换一批基于麻醉因素构建胸腔镜肺叶切除术患者术后谵妄的列线图风险预测模型
A nomogram risk prediction model construction for postoperative delirium in patients undergoing video-assisted thoracic surgery based on anesthesia factors
摘要目的 基于麻醉因素构建胸腔镜肺叶切除术(VATS)患者术后谵妄的列线图风险预测模型.方法 回顾性分析行VATS的172例患者(建模集)的临床资料,根据患者术后是否出现谵妄将其分为谵妄组(n=43)和无谵妄组(n=129).分析患者术后谵妄的独立影响因素,并基于回归分析法构建预测模型,使用R语言绘制相应的列线图风险预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线对其预测效能进行内部验证.另选取74例VATS患者作为验证集,采用验证集数据绘制ROC曲线及校准曲线对模型的预测效能进行外部验证.结果 多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、术中出血量、麻醉方法、使用咪达唑仑情况、复合使用麻醉剂情况、麻醉时间、脑卒中病史均是VATS患者术后发生谵妄的独立影响因素(均P＜0.05).基于以上7个独立影响因素构建的列线图风险预测模型的曲线下面积(AUC)为0.905,最佳截断值为0.286,对应的灵敏度、特异度分别为0.860、0.853,模型的区分能力良好.其校准曲线分析结果显示,平均绝对误差为0.045,校准曲线贴合理想曲线,模型具有较好的校准性能,较为可靠稳定.验证集ROC曲线和校准曲线结果良好,提示模型具有较好的外部预测效能.结论 VATS患者术后发生谵妄受年龄、麻醉方法、使用咪达唑仑情况、麻醉时间等因素影响,基于以上麻醉因素及临床资料因素构建的列线图风险预测模型的预测效能良好,可为预防患者发生谵妄提供参考.
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DOI
10.11864/j.issn.1673.2024.04.07
发布时间
2024-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江西省中医药管理局科技计划项目（2022B552）
江西省卫生健康委科技计划项目（202311087）
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