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
出 处:《全科护理》2025年第6期1166-1169,共4页Chinese General Practice Nursing
摘 要:目的:探讨老年脑卒中病人偏瘫肢体骨量丢失的危险因素。方法:选取2021年6月—2023年6月医院收治的150例老年脑卒中偏瘫病人为研究对象,根据偏瘫肢体是否发生骨量丢失进行分组,其中41例发生骨量丢失,纳入观察组,其余109例纳入对照组。通过多因素非条件Logistic回归分析筛选老年脑卒中病人偏瘫肢体骨量丢失的影响因素,构建列线图模型,采用Bootstrap法进行内部验证。结果:单因素分析显示,两组性别、年龄、饮酒、合并糖尿病、合并高血压、循环受累部分、受累血管支数、瘫痪程度、肌张力状态、患肢改良Asworth评定量表分级、每周室外活动时间、Ca^(2+)、25⁃(OH)D比较差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,Ca^(2+)为老年脑卒中病人偏瘫肢体骨量丢失的独立保护因素,年龄、合并糖尿病、瘫痪程度、肌张力状态、患肢改良Asworth评定量表分级为其独立危险因素(P<0.05)。根据Logistic回归分析结果构建老年脑卒中病人偏瘫肢体骨量丢失的风险模型,似然卡方比=56.931,Cox⁃Snell R^(2)=0.457,Nagelkerke R^(2)=0.434。经Hosmer⁃Lemeshow拟合优度检验显示,χ^(2)=4.832,ν=8,P=0.689。该模型的一致性指数(C⁃index)为0.857,区分度较好,Brier得分为0.123,校准斜率为0.896,校准度良好。结论:老年脑卒中病人偏瘫肢体骨量丢失受年龄、合并糖尿病、瘫痪程度、肌张力状态、患肢改良Asworth评定量表分级、Ca^(2+)影响,基于以上因素构建的风险模型可用于判断病人骨量丢失情况。
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.188.23.110