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目的:探讨影响成人创伤性脑损伤(TBI)患者预后的危险因素,构建TBI预后模型并对其预测价值进行评估。方法:采用病例对照研究分析2011年3月至2019年9月空军军医大学西京医院收治的522例TBI患者临床资料, 其中男438例,女84例;年龄18~75岁[(44.9±15.0)岁]。根据患者出院时格拉斯哥预后评分(GOS)分为预后良好组(GOS 4~5分,165例)和预后不良组(GOS 1~3分,357例)。比较两组患者的定性资料如性别、基础性疾病、伤因、多发伤、开放伤、颅内异物、脑疝、出入院意识状态、手术、入院肺部感染、气管切开、呼吸机辅助通气、院内获得性肺炎及致病菌、颅内感染,以及定量资料如出入院格拉斯哥昏迷评分(GCS)、年龄,入院收缩压、舒张压、平均动脉压、体温、心率、肌酐、尿素氮、血钠、血钾、血糖、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、血小板、国际标准化比值(INR)、双眼瞳孔大小,住院时间。采用单因素分析及Lasso回归分析筛选影响TBI患者预后的危险因素,将筛选出的影响因素纳入多因素Logistic回归分析,分析独立危险因素并构建回归方程。应用R语言绘制基于回归方程的针对预测TBI患者预后的可视化列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线对该列线图的预后预测价值进行评价,计

作者:包明冬;葛俊苗;杨秋子;孙季冬;武秀权;蒋晓帆;罗鹏

来源:中华创伤杂志 2023 年 39卷 3期

知识库介绍

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作者:
包明冬;葛俊苗;杨秋子;孙季冬;武秀权;蒋晓帆;罗鹏
来源:
中华创伤杂志 2023 年 39卷 3期
标签:
脑损伤, 创伤性 预后 危险因素 Logistic模型 列线图 Brain injuries, traumatic Prognosis Risk factors Logistic models Nomograms
目的:探讨影响成人创伤性脑损伤(TBI)患者预后的危险因素,构建TBI预后模型并对其预测价值进行评估。方法:采用病例对照研究分析2011年3月至2019年9月空军军医大学西京医院收治的522例TBI患者临床资料, 其中男438例,女84例;年龄18~75岁[(44.9±15.0)岁]。根据患者出院时格拉斯哥预后评分(GOS)分为预后良好组(GOS 4~5分,165例)和预后不良组(GOS 1~3分,357例)。比较两组患者的定性资料如性别、基础性疾病、伤因、多发伤、开放伤、颅内异物、脑疝、出入院意识状态、手术、入院肺部感染、气管切开、呼吸机辅助通气、院内获得性肺炎及致病菌、颅内感染,以及定量资料如出入院格拉斯哥昏迷评分(GCS)、年龄,入院收缩压、舒张压、平均动脉压、体温、心率、肌酐、尿素氮、血钠、血钾、血糖、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、血小板、国际标准化比值(INR)、双眼瞳孔大小,住院时间。采用单因素分析及Lasso回归分析筛选影响TBI患者预后的危险因素,将筛选出的影响因素纳入多因素Logistic回归分析,分析独立危险因素并构建回归方程。应用R语言绘制基于回归方程的针对预测TBI患者预后的可视化列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线对该列线图的预后预测价值进行评价,计