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发热伴血小板减少综合征死亡风险预测模型构建研究

Construction of a mortality prediction model for severe fever with thrombocytopenia syndrome

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资源类型:

收录情况: ◇ 统计源期刊 ◇ CSCD-C ◇ 中华系列

单位: [1]华中科技大学同济医学院附属同济医院公共卫生科,武汉 430030 [2]华中科技大学同济医学院附属同济医院肾病内科,武汉 430030
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关键词: 发热伴血小板减少综合征 预后 预测模型

摘要:
目的:建立发热伴血小板减少综合征(SFTS)患者死亡风险预测模型,为临床评估SFTS不良预后提供科学依据。方法:回顾性收集华中科技大学同济医学院附属同济医院2017年1月至2023年6月120例SFTS住院患者的临床资料,根据临床预后分为存活组( n=89)和死亡组( n=31)。采用多因素Logistic回归分析影响SFTS临床预后的危险因素,并建立死亡风险预测模型。通过受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)分析模型的预测价值。采用SPSS 23.0软件对数据进行处理和分析。 结果:Logistic回归分析发现,皮肤出血点( OR=5.171,95% CI 1.617~16.530, P=0.006)、神志改变( OR=5.481,95% CI 1.540~19.512, P=0.009)、乳酸脱氢酶(LDH, OR=1.002,95% CI 1.001~1.004, P<0.001)和肌酐( OR=1.018,95% CI 1.007~1.029, P=0.002)是SFTS患者临床预后的独立危险因素。基于回归分析结果建立死亡风险预测模型:Logit( P)=-6.623+皮肤出血点×1.643+神志改变×1.701+LDH(U/L)×0.002+肌酐(μmol/L)×0.018。该预测模型的AUC为0.91(95% CI 0.86~0.96, P<0.001),其预测能力高于皮肤出血点( Z=3.788, P<0.001)、神志改变( Z=5.728, P<0.001)、LDH( Z=2.309, P=0.021)和肌酐( Z=2.064, P=0.039)。 结论:基于皮肤出血点、神志改变、LDH和肌酐构建的SFTS患者死亡风险预测模型,对于SFTS患者预后具有较好的预测价值。

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第一作者:
第一作者单位: [1]华中科技大学同济医学院附属同济医院公共卫生科,武汉 430030
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