换一批脑卒中后神经源性膀胱患者尿路感染风险预测模型的构建与验证
Development and Validation of a Risk Prediction Model for Urinary Tract Infection in Patients with Post-stroke Neurogenic Bladder
摘要目的 建立脑卒中后神经源性膀胱(post-stroke neurogenic bladder,PSNB)患者尿路感染风险动态列线图模型,为临床筛查提供工具.方法 2023年6月至2025年6月,采用便利抽样法选取某院收治的360例PSNB患者为研究对象.根据其是否发生尿路感染分为感染组(n=94)和对照组(n=266),分析其危险因素并建立动态列线图预测模型.结果 360例PSNB患者尿路感染发生率为26.11％;感染组与对照组患者在年龄、低蛋白血症、NIHSS评分、留置尿管时间等项目上的差异均有统计学意义(均P＜0.05);年龄(OR=3.065)、性别(OR=3.467)、糖尿病(OR=2.750)、NIHSS评分(OR=1.192)、留置尿管时间(OR=1.777)、膀胱功能训练介入时间(OR=1.490)是PSNB患者尿路感染的影响因素(均P＜0.05).绘制PSNB患者尿路感染风险的列线图模型的受试者工作特征曲线下面积为0.929;经Hosmer-Lemeshow检验,模型拟合情况良好;校准曲线与决策曲线显示模型具有较好的校准度和临床有效性.结论 构建的PSNB患者尿路感染风险动态列线图模型具有良好的预测效能,值得推广.
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关键词
脑卒中后神经源性膀胱尿路感染动态列线图预测效能post-stroke neurogenic bladderurinary tract infectiondynamic nomogrampredictive performance
分类号
R473.74（护理学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.2097-1826.2026.06.010
发布时间
2026-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
武汉中西医结合骨科医院(武汉体育学院附属医院)科研项目（WTFY202312）
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