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目的 构建心力衰竭患者出院后 90 天内发生不良事件的预测模型.方法 回顾性分析发布于PhysioNet的自贡市第四人民医院2016 年12 月至2019 年6 月的2008 例心力衰竭患者资料,根据出院后90 天是否发生不良事件(心源性非计划性再入院或全因死亡)分为事件组和非事件组.采用Lasso-Cox回归分析法筛选影响90 天内不良事件的影响因素,以此构建预测模型.结果 纳入的1959 例患者中524 例(26.75

作者:赵继军;田娜;马磊

来源:中国急救医学 2023 年 43卷 10期

知识库介绍

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作者:
赵继军;田娜;马磊
来源:
中国急救医学 2023 年 43卷 10期
标签:
心力衰竭 不良事件 风险预测模型 影响因素 查尔森共病指数 红细胞分布宽度 血清钾 氯化物 Heart failure Adverse cardiovascular events Risk prediction model Influencing factors Charlson comorbidity index Red blood cell distribution width Serum potassium Chloride
目的 构建心力衰竭患者出院后 90 天内发生不良事件的预测模型.方法 回顾性分析发布于PhysioNet的自贡市第四人民医院2016 年12 月至2019 年6 月的2008 例心力衰竭患者资料,根据出院后90 天是否发生不良事件(心源性非计划性再入院或全因死亡)分为事件组和非事件组.采用Lasso-Cox回归分析法筛选影响90 天内不良事件的影响因素,以此构建预测模型.结果 纳入的1959 例患者中524 例(26.75