基于LASSO-Logistic回归构建血液系统恶性肿瘤患者跌倒风险预测模型

作     者：李伟芳 冀学斌 李兰花 韩云玲 续鲁静 刘肖雅 Li Weifang;Ji Xuebin;Li Lanhua;Han Yunling;Xu Lujing;Liu Xiaoya

作者机构：山东大学齐鲁医院血液科，济南　250012 

出 版 物：《中国实用护理杂志》 (Chinese Journal of Practical Nursing)

年 卷 期：2024年第40卷第23期

页      码：1789-1795页

摘      要：目的:探讨血液系统恶性肿瘤患者跌倒的危险因素，建立列线图预测模型，为跌倒风险评估和精准管理提供参考。方法:采用前瞻性研究设计，于2022年1月至2023年6月便利抽样法选取山东大学齐鲁医院510例血液系统恶性肿瘤患者为调查对象，收集患者人口学特征、疾病治疗、药物等相关资料。通过LASSO-Logistic回归筛选血液系统恶性肿瘤患者跌倒的危险因素，建立列线图预测模型。采用受试者工作特征曲线、校准曲线评估模型预测效果，Bootstrap重抽样法对模型进行内部验证。结果:510例血液系统恶性肿瘤患者中，男273例，女237例，年龄53.0（41.0，63.0）岁。血液系统恶性肿瘤患者跌倒风险预测模型共纳入6个危险因素，分别为疾病类型（ OR = 0.185，95% CI 0.061 ~ 0.562）、体温≥38 ℃（ OR = 2.239，95% CI 1.128 ~ 4.445）、疼痛（ OR = 15.581，95% CI 6.592 ~ 36.829）、贫血（ OR = 4.097，95% CI 1.536 ~ 10.927）、骨髓抑制天数（ OR = 3.341，95% CI 1.619 ~ 6.893）、日常生活自理能力评估（ OR = 3.160，95% CI 1.051 ~ 9.506）（均 P<0.05），该模型受试者工作特征曲线下面积为0.884（95% CI 0.841～0.927），最佳临界值为0.248，灵敏度为87.4%，特异度为75.6%，内部验证C统计量为0.873，校准曲线和理想曲线几乎重合，模型Brier得分为0.080。 结论:构建的跌倒风险预测模型具有良好的预测效果，可高效、客观量化跌倒发生风险，为血液系统恶性肿瘤患者跌倒的早期评估及有效预防提供参考。

主 题 词：意外跌倒 血液系统恶性肿瘤 近乎跌倒 预测模型 列线图 

学科分类：1011[医学-护理学类] 10[医学] 

D　O　I：10.3760/cma.j.cn211501-20240108-00070

馆 藏 号：203140214...