基于计划外再入院风险模型的预警干预在冠心病延伸护理中的应用

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作者 张云琼 聂立华 《心血管病防治知识（学术版）》 2023年第10期69-71,共3页

目的 观察基于计划外再入院风险模型(LACE)的预警干预对冠心病(CHD)患者延伸护理的效果。方法 选取2020年6月至2022年4月在泉州市第一医院收治的120例CHD患者按照单双号法随机分为常规组(n=60)和观察组(n=60),常规组进行常规护理,观察... 目的 观察基于计划外再入院风险模型(LACE)的预警干预对冠心病(CHD)患者延伸护理的效果。方法 选取2020年6月至2022年4月在泉州市第一医院收治的120例CHD患者按照单双号法随机分为常规组(n=60)和观察组(n=60),常规组进行常规护理,观察组采用基于LACE预警干预的延伸护理,干预2个月后比较两组CHD患者再入院风险因素:生活方式[冠心病自我管理行为量表(CSMS)]、体重[体重指数(BMI值)]、饮酒[密西根酒精依赖筛查量表(MAST)]、吸烟[法氏烟草依赖评估量表(FTND)],比较CHD患者出院后30 d内计划外再入院率。结果 干预后,两组患者CSMS评分升高(P<0.05),且观察组较常规组更高(P<0.05)。干预后,两组患者BMI、MAST、FTND水平均降低(P<0.05),且观察组较常规组更低(P<0.05);观察组CHD患者计划外再入院率较常规组低(P<0.05)。结论 CHD患者应用LACE模型预警的延伸护理干预可提升患者自我管理能力,减少不良习惯,避免CHD复发导致计划外再入院。 展开更多

关键词 计划外再入院风险模型 预警干预 冠心病 延伸护理

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基于计划外再入院风险模型的护理模式在急性脑梗死出院患者中的应用

2

作者 寇梦瑜 杨惠 《保健医学研究与实践》 2023年第S02期196-198,共3页

目的探讨基于计划外再入院风险模型(LACE)的护理模式在急性脑梗死出院患者中的应用价值。方法选取2022年4月—2023年4月本院收治的113例急性脑梗死患者作为研究对象,采用随机数字表法分为对照组(56例)和观察组(57例)。对照组患者接受常... 目的探讨基于计划外再入院风险模型(LACE)的护理模式在急性脑梗死出院患者中的应用价值。方法选取2022年4月—2023年4月本院收治的113例急性脑梗死患者作为研究对象,采用随机数字表法分为对照组(56例)和观察组(57例)。对照组患者接受常规护理干预,观察组患者接受基于LACE的出院后护理干预。比较2组患者干预前后神经功能缺损程度、日常生活能力、心理状态和护理满意度。结果干预后,2组患者美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分低于干预前且观察组低于对照组,巴氏指数(BI)评分高于干预前且观察组高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);干预后,2组患者采用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分均低于干预前,且观察组低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察者患者护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于LACE的院外护理能够更好地促进急性脑梗死患者神经功能恢复,提升其日常生活能力和护理满意度,改善负面情绪状态。 展开更多

关键词 急性脑梗死 出院 计划外再入院 风险模型的护理模式 应用

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基于计划外再入院风险模型的早期预见性干预在老年非小细胞肺癌手术患者中的应用 被引量：1

3

作者 袁茹 陆颍 +1 位作者 史江 石孝净 《中华现代护理杂志》 2024年第8期1100-1104,共5页

目的探讨基于计划外再入院风险模型(LACE)的早期预见性干预在老年非小细胞肺癌(NSCLC)手术患者中的应用效果。方法采用方便抽样法,选取2021年3月—2023年3月于郑州大学第一附属医院接受手术治疗的116例老年NSCLC患者为研究对象,按随机... 目的探讨基于计划外再入院风险模型(LACE)的早期预见性干预在老年非小细胞肺癌(NSCLC)手术患者中的应用效果。方法采用方便抽样法,选取2021年3月—2023年3月于郑州大学第一附属医院接受手术治疗的116例老年NSCLC患者为研究对象,按随机数表法将患者分为对照组和研究组,各58例。对照组接受常规护理,研究组在对照组基础上采取基于LACE的早期预见性干预。评估干预前后两组患者的呼吸功能、癌因性疲乏、生活质量和预后情况。结果干预后研究组患者肺活量、用力肺活量均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.01)。干预后研究组Piper疲乏量表、肺癌患者生活质量量表得分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.01)。研究组非计划性再入院率、并发症总发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于LACE的早期预见性干预可降低老年NSCLC患者术后非计划性再入院率,减少并发症,改善呼吸功能,降低癌因性疲乏,提高生活质量。 展开更多

关键词 老年人 非小细胞肺癌 计划外再入院风险模型 早期预见性干预

原文传递

腹股沟疝修补术后非计划再入院风险预测模型的构建与验证

4

作者 王心洁 赵琬莹 《当代护士（中旬刊）》 2024年第7期139-142,共4页

目的探究腹股沟疝修补术后非计划再入院的危险因素,并构建风险预测模型,经应用检验其评估效果。方法选择无锡市第二人民医院2020年1月—12月收治的腹股沟疝修补术患儿500例构建训练集,选择医院2021年1月—6月收治的腹股沟疝修补术患儿20... 目的探究腹股沟疝修补术后非计划再入院的危险因素,并构建风险预测模型,经应用检验其评估效果。方法选择无锡市第二人民医院2020年1月—12月收治的腹股沟疝修补术患儿500例构建训练集,选择医院2021年1月—6月收治的腹股沟疝修补术患儿200例构建验证集,采用一般资料问卷调查训练集患儿基础信息,统计训练集术后非计划再入院患儿例数,采用单因素、多因素Logistic回归分析筛选腹股沟疝修补术患儿术后非计划再入院的危险因素,结合回归分析结果构建腹股沟疝修补术患儿术后非计划再入院风险预测模型,经外部验证评估预测效果。结果结果显示,训练集术后非计划性再入院患儿共28例,非计划再入院率为5.60%;单因素分析结果显示,腹股沟疝修补术患儿术后非计划再入院危险因素有年龄、BMI、内环口直径、疝囊大小、结扎线类型、疝后壁腹膜松弛、疝囊结扎线脱落、缝扎或环扎、术后过早下床活动(P<0.05),通过多因素Logistic回归分析得到,腹股沟疝修补术患儿术后非计划再入院的独立危险因素有年龄≥6岁、内环口直径>3 cm、疝囊大小>6 cm、可吸收结扎线、疝后壁腹膜松弛、疝囊结扎线脱落、术后过早下床活动(P<0.05);构建风险评估模型:P_(术后非计划再入院)=1/[1+exp(-Z)],Z=-2.303+1.142×X_(1)+0.869×X_(2)+1.055×X_(3)+0.921×X_(4)+0.861×X_(5)+1.084×X_(6)+1.169×X_(7),RCO曲线下面积为0.936,95%CI为0.907~0.964;应用检验显示,模型评估准确率为96.00%,特异度为95.70%,灵敏度为85.71%。结论腹股沟疝修补术后仍存在非计划再入院风险,且其影响因素复杂,研究基于回归分析评估法构建的再入院风险预测模型灵敏度高、特异性强,可准确评估再入院风险,为临床护理提供依据。 展开更多

关键词 腹股沟疝 腹腔镜术 非计划再入院 预测模型

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老年急性心力衰竭病人非计划性再入院的预测模型构建及风险分层研究

5

作者 张佩佩 文燕 +4 位作者 徐姝康 张艺 吴曼 林佳佳 程轶 《中西医结合心脑血管病杂志》 2024年第16期3012-3017,共6页

目的:探讨老年急性心力衰竭(AHF)病人非计划性再入院的预测模型构建及风险分层研究。方法:选取2019年9月—2022年3月于我院住院治疗的AHF病人96例作为研究对象。依据出院30 d内非计划性再入院情况分为未入院组和再入院组。经过Logistic... 目的:探讨老年急性心力衰竭(AHF)病人非计划性再入院的预测模型构建及风险分层研究。方法:选取2019年9月—2022年3月于我院住院治疗的AHF病人96例作为研究对象。依据出院30 d内非计划性再入院情况分为未入院组和再入院组。经过Logistic回归分析,筛选出影响因素,构建列线图模型,并进行模型评价。通过决策树分析,依据模型预测个体风险评分,构建危险分层系统。结果:左心室射血分数降低、贫血、营养不良、心房颤动、脑钠肽升高均是AHF老年病人出院30 d内非计划性再次入院的危险因素(均P<0.05)。由此构建的列线图预测模型的受试者工作特征(ROC)曲线以及校准曲线分析结果显示,该预测模型的区分度和准确度均较高。危险分层系统将所有病人分为5个亚组:极低危组、低危组、中低危组、中高危组、高危组,各风险组非计划性再入院概率分别为7.18%、10.18%、35.89%、52.79%、65.82%。结论:左心室射血分数降低、贫血、心房颤动、脑钠肽升高、营养不良是AHF老年病人出院30 d内非计划性再入院的独立危险因素。本研究建立的非计划性再入院的预测模型和风险分层,可以为AHF临床治疗提供理论依据。 展开更多

关键词 急性心力衰竭 老年 非计划性再入院 列线图 风险分层

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老年急性心力衰竭病人非计划性再入院的预测模型构建及风险分层研究 被引量：5

6

作者 毕健成 刘群英 +2 位作者 冯俊灵 车志 马文学 《中西医结合心脑血管病杂志》 2023年第10期1860-1864,共5页

目的:通过分析老年急性心力衰竭(AHF)病人非计划性再入院的影响因素,建立老年AHF病人非计划性再入院的预测模型,并进一步对其进行风险分层。方法:选取2017年1月—2019年12月于我院就诊的AHF病人332例作为研究对象,根据是否发生非计划性... 目的:通过分析老年急性心力衰竭(AHF)病人非计划性再入院的影响因素,建立老年AHF病人非计划性再入院的预测模型,并进一步对其进行风险分层。方法:选取2017年1月—2019年12月于我院就诊的AHF病人332例作为研究对象,根据是否发生非计划性再入院分为再入院组和非再入院组。另选取2020年1月—2021年7月就诊的AHF病人121例作为模型验证对象。收集病人的一般资料并进行组间比较,将差异有统计学意义的因素纳入Logistic多因素回归分析。利用独立影响因素构建非计划性再入院发生风险预测模型,使用验证集数据对预测模型效能进行评价,并依据列线图风险得分建立风险分层系统。结果:332例AHF病人中,74例(22.29%)发生非计划性再入院。再入院组超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平、心功能分级高于非再入院组,术后住院时间长于非再入院组,吸烟、糖尿病、独居、服药依从性差人群占比均高于非再入院组,左室射血分数(LVEF)水平低于非再入院组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素回归分析结果显示,吸烟、糖尿病、独居、服药依从性差、心功能分级高是老年AHF病人发生非计划性再入院的独立危险因素,LVEF高是其保护因素(P<0.05)。基于上述因素构建AHF病人非计划性再入院发生风险的列线图预测模型,经过校准曲线检验表明预测值与实际观测值较为一致。该列线图预测模型的风险分层:≤92分为低风险组,93~174分为中风险组,≥175分为高风险组,训练集、验证集病人非计划性再入院发生率均随风险分层的增加而增加(P<0.05)。结论:吸烟、糖尿病、独居、服药依从性差、心功能分级高是老年AHF病人发生非计划性再入院的独立危险因素,LVEF高是其保护因素。构建的风险预测模型具有较好的预测效果,基于该预测模型的风险分层系统对区分高危病人具有一定临床价值。 展开更多

关键词 急性心力衰竭 非计划性再入院 老年人 预测模型 风险分层

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随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能比较

7

作者 豆娟 王旭 +1 位作者 吴嘉越 赵英英 《广西医学》 CAS 2024年第4期501-505,共5页

目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照... 目的比较随机森林模型和Logistic回归模型预测非计划再手术发生风险的效能。方法在手术麻醉系统中筛选一次住院期间申请2次手术的患者信息。提取所有非计划再次手术患者(n=219)作为研究组,对应科室的计划再次手术患者(n=14311)作为对照组。运用随机森林模型和Logistic回归模型建立非计划再手术预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积评价两种模型的预测效能。结果(1)Logistic回归分析结果显示,前次术中输血、罹患恶性肿瘤、合并疾病数量、前次手术切口愈合等级、前次手术级别、前次手术时长、前次手术切口类别是非计划再手术发生的影响因素(P<0.05)。Logistic回归预测模型的曲线下面积为0.922,灵敏度、特异度、准确率分别为92.59%、79.11%、79.28%。(2)随机森林模型特征变量的重要性排序结果显示,前次手术切口类别、前次术中输血、前次手术级别、前次手术切口愈合等级、合并疾病数量、罹患恶性肿瘤等变量的重要性更靠前。随机森林预测模型的曲线下面积为0.866,灵敏度、特异度、准确率分别为80.00%、93.33%、86.66%。Logistic回归预测模型曲线下面积大于随机森林预测模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论综合使用Logistic回归模型和随机森林模型,并将二者分析结果互为补充,可从各个方面预测非计划再次手术的风险因素,能获得更好的预测效能。 展开更多

关键词 非计划再手术 随机森林模型 LOGISTIC回归模型 风险因素 预测模型

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精神分裂症病人出院30 d内非计划再入院的危险因素分析及风险预测

8

作者 黄爱丽 殷丽芬 +2 位作者 唐晓芳 张静 杨州 《循证护理》 2024年第17期3187-3192,共6页

目的:探讨精神分裂症病人出院30 d内非计划再入院的危险因素,并为其构建个体化的风险预测模型。方法:便利抽取2022年1月—12月苏州市广济医院老年精神科收治的120例精神分裂症病人为研究对象,采用一般资料调查问卷收集资料,于病人出院后... 目的:探讨精神分裂症病人出院30 d内非计划再入院的危险因素,并为其构建个体化的风险预测模型。方法:便利抽取2022年1月—12月苏州市广济医院老年精神科收治的120例精神分裂症病人为研究对象,采用一般资料调查问卷收集资料,于病人出院后30 d进行随访,根据病人出院后30 d内是否发生非计划再入院分为再入院组与对照组。采用单因素分析和Logistic回归分析明确病人出院30 d内非计划再入院的危险因素,建立列线图风险预测模型,最后检验模型预测效果。结果:120例精神分裂症病人出院30 d非计划再入院18例,非计划再入院率为15.00%;Logistic回归分析结果显示,出院时精神症状程度、服药依从性、出院准备度、社会支持、主要照护者、是否提供延伸服务均为精神分裂症病人30 d内非计划再入院情况的独立危险因素(P<0.05)。基于危险因素建立的列线图风险预测模型的Hosmer-Lemeshow检验显示,χ2=4.561,P=0.683,受试者工作特征曲线下面积为0.814,95%CI(0.789,0.834),灵敏度为78.94%,特异度为97.18%,模型预测准确率为83.33%。结论:精神分裂症病人30 d内非计划再入院率较高,构建的个体化列线图风险预测模型有助于实现病人出院30 d内非计划再入院风险的个体化预测,为临床提供重要的决策依据。 展开更多

关键词 精神分裂症 非计划再入院 危险因素 风险预测模型 护理

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精神分裂症患者出院30天内非计划再入院临床预测模型的建立与验证

9

作者 徐长春 胡春梅 +2 位作者 顾玉婷 王寒 姚献虎 《精神医学杂志》 2024年第3期275-280,共6页

目的建立精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的列线图模型。方法选取2020年2月~2023年2月收治的267例精神分裂症患者作为模型组,将2023年3月~2024年3月收治的76例精神分裂症患者作为验证组。采用多因素Logistic回归模型分析精神分裂... 目的建立精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的列线图模型。方法选取2020年2月~2023年2月收治的267例精神分裂症患者作为模型组,将2023年3月~2024年3月收治的76例精神分裂症患者作为验证组。采用多因素Logistic回归模型分析精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的危险因素,根据危险因素采用R(R3.5.3)软件建立列线图风险预警模型,并验证其预测效能。结果267例精神分裂症患者中有52例出院30 d内非计划再入院患者,发生率为19.48%;多因素回归分析结果显示,男性、使用抗精神病药物种类≥2种、发生危害性行为、出院后未上学或工作、有家族史、Morisky药物依从性量表(MMAS)评分<6分均是精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的危险因素(P<0.05);校正曲线显示两组的实际值与预测值皆具有较好的拟合度;模型组和验证组的AUC分别为0.791和0.841,表明精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的列线图模型具有较高的准确性和良好的区分度。结论男性、使用抗精神病药物种类≥2种、危害性行为、出院后未上学或工作、有家族史、MMAS评分<6分为精神分裂症患者出院30 d内非计划再入院的危险因素。通过建立预测模型可有效预估风险,便于提前干预,降低再入院率。 展开更多

关键词 精神分裂症 非计划再入院 危险因素 列线图模型

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营养风险筛查评分与胃癌术后30 d内非计划再入院的关系 被引量：3

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作者 王璇 吴贤翠 +1 位作者 张云霞 张婧 《肿瘤代谢与营养电子杂志》 2023年第1期120-126,共7页

目的 探讨胃癌术后30 d内非计划性再入院的发生率和风险因素,明确营养风险筛查2002(NRS 2002)工具对非计划性再入院的预测价值。方法 收集2016年1月至2022年1月之间在南京医科大学附属南京医院接受根治性手术切除的312例胃癌患者,分析... 目的 探讨胃癌术后30 d内非计划性再入院的发生率和风险因素,明确营养风险筛查2002(NRS 2002)工具对非计划性再入院的预测价值。方法 收集2016年1月至2022年1月之间在南京医科大学附属南京医院接受根治性手术切除的312例胃癌患者,分析胃癌术后非计划性再入院的发生率及原因。将所有患者分为再入院组(26例)与非再入院组(286组),比较组间基线特征的分布。对患者人口学资料、临床病理特征及围手术期等数据进行单、多因素Logistic回归分析,确定非计划性再入院的独立风险因素。结果 根据NRS 2002评分,33.0%(103/312)的胃癌患者存在术前营养不良风险(NRS 2002评分≥3分)。胃癌术后30 d内非计划性再入院率为8.3%(26/312),首次出院至再入院的平均时间间隔为(10.8±7.4)d。术后肠梗阻(19.2%,5/26)和腹水/腹腔感染(15.4%,4/26)是胃癌患者术后再入院最常见的原因。单、多因素Logistic回归分析结果表明示NRS 2002评分≥3分(OR=3.259, 95%CI=1.357~7.828, P=0.008)、年龄≥65岁(OR=3.212, 95%CI=1.256~8.213, P=0.015)、术后并发症(OR=3.407, 95%CI=1.258~9.226, P=0.016)以及手术时间≥180 min (OR=2.734, 95%CI=1.108~6.746, P=0.029)是胃癌术后非计划性再入院的独立危险因素。结论 NRS 2002评分可作为预测胃癌术后30 d非计划再入院的一项有效工具,这一发现进一步强调了优化患者术前营养状态对改善围手术期不利结局的重要性。 展开更多

关键词 胃癌 非计划性再入院 术后并发症 营养风险筛查2002 营养不良

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慢性阻塞性肺疾病急性加重患者非计划再入院风险预测模型的研究进展

11

作者 赵倩 李荣梅 +2 位作者 刘蕾 傅一婷 孙金菊 《沈阳医学院学报》 2023年第6期629-633,共5页

慢性阻塞性肺疾病急性加重是肺功能急剧恶化的疾病状态,具有较高的发病率和再入院率,频繁再入院极易导致死亡、致残等不良结局,产生严重的经济负担。构建慢性阻塞性肺疾病急性加重再入院风险预测模型对早期识别并筛选再入院高风险患者... 慢性阻塞性肺疾病急性加重是肺功能急剧恶化的疾病状态,具有较高的发病率和再入院率,频繁再入院极易导致死亡、致残等不良结局,产生严重的经济负担。构建慢性阻塞性肺疾病急性加重再入院风险预测模型对早期识别并筛选再入院高风险患者、提高患者长期生存率具有重要意义。本综述从再入院间隔时间这一角度出发,对再入院的概念、国内外慢性阻塞性肺疾病急性加重再入院风险预测模型的研究现状及进展进行总结和归纳,旨在为临床工作者提供医疗决策依据。 展开更多

关键词 慢性阻塞性肺疾病急性加重期 非计划再入院 风险预测模型

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老年营养风险指数对COPD急性加重期患者30 d再入院的预测价值 被引量：1

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作者 张玲玲 曹劝劝 +2 位作者 高文君 程岚 周丹 《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第15期92-96,共5页

目的探讨老年营养风险指数(Geriatric Nutritional Risk Index,GNRI)对慢性阻塞性肺疾病急性加重期(Acute Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease,AECOPD)患者30 d再入院的预测价值。方法回顾性收集324例AECOPD患者的... 目的探讨老年营养风险指数(Geriatric Nutritional Risk Index,GNRI)对慢性阻塞性肺疾病急性加重期(Acute Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease,AECOPD)患者30 d再入院的预测价值。方法回顾性收集324例AECOPD患者的临床资料。根据出院后30 d是否再入院,分为未入院组269例和入院组55例,比较两组临床资料。通过logistic回归分析患者30 d再入院的影响因素。ROC曲线分析单独GNRI以及校准混杂因素后对30 d再入院的评估价值,以决策曲线分析法分析单独GNRI以及校准混杂因素后预测30 d再入院的实用价值。结果入院组长期氧疗占比、CAT评分、白细胞计数、红细胞沉降率显著高于未入院组,第1秒用力呼气容积占预计值的百分比(FEV1%pred)、PaO2、GNRI显著低于未入院组(均P<0.05)。GNRI按四分位数分组,Q4组、Q3组、Q2组、Q1组再入院率分别为4.94%(4/81)、6.17%(5/81)、23.46%(19/81)、33.33%(27/81),差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析显示,长期氧疗、FEV1%pred、CAT评分、GNRI为AECOPD患者30 d再入院的影响因素(均P<0.05)。在校正年龄、性别、长期氧疗、CAT评分和FEV1%pred混杂因素前后,GNRI Q3、Q4者再入院风险显著降低(均P<0.05),且OR值呈降低趋势(P<0.05)。GNRI单独预测AECOPD患者30 d再入院的AUC为0.819(95%CI:0.773~0.860),校正混杂因素后AUC为0.858(95%CI:0.815~0.894),校正前后AUC比较,差异无统计学意义(P>0.05)。单独GNRI预测AECOPD患者30 d再入院风险的净获益率为0.04~0.61,校正混杂因素后为0.05~0.70。结论GNRI为AECOPD患者30 d再入院的独立影响因素,可有效预测AECOPD患者30 d再入院的发生。 展开更多

关键词 慢性阻塞性肺疾病 急性加重期 老年营养风险指数 30 d再入院 营养评估 非计划性再入院 氧疗 呼吸困难

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慢性心力衰竭患者30天内非计划再入院的研究进展

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作者 吴嘉慧 廖喜琳 +1 位作者 王金涛 李雨航 《天津护理》 2024年第3期367-371,共5页

对慢性心力衰竭患者30天非计划再入院的相关概念、现状、影响因素、干预措施、风险预测模型进行综述,以期为临床识别和评估患者病情,制定干预决策提供科学依据。

关键词 慢性心力衰竭 非计划再入院 影响因素 风险预测模型 综述

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老年缺血性脑卒中患者非计划性再入院危险因素分析及风险预测模型构建 被引量：20

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作者 孙超 胡慧秀 +3 位作者 邓颖 刘洁 张小冬 孙倩 《中国护理管理》 CSCD 北大核心 2020年第11期1601-1605,共5页

目的:了解老年缺血性脑卒中患者发生非计划性再入院的现状和危险因素,并构建风险预测模型。方法:选取2018年9月至2019年10月在北京市某三级甲等医院神经内科住院治疗的328例老年缺血性脑卒中患者为研究对象,采用一般资料调查表、出院准... 目的:了解老年缺血性脑卒中患者发生非计划性再入院的现状和危险因素,并构建风险预测模型。方法:选取2018年9月至2019年10月在北京市某三级甲等医院神经内科住院治疗的328例老年缺血性脑卒中患者为研究对象,采用一般资料调查表、出院准备度量表进行问卷调查,并随访患者至出院后31天。结果:52例(15.9%)患者发生非计划性再入院。回归结果显示,婚姻状况、吸烟史、合并高血压、合并高脂血症、合并房颤、ADL评分、住院天数、出院准备度得分是老年缺血性脑卒中患者非计划性再入院的独立危险因素(P<0.05),ROC曲线下面积(AUC)为0.955,约登指数最大值为0.790,对应的灵敏度为94.2%,特异度为84.8%,截断值为0.148.结论:本研究构建的老年缺血性脑卒中患者非计划性再入院的风险预测模型具有较好的预测效果,可帮助医务人员早期识别老年缺血性脑卒中患者非计划性再入院高危人群。 展开更多

关键词 缺血性脑卒中 老年人 危险因素 预测模型 非计划性再入院

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经皮冠状动脉介入术后患者再入院风险预测模型的研究进展 被引量：2

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作者 唐冰雪 柏晓玲 +3 位作者 姜会 江雪 余娜 牛雨田 《军事护理》 CSCD 北大核心 2023年第7期82-85,共4页

《中国心血管健康与疾病报告2021》数据显示,我国冠状动脉粥样硬化性心脏病(coronary atherosclerotic heart disease,CHD)患者约有1139万人,是心血管疾病患者死亡的主要原因,且复发率高^([1]);目前,经皮冠状动脉介入(percutaneous coro... 《中国心血管健康与疾病报告2021》数据显示,我国冠状动脉粥样硬化性心脏病(coronary atherosclerotic heart disease,CHD)患者约有1139万人,是心血管疾病患者死亡的主要原因,且复发率高^([1]);目前,经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention,PCI)是血运重建的主要治疗方式^([2]),但术后血管仍有再次堵塞的风险,从而导致患者再入院。 展开更多

关键词 经皮冠状动脉介入 再入院 风险预测模型

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急性心肌梗死病人再入院风险预测模型的方法学应用现状 被引量：1

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作者 邢文惠 李琪 +1 位作者 朴京京 谷岩梅 《护理研究》 北大核心 2023年第17期3111-3115,共5页

综述国内外急性心肌梗死病人再入院风险预测模型的研究,包括模型的构建方法、各模型间的评价比较以及对未来研究的建议,旨在为我国风险预测模型的研究提供参考。

关键词 急性心肌梗死 再入院 风险 预测模型 影响因素 综述

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老年病人行全膝关节置换术出院后30天内非计划再入院预测模型的建立 被引量：1

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作者 陈翔宇 李凯 +4 位作者 王旭 尹军相 许奎鑫 李剑星 颜连启 《实用老年医学》 CAS 2023年第8期772-776,共5页

目的探讨影响行全膝关节置换术的老年病人非计划再入院的危险因素并构建列线图预测模型。方法回顾性收集苏北人民医院2020年1月至2022年4月因原发性膝关节骨性关节炎行全膝关节置换术(TKA)的老年病人919例,根据病人出院30 d内是否再入... 目的探讨影响行全膝关节置换术的老年病人非计划再入院的危险因素并构建列线图预测模型。方法回顾性收集苏北人民医院2020年1月至2022年4月因原发性膝关节骨性关节炎行全膝关节置换术(TKA)的老年病人919例,根据病人出院30 d内是否再入院分为再入院组(47例)与对照组(872例)。采用多元Logistic回归筛选出再入院的危险因素,并以列线图的形式构建临床预测模型。采用ROC曲线评估预测模型的效能。结果919例老年病人中非计划再入院47例(5.11%)。多元Logistic回归分析显示年龄、BMI、文化程度、支付类型、年龄校正的查尔森合并症指数(ACCI)、手术时间、术中出血量以及出院去向为TKA老年病人出院30 d内非计划再入院的独立危险因素。以列线图形式构建临床预测模型的ROC曲线下面积为0.834(95%CI:0.776~0.892),特异度为78.7%,灵敏度为78.0%。结论本研究构建的列线图具有良好的预测效能,为临床医生预估病人再入院的风险提供一定的参考依据。 展开更多

关键词 骨关节炎 全膝关节置换 老年人 非计划再入院 危险因素 列线图 预测模型

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非静脉曲张性上消化道出血病人非计划再入院的预测模型构建与评估 被引量：1

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作者 沈嫣 姜莺 +1 位作者 丁霞 吕晋新 《现代消化及介入诊疗》 2023年第5期622-627,共6页

目的分析非静脉曲张性上消化道出血(NVUGIB)病人非计划再入院(再入院)的危险因素,建立预测再入院的列线图模型并评估。方法回顾性收集2018年1月至2021年6月在本院住院治疗的650例NVUGIB病人为研究对象(建模集),收集NVUGIB病人的一般资... 目的分析非静脉曲张性上消化道出血(NVUGIB)病人非计划再入院(再入院)的危险因素,建立预测再入院的列线图模型并评估。方法回顾性收集2018年1月至2021年6月在本院住院治疗的650例NVUGIB病人为研究对象(建模集),收集NVUGIB病人的一般资料、入院时体征等资料。应用Lasso回归优化筛选预测因子,采用Logistic回归模型筛选再入院的独立危险因素,使用R软件绘制列线图。采用校准曲线、受试者工作曲线(ROC)、DCA决策曲线评估模型的准确度、区分度及临床应用价值。另以2021年7月至2022年11月本院收治的218例NVUGIB病人(验证集)进行外部验证。结果Lassso回归和多因素Logistic回归结果显示,年龄>61、休克、GBS得分>7、首次住院天数>6、未行早期内镜检查是NVUGIB病人再入院的独立预测因素(P<0.05)。列线图模型预测建模集NVUGIB病人再入院的ROC曲线下面积为0.857(95%CI:0.828~0.883);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ^(2)=4.339,P=0.740;校准曲线的实际曲线接近于理想曲线,决策曲线显示,阈概率0.12~0.81时,本模型表现为正净收益,说明模型具有较优的区分度、准确性和临床应用价值。建模集的列线图总分截断值(>198.18)预测验证集NVUGIB病人再入院的灵敏度为72.72%,特异度为89.29%,准确度为87.61%;校准曲线的实际曲线与理想曲线亦接近。结论本研究基于NVUGIB病人再入院的危险因素构建的预测模型具有良好的一致性、区分度,临床预测效能良好。 展开更多

关键词 非静脉曲张性上消化道出血 列线图 非计划再入院 预测模型

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基于决策树的结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测模型研究 被引量：3

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作者 陈静文 徐林霞 +1 位作者 吴秀丽 李显蓉 《现代临床护理》 2020年第11期24-30,共7页

目的评价决策树在结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测中的准确性和合理性,为非计划性再入院的预防提供依据。方法回顾性分析2018年6月至2019年12月在本院胃肠外科住院接受手术治疗的1195例结直肠癌患者的临床病例资料,采用卡方自... 目的评价决策树在结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测中的准确性和合理性,为非计划性再入院的预防提供依据。方法回顾性分析2018年6月至2019年12月在本院胃肠外科住院接受手术治疗的1195例结直肠癌患者的临床病例资料,采用卡方自动交互检验(chi-square、 automatic interaction detection,CHAID)算法构建结直肠癌术后患者非计划性再入院风险预测的决策树模型,并采用ROC曲线下面积、灵敏度和特异度对决策树模型的预测效果进行评价。结果 63例患者非计划性再入院,非计划性再入院率为5.27%。决策树模型包含3层共11个节点,提取6条分类规则,筛选出3类高危人群,即有术后并发症,术前合并症≥2项;有术后并发症,术前合并症<2项;无术后并发症,肿瘤TNM分期≥Ⅲ期,有肠造口。决策树模型的ROC曲线下面积为0.823,灵敏度为0.762,特异度为0.745。结论决策树模型对结直肠癌术后患者非计划性再入院进行风险预测简便易行,ROC曲线下面积、灵敏度及特异度均较好,可用于非计划性再入院高危人群的筛选。 展开更多

关键词 结直肠癌 非计划性再入院 决策树 预测模型

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非计划再入院风险预测研究 被引量：9

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作者 李金林 赵秀林 +2 位作者 张素威 张增博 朱镜蓉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期198-205,212,共9页

为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模... 为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达到96.65%.本研究成果可以使医疗机构基于患者历史医疗数据,从时间和可能性两个维度更全面、精准地评估患者再入院风险,进而采取必要的干预措施,降低非计划再入院率. 展开更多

关键词 非计划再入院 风险预测 机器学习

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