新冠肺炎疫情背景下一种新型重症监护室转入率预测模型的 研究

• 作者: 刘亚梅 田龙 王晨宇 河北北方学院附属第一医院重症监护室
• 来源期刊: 安徽医学
• 关键词: 新冠肺炎疫情 重症监护室 转入率 预测模型
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 卫生服务研究
• 页码范围: 104-109
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

目的 于新冠肺炎疫情背景下，创建一种新型重症监护室（ICU）转入率预测模型，并对该模型进行验证。方法 筛选2022年10月至2023年2月间收治于河北北方学院附属第一医院的急重症患者1 000例，采用中央随机系统分配法将患者分为ICU转入率预测模型训练组（n=500）和验证组（n=500），收集患者基线资料进行前瞻性研究。对训练组患者行logistic回归分析其转入ICU的风险因素，根据多因素分析结果估算ICU转入评分以创建模型。统计验证组患者基线资料和ICU转入总评分，利用模型预测其ICU转入率，之后比较预测和实际转入率以验证模型。结果 模型创建：回归分析确定了训练组患者19项转入ICU的独立风险因素。取回归系数β值的近似值为对应的ICU转入评分，模型预测效能较好（AUC:0.925,95%CI:0.890～0.957，灵敏度84.61%，特异度90.72%）。模型验证：通过模型预测验证组不同ICU转入总评分群体对应的转入率依次为1分：1.84%;2分：4.26%;3分：8.11%;4分：15.09%;5分：30.77%;6分：42.86%;7分：50.00%;8分：66.67%;9分：71.43%;10分：100.00%;11分：100.00%。预测同实际转入率差异较小，两者呈高度正相关（相关性系数R=0.978）且一致性良好，模型具有一定科学性且预测结果较为准确。结论 模型可较好的预测急重症患者ICU转入率，对合理调配医疗资源和今后的抗击疫情具有重要意义。