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目的:分析肺癌根治术患者围手术期发生持续性肺不张的危险因素,构建肺癌术后发生持续性肺不张的预测模型。方法:采用便利抽样法,选取2019年7月—2020年6月在同济大学附属上海市肺科医院胸外科行电视辅助胸腔镜手术(VATS)根治肺癌后的332例患者为研究对象,将患者分为非持续性肺不张组( n=104)和持续性肺不张组( n=228)。通过Logistic回归分析探讨肺癌根治术患者围手术期并发术后持续性肺不张的独立预测因素,并建立预测模型。 结果:体重指数、肿瘤的TNM分期、肿瘤病理类型、慢性阻塞性肺疾病病史以及术前新辅助治疗(化疗、免疫治疗、靶向治疗)是VATS术后持续肺不张的独立预测因素( P<0.05)。根据以上预测因素,建立围手术期发生持续性肺不张预测模型,Logit( P)=2.015+0.836×体重指数+2.515×慢性阻塞性肺疾病病史-1.451×病理类型-1.700(Ⅰ期)/1.146(Ⅱ期)×肿瘤TNM分期+3.312×新辅助治疗史。 结论:本研究构建的预测模型可为筛查高风险持续性肺不张患者提供理论依据,为临床医护人员及时对高危患者采取预防性治疗和护理提供参考。

作者:严晓霞;刘虹婷;周春娟;司婷婷;毛燕君

来源:中华现代护理杂志 2022 年 28卷 1期

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作者:
严晓霞;刘虹婷;周春娟;司婷婷;毛燕君
来源:
中华现代护理杂志 2022 年 28卷 1期
标签:
肺肿瘤 手术 肺不张 风险预测模型 高危人群 Lung neoplasm Surgery Atelectasis Risk prediction model High-risk population
目的:分析肺癌根治术患者围手术期发生持续性肺不张的危险因素,构建肺癌术后发生持续性肺不张的预测模型。方法:采用便利抽样法,选取2019年7月—2020年6月在同济大学附属上海市肺科医院胸外科行电视辅助胸腔镜手术(VATS)根治肺癌后的332例患者为研究对象,将患者分为非持续性肺不张组( n=104)和持续性肺不张组( n=228)。通过Logistic回归分析探讨肺癌根治术患者围手术期并发术后持续性肺不张的独立预测因素,并建立预测模型。 结果:体重指数、肿瘤的TNM分期、肿瘤病理类型、慢性阻塞性肺疾病病史以及术前新辅助治疗(化疗、免疫治疗、靶向治疗)是VATS术后持续肺不张的独立预测因素( P<0.05)。根据以上预测因素,建立围手术期发生持续性肺不张预测模型,Logit( P)=2.015+0.836×体重指数+2.515×慢性阻塞性肺疾病病史-1.451×病理类型-1.700(Ⅰ期)/1.146(Ⅱ期)×肿瘤TNM分期+3.312×新辅助治疗史。 结论:本研究构建的预测模型可为筛查高风险持续性肺不张患者提供理论依据,为临床医护人员及时对高危患者采取预防性治疗和护理提供参考。