方法:前瞻性研究2014年1月至2015年7月内符合纳入标准的PICC置管患者,根据有无PICC相关性上肢深静脉血栓形成,分为血栓组52例,非血栓组144例.通过单因素分析确定PICC相关性上肢深静脉血栓形成的危险因素.将单因素分析中差异有统计学意义的危险因素进行多元Logistic回归分析,建立风险预测模型.结果:确定中心静脉导管(CVC)/PICC置管史、导管尖端位置、置入血管内径为PICC相关性血栓形成的独立危险因素,据此建立的PICC相关性血栓形成的Logistic回归预测模型为Y=2.040×CVC/PICC置管史+1.964×导管尖端位置-1.572×置入静脉内径+3.338.此模型的ROC曲线下面积为0.872,95%CI为0.817-0.927.结论:导管尖端位置、CVC/PICC置管史、血管内径为PICC相关性上肢深静脉血栓形成的独立危险因素,所建立的Logistic回归预测模型能较好地预测PICC相关性上肢深静脉血栓的发生.

作者:蒿若楠;胡芳;张杰;马志承;唐万斌;胡蒙

来源:天津医科大学学报 2016 年 22卷 2期

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作者:
蒿若楠;胡芳;张杰;马志承;唐万斌;胡蒙
来源:
天津医科大学学报 2016 年 22卷 2期
标签:
经外周置入中心静脉导管 上肢深静脉血栓 危险因素 预测模型 peripherally inserted central catheter upper extremity deep venous thrombosis risk factor predictive model
目的:探索经外周置入中心静脉导管(PICC)相关性上肢深静脉血栓形成的主要危险因素,并建立其风险预测模型.方法:前瞻性研究2014年1月至2015年7月内符合纳入标准的PICC置管患者,根据有无PICC相关性上肢深静脉血栓形成,分为血栓组52例,非血栓组144例.通过单因素分析确定PICC相关性上肢深静脉血栓形成的危险因素.将单因素分析中差异有统计学意义的危险因素进行多元Logistic回归分析,建立风险预测模型.结果:确定中心静脉导管(CVC)/PICC置管史、导管尖端位置、置入血管内径为PICC相关性血栓形成的独立危险因素,据此建立的PICC相关性血栓形成的Logistic回归预测模型为Y=2.040×CVC/PICC置管史+1.964×导管尖端位置-1.572×置入静脉内径+3.338.此模型的ROC曲线下面积为0.872,95%CI为0.817-0.927.结论:导管尖端位置、CVC/PICC置管史、血管内径为PICC相关性上肢深静脉血栓形成的独立危险因素,所建立的Logistic回归预测模型能较好地预测PICC相关性上肢深静脉血栓的发生.