【摘 要】
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目的 基于临床特征及实验室检查构建的诺谟图(Nomogram)建立综合判断分诊模型.方法 将542例发热住院患者按约7 ∶ 3随机分为训练集(n=377)及验证集(n=165).用logistic回归分析筛选与登革热病例显著相关的因素,构建诺谟图预测模型,并进行内部、验证;用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型的诊断效能.结果 Logistic回归分析显示,无寒战(OR=0.21)、有乏力(OR=5.49)、有四肢酸痛(OR=7.09)、无咽充血(OR=0.06)、低中性粒细胞计数(OR=0.82)、低淋
【机 构】
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福建医科大学孟超肝胆医院,福建福州350001;福建省疾病预防控制中心,福建福州350001
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目的 基于临床特征及实验室检查构建的诺谟图(Nomogram)建立综合判断分诊模型.方法 将542例发热住院患者按约7 ∶ 3随机分为训练集(n=377)及验证集(n=165).用logistic回归分析筛选与登革热病例显著相关的因素,构建诺谟图预测模型,并进行内部、验证;用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型的诊断效能.结果 Logistic回归分析显示,无寒战(OR=0.21)、有乏力(OR=5.49)、有四肢酸痛(OR=7.09)、无咽充血(OR=0.06)、低中性粒细胞计数(OR=0.82)、低淋巴细胞计数(OR=0.52)、高凝血酶原活动度(PTA,OR=47.19)、长部分凝血活酶时间(APTT,OR=1.13)和高白蛋白(ALB,OR=1.12)是登革热发热的独立预测因素;训练集中,诺谟图预测登革热病例ROC曲线下面积(AUC)为0.912、敏感性90.9％、特异性89.3％、约登指数0.802;验证集中,诺谟图预测登革热病例AUC为0.935、敏感性88.2％、特异性97.2％、约登指数0.854.结论 该研究构建及验证的诺谟图,能有效快速判断分诊登革热.
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