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基于列线图建立和验证糖尿病视网膜病变患者失能风险预测模型
1
作者 董旭婷 汪啸虎 +2 位作者 盛永红 王国平 谷婷 《济宁医学院学报》 2024年第2期98-104,共7页
目的 构建糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)患者失能风险预测模型,并对该模型的预测效果进行验证。方法 便利选取2022年6月至2023年3月安徽省某三级眼科医院就诊的483例患者作为研究对象,按7∶3比例随机分为训练集(333例)和... 目的 构建糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)患者失能风险预测模型,并对该模型的预测效果进行验证。方法 便利选取2022年6月至2023年3月安徽省某三级眼科医院就诊的483例患者作为研究对象,按7∶3比例随机分为训练集(333例)和验证集(143例),根据是否失能,将训练集分为失能组(111例)和未失能组(222例)。通过二元logistic回归分析构建失能风险预测模型,利用Hosmer-Lemeshow检验和ROC曲线对模型进行验证,并绘制列线图。结果 DR患者失能发生率为33.33%。DR分期(OR=0.168)、定期眼年检(OR=0.340)、疾病感知(OR=1.059)、抑郁(OR=1.083)、健康促进行为(OR=0.976)、症状与视功能(OR=0.951)、婚姻状况(OR=0.398)、年龄(OR=2.343)是DR患者失能风险的影响因素(P<0.05)。Hosmer-Lemeshow检验中χ^(2)=9.563,P=0.297,ROC曲线下面积为0.845(95%CI:0.804~0.886),约登指数最大值为0.554,灵敏度为0.910,特异度为0.644,验证结果显示,Hosmer-Lemeshow检验中χ^(2)=5.575,P=0.695,ROC曲线下面积为0.877(95%CI:0.819~0.935),约登指数最大值为0.589,灵敏度为0.738,特异度为0.851,正确率为95.80%。结论 该模型预测糖尿病视网膜病变患者失能风险效果良好,可为识别糖尿病视网膜病变高危失能患者提供依据。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 失能 风险 预测模型
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老年糖尿病视网膜病变患者衰弱风险预测模型构建
2
作者 董旭婷 汪啸虎 +2 位作者 盛永红 王国平 谷婷 《赣南医学院学报》 2023年第12期1275-1281,共7页
目的:构建老年糖尿病视网膜病变患者衰弱风险预测模型。方法:便利抽取2022年3月—2023年3月在安徽省某三级专科眼科医院眼科确诊并接受治疗的485例老年糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)患者,按7∶3比例,随机分为建模组和验证... 目的:构建老年糖尿病视网膜病变患者衰弱风险预测模型。方法:便利抽取2022年3月—2023年3月在安徽省某三级专科眼科医院眼科确诊并接受治疗的485例老年糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)患者,按7∶3比例,随机分为建模组和验证组。对建模组数据采用Logistic回归分析建立老年DR患者衰弱风险预测模型,并通过验证组进行内部验证。采用Hosmer-Lemeshow检验和受试者工作特征(Receiver operating characteristic curve,ROC)曲线评估模型的预测效果,并绘制列线图。结果:老年DR患者衰弱的独立危险因素是婚姻状态、居住状态、运动习惯、有无合并其他糖尿病并发症、糖尿病病程、应对方式、孤独感得分等7个因素。风险预测模型Z=-2.646-1.358×婚姻状态(已婚)-1.208×居住状态(非独居)-0.980×运动习惯(有)+0.984×糖尿病病程+1.246×有无合并其他糖尿病并发症(有)+0.099×孤独感得分-0.581×应对方式(积极应对),预测概率为P=1/[1+exp(-Z)];模型Hosmer-Lemeshow检验结果显示,χ^(2)=11.838,P=0.156,最佳临界值为0.510,灵敏度为0.626,特异度为0.855,ROC曲线下面积为0.763,95%CI为0.711~0.814。内部验证结果显示,该模型灵敏度为0.766,特异度为0.741,正确率为86.21%。结论:本老年糖尿病视网膜病变患者衰弱风险预测模型具有良好的临床预测效果,可为医护人员评估老年糖尿病视网膜病变患者衰弱发生风险提供参考。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 老年患者 衰弱 风险 预测模型
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