换一批摘要目的:分析股骨头坏死误诊现状及相关因素,为股骨头坏死的准确诊断提供依据.方法:收集自2015年3月至2016年3月髋关节疾病患者314例,设定首次诊断后,同样症状体征半年内第2次就诊与首诊不一致或与专家组所给诊断不一致者为误诊标准.将一般资料、发病诱因、发病时间、就诊医院、临床表现、髋关节X线片、MRI等资料进行统计处理.用Logistic回归模型对股骨头坏死误诊相关因素分析研究.结果:共127例曾经历过股骨头坏死误诊,总误诊率达到40.8％,其中股骨头坏死被误诊为其它疾病占77.2％,其它疾病被误诊股骨头坏死占22.8％;采用单因素分析,误诊与发病诱因、激素使用史、饮酒史、发病侧别、疼痛侧别、疾病隐匿情况、首诊医院级别、首诊专家级别等有相关性(P＜0.05),误诊与性别、年龄、使用激素原发疾病、激素使用方法、激素使用时间、饮酒种类、饮酒年限等均无相关性(P＞0.05).股骨头坏死被误诊为其他疾病Logistic回归分析显示,隐匿起病和患者首次就诊时医生级别有较高的相对危险度,其OR值分别为3.059和2.778 (P＜0.01);激素使用史的危险度较低,OR=0.387(P＜0.05).其他疾病被误诊为股骨头坏死Logistic回归分析显示,患者首次就诊时医生级别有较高的相对危险度,其OR值为3.573 (P＜0.01).结论:股骨头坏死误诊率较高,隐匿起病和患者首次就诊时的低级别医生是股骨头坏死被误诊为其他疾病较高的相对危险因素,而激素使用史则是误诊的保护性因素;患者首次就诊时的低级别医生是其他疾病被误诊为股骨头坏死较高的相对危险因素.
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关键词
股骨头坏死误诊危险因素Logistic回归分析Femur head necrosisDiagnostic errorsRisk factorsLogistic regression analysis
主题词
误诊(Diagnostic Errors)股骨头坏死(Femur Head Necrosis)疾病(Disease)回归分析(Regression Analysis)危险因素(Risk Factors)
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1003-0034.2017.11.006
发布时间
2018-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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