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普外科术中低体温发生情况Logistics回归分析及预测模型构建
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作者 方丹 施静婧 《新疆医科大学学报》 CAS 2024年第1期98-102,108,共6页
目的探讨普外科术中低体温发生的风险因素,构建并验证术中低体温发生的风险预测模型。方法选取2020年12月至2022年12月在本院接受普外科手术的117例患者作为观察对象。收集患者临床资料,根据患者术中是否发生低体温将其分为发生低体温... 目的探讨普外科术中低体温发生的风险因素,构建并验证术中低体温发生的风险预测模型。方法选取2020年12月至2022年12月在本院接受普外科手术的117例患者作为观察对象。收集患者临床资料,根据患者术中是否发生低体温将其分为发生低体温组(A组)和未发生低体温组(B组)。Logistic回归分析影响患者普外科术中发生低体温的危险因素,并建立风险预测模型,受试者工作特征曲线(ROC)检测该模型的预测效能。结果117例患者中发生低体温31例(26.49%),未发生低体温86例(73.50%)。两组患者在年龄、体重指数、手术方式、ASA分级、术中输液量、手术室温、手术时间等方面比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄≥65岁、术中输液量≥1000 mL、麻醉时间≥4 h、手术室温<23℃是普外科术中发生低体温的危险因素(P<0.05)。独立危险因素纳入Logistic回归分析并建立预测模型,模型预测概率P=1/[1+e(-1.020+0.874)×(年龄)+1.114×(术中输液量)+1.556×(手术室温)+1.453×(麻醉时间)]。ROC曲线检验该模型预测效能,结果显示ROC曲线下面积(AUC)=0.754(P<0.05);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,χ^(2)=1.001,P=0.998。结论患者年龄、术中输液量、麻醉时间、手术室温是普外科患者术中发生低体温的独立危险因素,Logistic风险预测模型拟合效度好,具有较高预测价值。 展开更多
关键词 外科手术 低体温 Logistics回归分析 预测模型构建
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