發(fā)布時間：2020-10-18 06:19

　　 [目的]結合術前營養(yǎng)評估結果構建老年髖部骨折術后譫妄Nomogram模型。[方法]選取2015年1月—2019年1月在我院就診的325例老年髖部骨折病人作為研究對象。采用單因素和多因素Logistic回歸模型分析老年髖部骨折病人術后發(fā)生譫妄的獨立危險因素。根據(jù)獨立危險因素構建Nomogram模型。[結果]325例病人中,營養(yǎng)正常病人119例(36. 6%),存在營養(yǎng)不良風險病人144例(44. 3%),營養(yǎng)不良病人62例(19. 1%)。營養(yǎng)正常病人中13例病人發(fā)生譫妄,在存在營養(yǎng)不良風險病人中41例病人發(fā)生譫妄,營養(yǎng)不良病人中28例病人發(fā)生譫妄。多因素Logistic回歸結果顯示:年齡≥73歲(HR=1. 830)、MMSE評分23分(HR=2. 016)、有癡呆史(HR=6. 578)、有糖尿病史(HR=2. 785)、存在營養(yǎng)不良風險(HR=5. 278)、營養(yǎng)不良(HR=3. 505)是術后譫妄發(fā)生的獨立危險因素(P0. 05)。將多因素Logistic回歸結果中的獨立危險因素作為預測因子構建Nomogram模型,采用內(nèi)部數(shù)據(jù)進行驗證,C-index為0. 858,95%CI(0. 668,0. 925),校準圖形中標準曲線與預測校準曲線貼合良好。[結論]根據(jù)術前營養(yǎng)評估結果構建的老年髖部骨折術后譫妄Nomogram模型預測效果較好。
【部分圖文】：

將多因素Logistic回歸結果中的獨立危險因素作為預測因子構建Nomogram模型，見圖1。經(jīng)過100次抽樣內(nèi)部驗證，理想值與實際值之間符合度的平均絕對誤差為0.025,C?index為0.858,95%CI(0.668,0.925），該Nomogram模型預測與實際觀測結果吻合度較好，見圖2。圖2 Nomogram模型預測術后譫妄的校準曲線

Nomogram模型預測術后譫妄的校準曲線
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