临床医学论文_老年血液净化治疗病人非计

文章目录

1 对象与方法

1.1 对象

1.2 方法

    1.2.1 资料收集

    1.2.2 非计划性撤机判定标准

1.3 统计学方法

2 结果

2.1 老年血液净化治疗病人非计划性撤机危险因素的单因素分析

2.2 老年血液净化治疗病人非计划性撤机独立危险因素的多因素Logistic回归分析

2.3 老年血液净化治疗病人非计划性撤机风险预测模型的构建

2.4 老年血液净化治疗病人非计划性撤机风险预测模型的检验

3 讨论

3.1 老年血液净化治疗病人非计划性撤机危险因素复杂且模型预测准确

    3.1.1 老年血液净化治疗病人非计划性撤机危险因素复杂

    3.1.2 老年血液净化治疗病人非计划性撤机风险预测模型预测效果出色

3.2 老年血液净化治疗病人非计划性撤机风险分级管理

文章摘要:目的:回归分析预测法构建老年血液净化治疗病人非计划性撤机风险预测模型，据此确定分级护理策略。方法:选择2019年8月—2021年7月收治的109例老年血液净化治疗病人作为研究对象，统计非计划性撤机的病人例数，回顾性分析病人临床资料，通过单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选老年血液净化治疗病人非计划性撤机危险因素，结合多因素Logistic回归分析结果，基于回归分析预测法构建风险预测模型，据此确定分级护理策略。结果:非计划性撤机病人12例，单因素分析显示，年龄、使用抗凝剂、合并基础疾病、发生躁动、出现低体温、护士工作年限、体位管理属于老年血液净化治疗病人非计划性撤机的危险因素（P＜0.05）;多因素Logistic回归分析显示，年龄＞70岁、使用抗凝剂、发生躁动、出现低体温、护士工作年限＜5年、体位管理不到位属于老年血液净化治疗病人非计划性撤机的独立危险因素（P＜0.05）。基于回归分析预测法构建的风险预测模型P_{非计划性撤机}=1/[1+EXP（3.367-2.006×年龄＞70岁-2.093×使用抗凝剂-3.154×发生躁动-2.562×出现低体温-1.356×护士工作年限＜5年-1.920×体位管理不到位）],受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）为0.842,95%CI [0.789,0.894]。应用结果显示，模型预测灵敏度为76.92%,特异度为92.00%,准确率为86.84%。结论:年龄＞70岁、使用抗凝剂、发生躁动、出现低体温、护士工作年限＜5年、体位管理不到位等老年血液净化治疗病人存在非计划性撤机风险，研究构建的风险预测模型能实现对非计划性撤机风险的有效预测，为临床实施分级护理提供依据。

文章关键词:

论文分类号:R473.5

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