首页 > 全科护理 > 基于Nomogram模型构建双相情感障碍病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的风险预警模型

基于Nomogram模型构建双相情感障碍病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的风险预警模型

二维码有效期 120s

摘要目的:分析双相情感障碍(bipolar disorder,BPD)病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的相关因素,并构建Nomogram风险预警模型.方法:选取2020年10月-2023年10月在精神病专科医院早期干预科男病区收治的135例BPD病人作为研究对象,根据躁狂发作时是否发生暴力攻击行为分为暴力攻击行为组(n=40)和非暴力攻击行为组(n=95).采用单因素及Logistic回归分析筛选相关因素,构建Nomogram风险模型.使用受试者工作特征(ROC)曲线、Homster-Lemeshow拟合优度检验分别对模型进行性能评价.结果:BPD病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的概率为29.63％.单因素和Logistic回归分析结果显示,高水平的阳性与阴性症状量表(PANSS)评分、Bech-Rafaelsen躁狂量表(BRMS)评分、连线测验(TMT)以及单一药物治疗是BPD病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的独立危险因素,高水平的社会支持评定量表(SSRS)评分是其保护因素.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示,x2=4.675,P=0.792;ROC 曲线下面积为 0.804[P＜0.001,95％CI(0.717,0.890)],灵敏度为 60.00％,特异性为 89.50％.该模型预测BPD病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的校正曲线贴近标准曲线,校正曲线总体趋势与理想曲线基本吻合,校准一致性较好,具有较好的预测效能.结论:本研究构建的预测风险列线图模型具有较好的预测价值,能够有效预测BPD病人躁狂发作时发生暴力攻击行为的风险,为临床对高风险病人及早进行预测和干预提供相关参考.