基于逻辑回归的急诊血糖紊乱患者死亡风险因素
Risk factors for mortality in emergency patients with dysglycemia based on Logistic regression
摘要目的 本研究旨在分析急诊血糖紊乱患者的死亡风险因素,通过构建预测模型为临床干预提供依据.方法 采用单中心回顾性队列研究,纳入2013~2023年深圳市宝安区人民医院急诊科和内分泌科5 869例急诊血糖紊乱患者.以就诊时间(季节/时段)、抢救室诊疗措施、临床特征为自变量(X),临床结局为因变量(Y),运用多因素逻辑回归模型分析死亡风险因素,并通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型效能,并计算曲线下面积(AUC).结果 本研究纳入高血糖5 702例占97.15%,低血糖167例占2.85%,其中院内死亡76例(病死率1.29%).抢救室滞留时间中位数5.11 h[四分位间距(IQR)3.00~8.00 h],不同疾病滞留时间差异有统计学意义(Kruskal-Wallis H=56.23,P<0.001).预测模型经 10 折交叉验证,平均 AUC 为 0.790[95%置信区间(CI)0.616~0.958],敏感度61.8%,特异度76.0%.多因素逻辑回归分析显示,年龄增长(OR=0.97)、进入抢救室(OR=0.14)、使用血管活性药物(OR=0.11)及碳酸氢钠纠酸(OR=0.28)与死亡风险增加相关.通过model_10cv_LR(X,Y)模型计算变量对临床结局预测的权重分别为接受心肺复苏治疗-0.724,接受机械通气治疗-0.921,接受血管活性药物治疗-1.960,接受纠酸治疗-1.216,接受静脉输液治疗-0.103,是否进入抢救室-1.434,就诊时间(24 h内)-0.033,年龄(每增加1岁)-0.032;使用胰岛素治疗0.443.结论 本研究构建的急诊血糖紊乱死亡风险预测模型整合患者临床特征、季节因素、时段特征、治疗措施及系统因素,展现出良好的区分度,为高危患者早期识别提供量化工具,助力精准化治疗.
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