检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南师范大学医学院,长沙410000 [2]湖南省人民医院(湖南师范大学附属第一医院)
出 处:《中西医结合心脑血管病杂志》2024年第2期331-336,共6页Chinese Journal of Integrative Medicine on Cardio-Cerebrovascular Disease
基 金:湖南省财政厅资助项目(No.2050205);长沙市自然科学基金项目(No.kq2202444);湖南省自然科学基金(No.S2022JJKWLH0216)。
摘 要:目的:构建心血管疾病病人心脏康复依从性的列线图模型并验证。方法:选取2021年5月—2022年5月住院治疗的心血管疾病病人为研究对象,依据心脏康复量表得分将病人分为不依从组和依从组。收集临床资料,分别采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选影响心血管疾病病人心脏康复依从性的因素。采用R软件构建相关列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的区分度及一致性。结果:420例心血管疾病病人中有176例心脏康复不依从,不依从率为41.90%;多因素Logistic回归分析显示,学历(OR=1.740)、月收入水平(OR=1.747)、焦虑(OR=2.371)、抑郁(OR=2.521)、社会支持情况(OR=2.633)、医护人员的督促(OR=2.693)、康复场所情况(OR=2.166)、对疾病认知情况(OR=2.245)、高密度脂蛋白胆固醇(OR=0.187)均为心脏康复依从性的独立影响因素(P<0.05)。基于以上危险因素建立预测心血管疾病病人心脏康复依从性风险的列线图模型,并行内外部验证,建模组和验证组校准曲线显示校正曲线和理想曲线拟合度均较好,表明模型预测心脏康复依从性风险与实际发生风险基本一致;ROC曲线分析结果显示,建模组和验证组预测心脏康复依从性的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.803[95%CI(0.760,0.845)]、0.801[95%CI(0.739,0.863)],表明预测模型具有良好的预测能力。结论:学历、月收入水平、焦虑、抑郁、社会支持情况、医护人员的督促、康复场所情况、对疾病认知情况、高密度脂蛋白胆固醇均为心血管疾病病人心脏康复依从性的影响因素,基于以上危险因素构建的预测模型可有效评估心血管疾病病人心脏康复依从性的风险。
关 键 词:心血管疾病 心脏康复 依从性 影响因素 列线图 预测模型
分 类 号:R54[医药卫生—心血管疾病]
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