10.3969/j.issn.1005-9202.2022.05.027
甲状腺术后恶心呕吐风险分析及列线图模型建立
目的 探究甲状腺术后恶心呕吐(PONV)危险因素,建立预测甲状腺PONV发生列线图模型.方法 统计2020年1月至2021年5月行甲状腺手术的125例患者临床资料.通过单因素和多因素Logistic回归分析得到影响甲状腺PONV发生的独立危险因素,建立回归方程.以此方程计算甲状腺PONV发生的概率,并以此概率预测值作为联合预测因子绘制受试者工作特征(ROC)曲线.同时将独立危险因素在ROC分析中有意义的因素分别绘制ROC曲线,并将这些ROC曲线放在同一坐标系中进行比较.通过Medcalc软件比较不同ROC曲线的差异,从而选出最佳的预测模型,并以此模型建立列线图模型.通过计算C指数来验证模型区分度,通过Calibration校正曲线来验证模型一致性,通过决策曲线分析(DCA)以确定模型的临床应用范围.结果 52例(41.6％)发生PONV.无吸烟史(OR=5.778,95％CI 1.750～19.046)、有PONV史(OR=11.215,95％CI 1.247～100.857)、不使用地塞米松(OR=3.573,95％CI 1.353～9.437)、静吸复合麻醉(OR=3.116,95％CI 1.143～8.494)是甲状腺PONV发生的独立危险因素.以这4个因素计算出的概率预测值作为联合预测因子绘制的ROC曲线下面积最大,预测性能最佳.曲线下面积为0.787,最大约登指数0.459,最佳截点0.357;灵敏度69.23％,特异度76.71％.预测方程为:P=1/〔e(3.518-2.838×PONV-1.096×静吸复合-1.230×不使用地塞米松-1.700×无吸烟史)+1〕.以此建立列线图模型,经内部验证,该模型的C指数为0.7867(95％CI 0.7105～0.8630),说明该列线图区分度良好;通过绘制Calibration曲线,可观察到模拟曲线与实际曲线拟合度高,说明该列线图一致性良好.DCA图及数据分析可以发现,当甲状腺PONV发生率在2％ ～94％时该列线图具有临床使用价值.结论 无吸烟史、PONV史、静吸复合麻醉和不使用地塞米松是甲状腺PONV发生的独立危险因素.以此构建的列线图模型对预测甲状腺PONV的发生具有较好的临床应用价值.
甲状腺;术后恶心呕吐;回归分析;列线图模型
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R614.2(外科手术学)
辽宁省教育厅科学研究经费项目LJKZ0808
2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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