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目的:对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)临床预测模型,便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法:收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测(PSG)的打鼾患者299例,根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组(143例)及对照组(156例),收集其临床资料数据,形态测量数据,根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征(ROC)曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程,绘制ROC曲线,计算曲线下面积,并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果:打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为 y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级,该预测模型ROC曲线的AUC为0.851(95

作者:刘慧茹;王朝昕;金杰;肖汉琼;裘轶辉;宋大川;陈芝文;董晶

来源:中国医师进修杂志 2021 年 44卷 6期

知识库介绍

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作者:
刘慧茹;王朝昕;金杰;肖汉琼;裘轶辉;宋大川;陈芝文;董晶
来源:
中国医师进修杂志 2021 年 44卷 6期
标签:
打鼾 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 预测模型 Snoring Obstructive sleep apnea hypopnea syndrome Predictive model
目的:对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)临床预测模型,便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法:收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测(PSG)的打鼾患者299例,根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组(143例)及对照组(156例),收集其临床资料数据,形态测量数据,根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征(ROC)曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程,绘制ROC曲线,计算曲线下面积,并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果:打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为 y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级,该预测模型ROC曲线的AUC为0.851(95