【摘 要】
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目的:1.基于病例对照研究,回顾性分析并探讨鼻饲患者住院期间并发误吸的影响因素,为构建住院鼻饲患者误吸风险预测模型提供数据来源。2.基于数据挖掘理论,构建住院鼻饲患者误吸风险预测列线图模型和分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）决策树模型。通过内部验证评价两种风险预测模型在建模数据集中的性能并划分误吸风险等级,为构建住院鼻饲患者误吸风险预测模型
【基金项目】
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重庆市教委护理学十三五重点学科资助项目:基于病例对照研究的鼻饲患者误吸风险预测模型构建及验证,2019hlxk013；
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目的:1.基于病例对照研究,回顾性分析并探讨鼻饲患者住院期间并发误吸的影响因素,为构建住院鼻饲患者误吸风险预测模型提供数据来源。2.基于数据挖掘理论,构建住院鼻饲患者误吸风险预测列线图模型和分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）决策树模型。通过内部验证评价两种风险预测模型在建模数据集中的性能并划分误吸风险等级,为构建住院鼻饲患者误吸风险预测模型的计算器奠定基础。3.基于模型构建及内部验证结果,开发住院鼻饲患者误吸风险预测列线图模型的计算器和CART决策树的计算器,优化模型的呈现方式,为模型的临床应用提供更简捷、高效的途径与方法。利用住院鼻饲患者误吸风险预测模型的两种计算器开展外部验证,评估模型的临床实用性及有效性,为模型的进一步推广提供参考依据。方法:1.采用病例对照研究收集两家三级甲等医院2017年1月至2019年6月住院鼻饲患者资料,根据是否发生误吸分为误吸组和非误吸组,通过Logistic回归分析住院鼻饲患者并发误吸的危险性因素和保护性因素。2.基于病例对照研究结果,分别构建住院鼻饲患者误吸风险预测列线图和CART决策树模型,采用Bootstrap重抽样1000次进行内部验证,并根据最大约登指数原则确定预测模型的风险阈值。3.运用R程序构建住院鼻饲患者误吸风险预测列线图模型的计算器;运用C++构建住院鼻饲患者误吸风险预测CART决策树模型的计算器。采用便利抽样法,收集重庆市某三级综合医院2019年7月～2020年7月住院鼻饲患者的资料作为外部验证数据集,使用住院鼻饲患者误吸风险预测模型的两种计算器分别计算患者误吸风险,绘制受试者工作特征曲线评价两种模型的性能。结果:1.共纳入患者515人,其中误吸组103人,非误吸组412人。Logistic回归结果显示疾病因素（OR=1.948）、误吸史（OR=48.731）、镇静催眠药（OR=3.303）、置管深度（OR=0.864）是住院鼻饲患者并发误吸的影响因素。2.住院鼻饲患者误吸风险预测列线图的特征重要性由低到高依次为置管深度（2.477%）,疾病因素（11.317%）,镇静催眠药（20.275%）,误吸史（65.931%）;住院鼻饲患者误吸风险预测CART决策树的特征重要性由低到高依次为营养制剂（6.972%）,置管深度（30.524%）,置管天数（32.112%）,疾病因素（43.377%）,误吸史（45.177%）。内部验证显示,CART决策树的预测准确率（94.5%）和AUC（0.96）高于列线图的预测准确率（89.1%）和AUC（0.93）。3.外部验证显示,住院鼻饲患者误吸风险预测列线图和CART决策树的受试者工作特征曲线下面积分别为0.91（95%CI:0.89～0.98）和0.92（95%CI:0.91～0.95）,灵敏度分别为89.2%和64.9%,特异度分别为89.7%和96.6%,预测准确率分别为89.6%和89%。结论:1.鼻饲患者在住院期间并发误吸受多种因素影响,其中,疾病因素、误吸史、镇静催眠药是住院鼻饲患者并发误吸的危险性因素,置管深度是住院鼻饲患者并发误吸的保护性因素。2.疾病因素、误吸史、镇静催眠药、置管深度是住院鼻饲患者误吸风险预测列线图的预测因子,误吸史、置管深度、疾病因素、置管天数和营养制剂是住院鼻饲患者误吸风险预测CART决策树的预测因子。3.内部验证和外部验证综合表明住院鼻饲患者误吸风险预测列线图和CART决策树均能有效预测住院鼻饲患者的误吸风险,CART决策树模型的预测性能略优于列线图。
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