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医院衰弱风险评分预测老年患者不良临床结局的Meta分析 被引量：2
1
作者 胡冰 翁艳秋 胡敏 《军事护理》 CSCD 北大核心 2024年第3期101-105,共5页
目的了解各国使用医院衰弱风险评分(hospital frailty risk scores,HFRS)预测老年患者不良临床结局的总体情况,为我国老年住院患者的病情评估提供依据。方法计算机检索中国知网、维普、Pubmed、Web of Science等数据库中使用HFRS预测老... 目的了解各国使用医院衰弱风险评分(hospital frailty risk scores,HFRS)预测老年患者不良临床结局的总体情况,为我国老年住院患者的病情评估提供依据。方法计算机检索中国知网、维普、Pubmed、Web of Science等数据库中使用HFRS预测老年患者不良临床结局的相关文献,并追溯相关参考文献获取完整资料,检索时间为建库至2023年8月。使用Medcalc20.0、Stata17进行数据合并。结果共纳入16篇文献。HFRS预测老年患者30 d内死亡率的受试者操作特征曲线下面积最高,为0.706;HFRS中、高风险组的死亡率、再入院率、住院延长率均高于低风险组,且HFRS高风险组老年患者不良临床结局率均处于较高水平。结论HFRS的预测能力相对较好,根据不同国情对诊断代码进行调整后会达到更好的预测效果。使用HFRS有助于优化老年患者的管理及促进医疗资源的合理分配,有助于早期筛查、早期干预,延缓衰弱发展,从而降低老年住院患者不良临床结局发生率。 展开更多
关键词 老年患者 医院衰弱风险评分 不良临床结局 META分析
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基于不同机器学习算法的急诊老年患者30 d内非计划再入院的风险预测模型构建和验证
2
作者 王彭针 荚恒娅 刘锦 《中国实用护理杂志》 2024年第29期2285-2292,共8页
目的基于不同机器学习算法构建急诊老年患者30 d内非计划再入院的风险预测模型,以帮助临床医护人员早期识别高风险患者,制订预防性干预措施。方法回顾性选取2022年5月至2023年12月中国人民解放军海军军医大学第一附属医院急诊科收治的1... 目的基于不同机器学习算法构建急诊老年患者30 d内非计划再入院的风险预测模型,以帮助临床医护人员早期识别高风险患者,制订预防性干预措施。方法回顾性选取2022年5月至2023年12月中国人民解放军海军军医大学第一附属医院急诊科收治的1207例老年患者作为研究对象,按照约7∶3比例分为训练集(n=842)和测试集(n=365)。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析30 d内老年患者非计划再入院的影响因素,基于机器学习算法分别构建极端梯度提升(XGBoost)、轻量梯度提升机(LightGBM)、自适应增强(AdaBoost)、Logistic回归、K最近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯分类(GNB)6种预测模型。对各模型进行综和评估与验证,并用Shapley加法解释分析关键变量的重要性。结果1207例老年患者中,训练集842例,男430例,中位年龄77岁,测试集365例,男176例,中位年龄78岁;采用LASSO回归筛选出8个变量特征,以此构建的XGBoost、LightGBM、AdaBoost、Logistic回归、KNN、GNB 6个预测模型中,GNB模型表现最优,其中测试集的AUC为0.818,灵敏度为0.890,特异度为0.660,且训练集和验证集具有较强的拟合能力和较高的稳定性;影响急诊老年患者30 d内非计划再入院8个特征重要性排序分别为年龄、慢性阻塞性肺疾病、住院时间、察尔森合并症指数≥3、低蛋白血症、异常生命体征≥2个、卒中、贫血。结论基于机器学习算法构建的急诊老年患者30 d内非计划再入院的GNB模型具有良好的预测效果,有助于医护人员在出院前尽早识别高危患者,制订针对性的预防性措施,从而降低患者短期内非计划再入院率,提高患者生命质量。 展开更多
关键词 老年人 急诊室 医院 非计划再入院 机器学习算法 预测模型
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经皮冠状动脉介入治疗术后患者恐动症的潜在剖面分析及影响因素研究 被引量：7
3
作者 胡新静 荚恒娅 +1 位作者 胡冰 刘思辰 《中国实用护理杂志》 2023年第11期806-814,共9页
目的调查PCI术后急性心肌梗死(AMI)患者恐动症现况,分析其潜在剖面并探讨不同类别的影响因素。方法采用便利抽样方法选取于2021年1月至2022年6月中国人民解放军海军军医大学第一附属医院急诊科收治的接受PCI术AMI患者335例作为调查对象... 目的调查PCI术后急性心肌梗死(AMI)患者恐动症现况,分析其潜在剖面并探讨不同类别的影响因素。方法采用便利抽样方法选取于2021年1月至2022年6月中国人民解放军海军军医大学第一附属医院急诊科收治的接受PCI术AMI患者335例作为调查对象。采用前瞻性方法应用基本情况问卷、心脏恐动症量表(TSK-SV Heart)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)、Connor-Davidson心理弹性量表(CD-RISC)和创伤后应激障碍测评表(PCL)对其进行调查,选择线性增长模型对AMI患者术后恐动症进行潜在剖面分析。结果本次调查的335例AMI患者PCI术后恐动症得分为(44.47±7.25)分,潜在剖面分析可得,AMI患者PCI术后恐动症分为心理性恐动症型(156例占46.57%),生理性恐动症型(164例占48.96%)和严重恐动症型(15例占4.47%)。多分类Logistic回归分析可得,年龄、心理弹性、创伤后应激平和无及轻度焦虑是心理性恐动症型AMI患者PCI术后恐动症显著影响因素(P<0.05),年龄、心理弹性是生理性恐动症型AMI患者PCI术后恐动症显著影响因素(P<0.05)。结论通过潜在剖面分析得到AMI患者PCI术后恐动症存在心理性恐动症型、生理性恐动症型和严重恐动症型3个类别,其中术后恐动症受到心理弹性、创伤后应激水平、年龄、焦虑程度影响,应基于不同PCI术后恐动症特征对AMI患者进行针对性地干预,增强其康复锻炼积极性。 展开更多
关键词 经皮冠状动脉介入治疗 急性心肌梗死 恐动症 潜在剖面
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