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J-GLOBAL ID：202202266471877119   整理番号：22A1203414

脳卒中関連性肺炎の予測モデルを構築し,予後を改善する。【JST・京大機械翻訳】

著者 (6件)： Li Li (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000) ,  Su Yanmin (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000) ,  Yuan Guanli (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000) ,  Feng Hua (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000) ,  Yang Huan (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000) ,  Zhang Zhongyang (河北省秦皇島市第一医院 急診科,河北 秦皇島 066000)
資料名： Zhongguo Linchuang Yisheng Zazhi  (Zhongguo Linchuang Yisheng Zazhi)
巻： 50  号： 1  ページ： 59-61  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3387A  ISSN： 2095-8552  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:脳卒中関連肺炎患者の予測モデルを構築し、早期に介入し、予後を改善する。【方法】2018年4月から20年5月まで,河北省秦皇島市第1病院における334例の静脈血栓溶解の急性脳梗塞患者を遡及的に分析し,患者の性別,年齢,体重指数,既往基礎病の総数,喫煙状況,飲酒状況,入院から血栓溶解までの時間,および入院期間を収集した。入院時、米国国立衛生研究院の脳卒中スケールスコア、嚥下困難状況、脳磁気共鳴画像における拡散強調画像シーケンス脳梗塞体積。脳卒中関連肺炎の有無により、患者を非脳卒中関連肺炎群と脳卒中関連肺炎群に分ける。論理的回帰を適用して,赤池情報基準に従って,モデルの変数を見つけ,そして,予測モデル方程式を得た。モデルの予測効率を,受信者動作特性曲線と曲線下面積を用いて評価した。結果:非脳卒中関連肺炎群296例(88.62%),脳卒中関連肺炎群38例(11.38%)。米国国立衛生研究院脳卒中スケールスコア(NationalInstituteofHealthstrokescale,NIHSS)、脳梗塞体積(volume、V)、年齢は予測モデルに入っている。予測モデル方程式=-6.20221+1.69805×(NIHSS=1)+1.96173×(V=1)+2.03692×(V=2)+3.43645×(V=3)+0.72178×(年齢=1)+2を得た。30764×(年齢=2)。モデルの受信者動作特性曲線下面積は0.855(95%CI0.790.92)であり、感度及び特異性はそれぞれ0.68、0.88であり、ヨーデン指数は0.56であった。結論:本研究で得られた予測モデルは、静脈血栓溶解患者の脳卒中性肺炎の発生を有効に予測でき、モデルに入る指標は簡単であり、このモデルは簡単かつ実用的である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 溶解 ,  喫煙 ,  静脈 ,  *肺炎 ,  病院 ,  患者 ,  *脳卒中 ,  入院 ,  *予後 ,  NMRイメージング ,  脳梗塞 ,  嚥下障害 ,  血栓溶解療法 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 急性期脳梗塞 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  神経科学一般  (GN01010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳卒中 ,  関連性 ,  肺炎 ,  予測モデル ,  構築 ,  予後