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肿瘤综合治疗电子杂志  2025, Vol. 11 Issue (5): 57-62
论著     
住院肿瘤患者跌倒风险预测模型构建及早期预警分析
吴杏尧,刘明慧,何湘子,曹慧娇
中山大学肿瘤防治中心 综合中医科,广东 广州 510080
 全文: PDF(1152 KB)   10
摘要: 目的 探讨住院肿瘤患者跌倒风险预测模型构建及早期预警分析。方法 回顾性分析2022年1月至2024年12月中山大学肿瘤防治中心住院的601例肿瘤患者临床资料,依据随机分割方法按7比3比例将患者分为建模组(420例)与验证组(181例)。采用住院肿瘤患者跌倒/坠床风险评估量表评估跌倒情况。采用多因素Logistic回归分析筛选危险因素并构建风险预测模型。采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)评估模型预测效能。结果 420例住院肿瘤患者中,82例发生跌倒,发生率为19.52%。两组性别、常住地、文化程度、白细胞计数和血小板计数比较差异均无统计学意义(均P>0.05);年龄、基础疾病、临床分期、使用化疗药物、血红蛋白水平、平衡能力、认知功能、骨转移和脑转移比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析,年龄>58岁、合并基础疾病、临床分期Ⅲ~Ⅳ期、使用化疗药物、平衡能力差、认知功能差、骨转移均为住院肿瘤患者跌倒的独立危险因素(均P<0.05),血红蛋白≤ 100.01 g/L是住院肿瘤患者跌倒的保护因素(P<0.05)。构建的住院肿瘤患者跌倒风险预测模型为:log[π/(1-π)]=-4.28+0.142×年龄+1.266×基础疾病+1.283×临床分期+1.401×使用化疗药物+0.249×血红蛋白+1.953×平衡能力+1.707×认知功能+2.860×骨转移。ROC曲线结果显示,内部验证模型AUC为0.898(95%CI:0.812~0.904),敏感度为89.60%,特异度为78.40%。外部验证AUC为0.934(95%CI:0.907~0.960),敏感度为97.60%,特异度为78.40%。结论 住院肿瘤患者跌倒发生率较高,年龄、基础疾病、临床分期、使用化疗药物、血红蛋白水平、平衡能力、认知功能、骨转移是重要影响因素,据此拟定风险预测模型,该模型早期预警效果良好,值得进一步分析。
关键词: 住院肿瘤跌倒风险预测    
通讯作者: 曹慧娇?E-mail:caohj@success.org.cn   
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吴杏尧
刘明慧
何湘子
曹慧娇

引用本文:

吴杏尧, 刘明慧, 何湘子, 等. 住院肿瘤患者跌倒风险预测模型构建及早期预警分析[J/CD]. 肿瘤综合治疗电子杂志, 2025, 11(5): 57-62.

链接本文:

http://www.jmcm2018.com/CN/10.12151/JMCM.2025.05-09        http://www.jmcm2018.com/CN/Y2025/V11/I5/57