【摘 要】
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目的:1.调查并分析CVC堵塞的风险因素,为风险预测模型的构建提供参考;2.构建CVC堵塞风险预测模型并对其进行验证和评价。方法:选取2020年3月至5月在某三级甲等综合医院重症监护室、普通外科、神经外科、神经内科、消化内科、老年病科留置CVC并进行导管维护的住院患者为研究对象。拟定《中心静脉导管堵塞相关因素调查表》,依据调查表从置管当日开始对研究对象进行随访观察,收集患者相关资料。采用SPSS2
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目的:1.调查并分析CVC堵塞的风险因素,为风险预测模型的构建提供参考;2.构建CVC堵塞风险预测模型并对其进行验证和评价。方法:选取2020年3月至5月在某三级甲等综合医院重症监护室、普通外科、神经外科、神经内科、消化内科、老年病科留置CVC并进行导管维护的住院患者为研究对象。拟定《中心静脉导管堵塞相关因素调查表》,依据调查表从置管当日开始对研究对象进行随访观察,收集患者相关资料。采用SPSS20.0和Med Calc软件进行数据分析处理。根据导管置入时间按3:1分为建模组和验证组。以影响导管堵塞发生的影响因素为自变量,是否发生导管堵塞为因变量,对各因素进行单因素分析。对分析结果中差异有统计学意义的变量进行多因素Logistic回归分析,筛选确定出影响CVC堵塞的独立风险因素。采用逻辑评分法对风险因素进行赋值,用四分位法对风险程度分级,构建CVC堵塞的风险预测模型。用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、受试者工作特征曲线（ROC）分别在建模组和验证组对所建立的CVC堵塞预测模型进行评价。结果:本研究共纳入研究对象440例（建模组330例,验证组110例）,共86例（建模组61例,验证组25例）患者发生导管堵塞,发生率为19.54%,其中完全堵塞12例,部分堵塞74例。对建模组进行单因素分析,结果显示:年龄、自理能力评估、血栓史、中心静脉置管史、高血压、糖尿病、血小板计数、D-二聚体、血制品、肠外营养差异有统计学意义（p<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,血栓史（OR=8.894,95%CI:3.118～25.371）、糖尿病（OR=2.133,95%CI:1.013～4.488）、D-二聚体（OR=2.800,95%CI:1.400～5.599）、肠外营养（OR=2.304,95%CI:1.161～4.572）为CVC堵塞的独立风险因素（p<0.05）。采用逻辑评分法对风险因素进行赋值得出CVC堵塞风险预测模型:Y=3×血栓史+1×糖尿病+1×D-二聚体（≥0.5mg/L）+1×肠外营养。由模型得出风险评分范围为0～6分,根据四分位法对风险程度进行分级,得出以下结果:0分为低风险,1～3分为中风险,4～6分为高风险。对两组患者导管堵塞发生情况进行验证,建模组ROC曲线下面积（AUC）为0.745（95%CI:0.694～0.791）,特异性为73.98%,敏感性为65.57%;Hosmer-Lemeshow检验显示,=9.411,p=0.309,预测概率87.00%。验证组导管堵塞25例（22.72%）,ROC曲线下面积（AUC）为0.750（95%CI:0.658～0.827）,特异性为75.29%,敏感性为68.00%;Hosmer-Lemeshow检验显示,=14.263,p=0.075,预测概率84.50%。结论:本研究构建的风险预测模型包括血栓史、糖尿病、D-二聚体、肠外营养4个独立风险因素。所建立的模型对各独立风险因素进行赋值并对风险程度进行分级,评估内容及方法简单。经验证本模型具有良好的预测能力,能够为临床CVC堵塞高危患者的筛查提供参考。本研究的研究对象仅来源于一所三级甲等医院,样本量相对较少,对于CVC堵塞一些影响因素收集不全,未来进一步修订和改善。
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