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目的:基于Tei指数对尘肺病患者并发慢性肺源性心脏病(肺心病)情况进行统计分析,建立相关预测模型。方法:于2022年3月,回顾性分析2016年1月至2022年1月烟台市烟台山医院职业病科诊断的尘肺病患者226例。根据是否并发肺心病分为肺心病组和非肺心病组,利用logistic回归分析筛选出相关因素,建立风险预测模型。利用Hosmer-Lemeshow方程对模型拟合优度进行检测,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估所建模型的预测效果。结果:调查对象中并发肺心病患者占25.7

作者:李芸香;李欣;潘少平;高巧平;张敏

来源:中华劳动卫生职业病杂志 2023 年 41卷 11期

知识库介绍

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作者:
李芸香;李欣;潘少平;高巧平;张敏
来源:
中华劳动卫生职业病杂志 2023 年 41卷 11期
标签:
尘肺 肺心病 影响因素 预测 模型 Pneumoconiosis Pulmonary heart disease Influencing factors Prediction Models
目的:基于Tei指数对尘肺病患者并发慢性肺源性心脏病(肺心病)情况进行统计分析,建立相关预测模型。方法:于2022年3月,回顾性分析2016年1月至2022年1月烟台市烟台山医院职业病科诊断的尘肺病患者226例。根据是否并发肺心病分为肺心病组和非肺心病组,利用logistic回归分析筛选出相关因素,建立风险预测模型。利用Hosmer-Lemeshow方程对模型拟合优度进行检测,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估所建模型的预测效果。结果:调查对象中并发肺心病患者占25.7