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目的 了解中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素并建立列线图预测模型,为及时合理有效地对中老年跌倒住院患者进行医疗处置提供参考依据.方法 收集山西省汾阳医院2017年1月—2022年1月1500例中老年跌倒住院患者的病历资料,应用多因素非条件logistic回归模型分析中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素,并应用R4.2.0软件建立列线图预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评价模型的区分度,采用Hosmer-Lemeshow检验和Calibration校准曲线评价模型的拟合度.结果 1 500例中老年跌倒住院患者中,出院时治愈1017例,治愈率为67.8%;多因素非条件logistic回归分析结果显示,入院途径为急诊、躯干跌伤、跌伤性质为其他和校正年龄的Charlson共病指数(aCCI)≥ 6分中老年跌倒住院患者的治疗效果较差,上肢和下肢跌伤、跌伤严重程度为中度和重度中老年跌倒住院患者的治疗效果较好;据此建立的列线图预测模型的AUC=0.732(95%CI=0.705~0.759),预测模型的拟合度良好(x2=12.692,P=0.123).结论 入院途径、跌伤部位、跌伤性质、跌伤严重程度和aCCI与中老年跌倒住院患者出院时的疗效密切相关,基于上述5个影响因素建立的列线图预测模型拟合度和区分度良好,有助于中老年跌倒住院患者的个体化治疗和针对性治疗.

作者:赵钦康;魏俊妮

来源:中国公共卫生 2023 年 39卷 7期

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作者:
赵钦康;魏俊妮
来源:
中国公共卫生 2023 年 39卷 7期
标签:
治疗效果 影响因素 预测模型 跌倒住院患者 中老年 treatment outcome influencing factor prediction model inpatients of falls injury middle-aged and elderly people
目的 了解中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素并建立列线图预测模型,为及时合理有效地对中老年跌倒住院患者进行医疗处置提供参考依据.方法 收集山西省汾阳医院2017年1月—2022年1月1500例中老年跌倒住院患者的病历资料,应用多因素非条件logistic回归模型分析中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素,并应用R4.2.0软件建立列线图预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评价模型的区分度,采用Hosmer-Lemeshow检验和Calibration校准曲线评价模型的拟合度.结果 1 500例中老年跌倒住院患者中,出院时治愈1017例,治愈率为67.8%;多因素非条件logistic回归分析结果显示,入院途径为急诊、躯干跌伤、跌伤性质为其他和校正年龄的Charlson共病指数(aCCI)≥ 6分中老年跌倒住院患者的治疗效果较差,上肢和下肢跌伤、跌伤严重程度为中度和重度中老年跌倒住院患者的治疗效果较好;据此建立的列线图预测模型的AUC=0.732(95%CI=0.705~0.759),预测模型的拟合度良好(x2=12.692,P=0.123).结论 入院途径、跌伤部位、跌伤性质、跌伤严重程度和aCCI与中老年跌倒住院患者出院时的疗效密切相关,基于上述5个影响因素建立的列线图预测模型拟合度和区分度良好,有助于中老年跌倒住院患者的个体化治疗和针对性治疗.