【摘 要】
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目的:建立护士子宫内膜息肉个体化预警模型方程式,并进一步建立Nomogram可视化预警模型。通过Nomogram可视化预警模型对每一个有统计学意义的变量进行量化评分,得到疾病预测发生率。本研究旨在甄别高风险护士群体,提高护士自我预防,为护理管理者制订精准干预对策提供指导。方法:1.对连续七年在职护理人员体检数据,问卷调查信息进行提取,分析子宫内膜息肉发病趋势。2.单因素分析护士子宫内膜息肉发生有统
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目的:建立护士子宫内膜息肉个体化预警模型方程式,并进一步建立Nomogram可视化预警模型。通过Nomogram可视化预警模型对每一个有统计学意义的变量进行量化评分,得到疾病预测发生率。本研究旨在甄别高风险护士群体,提高护士自我预防,为护理管理者制订精准干预对策提供指导。方法:1.对连续七年在职护理人员体检数据,问卷调查信息进行提取,分析子宫内膜息肉发病趋势。2.单因素分析护士子宫内膜息肉发生有统计学意义的变量,将其纳入多因素Logistic回归。通过单因素及多因素Logistic回归分析筛选出子宫内膜息肉发生的危险因素和保护因素。3.应用R语言软件,将筛选出的危险因素和保护因素建立风险预警模型,得到预警模型方程式,并进一步绘制护士子宫内膜息肉发生的Nomogram可视化预警模型,并赋予每项危险因素和保护因素对应的得分。通过将各个危险因素和保护因素的得分相加得到的总分,对应出护士子宫内膜息肉的预测发生率。4.采用Bootstrap法进行模型验证,并应用ROC曲线探索Nomogram模型对护士子宫内膜息肉发生的预测效率。结果:1.某三甲医院护士连续七年子宫内膜息肉的发生率为4.21%,5.12%,5.16%,5.15%,6.12%,6.33%,7.11%,呈曲折上升趋势。2.BMI[OR=14.994,95%CI（7.0821,31.745）],倒班年数[OR=6.6478,95%CI（2.7835,15.877）],月经周期不规律[OR=8.3761,95%CI（2.9021,24.175）],痛经[OR=6.4547,95%CI（2.0324,20.5）],总胆固醇增加[OR=6.3024,95%CI（3.3206,11.962）]为护士群体发生子宫内膜息肉的独立危险因素,腰围[OR=0.36609,95%CI（0.17871,0.74996）],初潮年龄增大[OR=0.1557,95%CI（0.084201,0.28791）],孕次增加[OR=0.081376,95%CI（0.025238,0.26238）]为子宫内膜息肉的保护因素。3.预警模型方程式为:Logit P=-13.29+0.6017×BMI-0.0914×腰围+0.2105×到目前为止参与倒班的年数-1.8598×初潮年龄+2.1254×月经周期+1.8648×痛经-1.2543×怀孕次数+1.4846×总胆固醇。进一步将预警方程式可视化,绘制Nomogram预警模型。4.采用Bootstrap法重复自抽样1000次对预测护士子宫内膜息肉发生风险的Nomogram模型进行验证,Nomogram模型的校准曲线显示该模型预测护士子宫内膜息肉发生风险具有良好的精准度。应用ROC曲线分析Nomogram模型预测护士子宫内膜息肉发生风险的效率,AUC为0.803（95%CI:0.759～0.892）,模型具有良好的区分度。结论:基于BMI,腰围,倒班年数,初潮年龄,月经周期,痛经,孕次,总胆固醇这8项项独立危险因素建立的护士子宫内膜息肉可视化预警模型,具有良好的区分度与准确度,对甄别高风险护士群体,提高护士自我预防,为护理管理者制订精准干预对策具有指导意义。
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