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编号:86964
基于机器学习的PICC相关性上肢深静脉血栓形成预测
http://www.100md.com 2021年11月23日 循证护理 2021年第15期
工具,量表,1研究对象,2研究方法,3统计学方法,2结果,1Seeley预测工具和ML模型的训练集结果比较,2Seeley量表和ML模型的预测测试集结果比较,3不同预测工具的ROC曲线分析,4ML模型的主要预
     孙玉萍,宋 岗,张建美,宋云萍

    胶州市人民医院,山东266300

    经外周静脉穿刺中心静脉置管(peripherally inserted central catheter,PICC)是一种从外周静脉导入且末端位于中心静脉的深静脉置管技术,广泛应用于恶性肿瘤、胃肠外静脉营养等病人,有留置时间长、费用低、可减少反复穿刺等优点[1]。但相关并发症也时有发生,如相关性上肢静脉血栓形成(upper extremity deep vein thrombosis,UEDVT),据最近的一项临床研究显示,PICC相关的UEDVT的发生率约为2%[2],增加了病人的死亡率[3-5]。目前,国际常用的血栓形成风险评估工具包括:①Autar深静脉血栓风险评估表,主要用于手术骨创伤病人的深静脉血栓风险评估[6];②Caprini风险评估模型,广泛用于所有住院病人深静脉血栓的评估[7];③Wells量表大多用于门诊病人深静脉血栓的筛查[8];④密歇根PICC-DVT风险评估量表[9]。但这些量表只笼统地评估深静脉血栓形成风险,而特异性地评估UEDVT的工具,应用较为广泛的有Seeley量表,Seeley量表最初是由美国拉什大学医学中心的Seeley教授建立,是UEDVT的风险评估工具。该评分系统共涵盖5个条目并有相应的赋值,分别是长期卧床14分、深静脉局部压痛13分、吸烟10分、因骨髓炎而置管20分以及居家或住院期间抗凝9分,总分66分,若总分≥20分则意味着病人住院期间容易发生UEDVT,总分1 对象与方法

    1.1 研究对象

    1.2 研究方法

    1.2.1 临床资料的采集

    PICC置管前,对所有受试者进行了血常规、凝血检查,并全面收集病人基本信息 ......

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