目的进行住院患者肠道准备不足预测因素的分析,并建立和验证一个识别住院患者肠道准备不足的预测模型。方法前瞻性选取2021年1月至6月入住新疆维吾尔自治区人民医院消化科的成年患者1200例。以2∶1随机分割成建模组和验证组,按照波士顿...目的进行住院患者肠道准备不足预测因素的分析,并建立和验证一个识别住院患者肠道准备不足的预测模型。方法前瞻性选取2021年1月至6月入住新疆维吾尔自治区人民医院消化科的成年患者1200例。以2∶1随机分割成建模组和验证组,按照波士顿评分标准(the Boston bowel preparation scale,BBPS)≥6分为准备充足,BBPS≤5分或任意一段肠道评分<2分为准备不足,进行单因素及多因素回归分析,确定与肠道准备不足相关的因素,并建立及验证肠道准备不足的临床预测模型。结果在建模组中,176例患者(22%)肠道准备不足;验证组中,97例患者(24.25%)肠道准备不足。建模组及验证组各变量间差异无统计学意义,单因素分析中性别、年龄、体重指数(BMI)、民族、吸烟、饮酒、便秘、糖尿病、高血压、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史与肠道准备不足相关(P<0.05),多因素分析中年龄、体重指数、民族、吸烟、便秘、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史为肠道准备不足的独立相关因素。分别计算两组的计算受试者工作曲线(ROC)的曲线下面积(AUC),即c-统计量,对预测模型的区分度进行评价,建模组AUC值0.883(0.859~0.906),验证组AUC值0.883(0.859-0.907),采用HosmerLemeshow检验对模型的校准度进行评价(χ^(2)=14.051,P=0.08),以列线图的形式呈现预测模型。结论影响住院患者结肠镜检查准备不足的独立相关因素包括年龄、体重指数、民族、吸烟、便秘、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史,并推导及验证了一个模型来识别住院肠道准备不足的患者。展开更多
文摘目的进行住院患者肠道准备不足预测因素的分析,并建立和验证一个识别住院患者肠道准备不足的预测模型。方法前瞻性选取2021年1月至6月入住新疆维吾尔自治区人民医院消化科的成年患者1200例。以2∶1随机分割成建模组和验证组,按照波士顿评分标准(the Boston bowel preparation scale,BBPS)≥6分为准备充足,BBPS≤5分或任意一段肠道评分<2分为准备不足,进行单因素及多因素回归分析,确定与肠道准备不足相关的因素,并建立及验证肠道准备不足的临床预测模型。结果在建模组中,176例患者(22%)肠道准备不足;验证组中,97例患者(24.25%)肠道准备不足。建模组及验证组各变量间差异无统计学意义,单因素分析中性别、年龄、体重指数(BMI)、民族、吸烟、饮酒、便秘、糖尿病、高血压、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史与肠道准备不足相关(P<0.05),多因素分析中年龄、体重指数、民族、吸烟、便秘、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史为肠道准备不足的独立相关因素。分别计算两组的计算受试者工作曲线(ROC)的曲线下面积(AUC),即c-统计量,对预测模型的区分度进行评价,建模组AUC值0.883(0.859~0.906),验证组AUC值0.883(0.859-0.907),采用HosmerLemeshow检验对模型的校准度进行评价(χ^(2)=14.051,P=0.08),以列线图的形式呈现预测模型。结论影响住院患者结肠镜检查准备不足的独立相关因素包括年龄、体重指数、民族、吸烟、便秘、腹部及盆腔手术史、肠道准备不足史,并推导及验证了一个模型来识别住院肠道准备不足的患者。
