AECOPD患者再入院危险因素分析及预测模型的构建

张桂梅; 陈蜀; 宋云华; 吴阳; 周虹媛

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20220830

AECOPD患者再入院危险因素分析及预测模型的构建

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220830

1.
昆明医科大学护理学院 , 云南昆明　650500
2.
昆明医科大学第一附属医院呼吸与危重症医学科 , 云南昆明　650032

基金项目: 云南省教育厅科学研究基金资助项目（2021Y330）

详细信息

作者简介:
张桂梅（1996～），女，云南大理人，在读硕士研究生，主要从事临床护理工作

通讯作者:
陈蜀，E-mail： hulichenshu@163.com

中图分类号: R563.9
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出版历程
- 收稿日期: 2022-04-19
- 刊出日期: 2022-08-25

Risk Factors of Readmission in Patients with Acute Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Establishment of Risk Prediction Model

1.
School of Nursing, Kunming Medical University, Kunming Yunnan 650500
2.
Dept .of Respiratory and Critical Care Medicine, The 1st Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Kunming Yunnan 650500, China

摘要

摘要: 目的探讨慢性阻塞性肺疾病急性加重期（acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease，AECOPD）患者发生再入院的危险因素并构建疾病风险预测模型，旨在为早期识别并筛选AECOPD再次入院的高风险患者提供评估工具。方法选取云南省某三甲医院2016年1月1日至2021年1月1日诊断为AECOPD且符合纳入、排除标准的414例患者为研究对象。将其中70%（307例）的患者作为建模组，剩余30%（107例）患者作为验证组。根据患者是否发生再入院作为结局指标，分析 AECOPD患者发生再入院的危险因素并构建疾病风险预测模型。结果最终纳入年龄（OR = 0.958）、雾化吸入激素种类（OR = 1.893）、FEF₇₅预计值（OR = 0.583）、FEV₁实际值（OR = 1.947）、合并呼吸衰竭（OR = 0.501）5个预测因子。预测模型公式：P = 1/{1+exp［−（3.361+（−0.043）× 年龄+0.638 ×吸入雾化激素种类+（−0.539）×FEF₇₅预计值+0.666 ×FEV₁实际值+（−0.691）×合并呼吸衰竭）］}，建模组受试者特征工作曲线下面积（AUC）为0.777，其灵敏度和特异度分别为0.898和0.549。验证组受试者特征工作曲线下面积（AUC）为0.821，灵敏度和特异度分别为0.857和0.7。结论研究所构建的AECOPD患者再入院风险预测模型具有良好的预测效能，为早期识别并筛选AECOPD再次入院的高风险患者提供了评估工具，为医护人员调整高风险患者的治疗和护理提供参考依据，为减轻患者痛苦，减少家庭及社会负担，提高护理服务质量提供科学依据。
- AECOPD /
- 再入院 /
- 危险因素 /
- 预测模型 /
- 护理
Abstract: Objective To explore the risk factors of readmission in patients with AECOPD and develop a disease risk prediction model, aiming to provide an evaluation tool for early identification and screening of patients at high risk of readmission with AECOPD. Methods A total of 414 patients diagnosed with AECOPD in a tertiary hospital in Yunnan Province from January 1, 2016 to January 1, 2021 and met the criteria for inclusion and exclusion were selected as the study subjects. 70% （307） of these patients were included as the modeling group and the remaining 30% （107） patients were included as the validation group. According to whether patients have readmission as an outcome indicator, the risk factors for readmission of patients with AECOPD are analyzed and a disease risk prediction model is constructed. Results Age （OR = 0.958）, nebulized inhaled hormone （OR = 1.893）, predicted value of FEF75 （OR = 0.583）, actual value of FEV1 （OR = 1.947） and combined respiratory failure （OR = 0.501） were included. Prediction model formula: P = 1/{1 + exp [− （3.361 + （−0.043）×age + 0.638×type of inhaled nebulized hormone + （−0.539）×predicted value of FEF₇₅ + 0.666 × actual value of FEV₁ + （−0.691）×respiratory failure）]}. The area under ROC curve （AUC） of the modeling group was 0.777, and the sensitivity and specificity were 0.898 and 0.549, respectively. The area under ROC curve （AUC） of the verification group was 0.821, and the sensitivity and specificity were 0.857 and 0.7, respectively. Conclusion The risk prediction model for readmission of AECOPD patients established in this study has good predictive efficacy, providing an evaluation tool for early identification and screening of high-risk patients with AECOPD readmission, and provides a reference for medical staff to adjust the treatment and care of high-risk patients.
- AECOPD /
- Readmission /
- Influencing factors /
- Prediction model /
- Nursing care

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图 1 预测模型在建模组中的ROC曲线

Figure 1. Predict the ROC curve of the model in the modeling group

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图 2 预测模型在验证组中的ROC曲线

Figure 2. Predict the ROC curve of the model in the validation group

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表 1 AECOPD患者再入院单因素分析（ $ \bar x \pm s $）

Table 1. Single Factor analysis of patient readmission in AECOPD （ $ \bar x \pm s $）

变量	均数 ± 标准差	χ²/t	P	变量	分组	再入院组（n = 102）	非再入院组（n = 205）	χ²/t	P
年龄（岁）	68.48 ± 9.553	2.877	0.004^*	体力劳动	是	24	78	5.314	0.021^*
FEV₁/FVC 预计值（%）	75.45 ± 5.00	−2.227	0.027^*	体力劳动	否	75	130	5.314	0.021^*
吸入雾化激素种类（种）	1.07 ± 0.54	−2.909	0.004^*	鼻导管吸氧	是	82	20	11.17	0.001^*
戒烟时长（a）	1.42 ± 5.044	9406	0.025^*	鼻导管吸氧	否	126	79	11.17	0.001^*
鼻导管吸入氧浓度（L/min）	1.66 ± 1.251	8232.5	0.001^*	呼吸衰竭	是	61	41	13.618	< 0.001 ^*
COPD病程（a）	9.50 ± 8.66	7950	0.001^*	−	否	77	128	13.618	< 0.001 ^*
并发症个数（个）	1.18 ± 1.061	8526	0.006^*	肺心病	是	37	65	6.105	0.013^*
入院时二氧化碳分压（mmHg）	41.34 ± 19.94	8807	0.024^*	肺心病	否	47	158	6.105	0.013^*
FEF₂₅预计值（L/min）	5.81 ± 1.81	13383.5	< 0.001 ^*	文化程度	文盲	13	27	17.37	0.002^*
FEF₇₅预计值（L/min）	1.73 ± 1.83	7716	< 0.001 ^*		小学	16	67
FEV₁实际值（L/min）	1.38 ± 0.64	13146	< 0.001 ^*		初中	39	53
FEV₁/FVC实际值（%）	52.9 ± 21.2	12051	0.029^*		高中	10	32
FEF₂₅实际值（L/min）	1.79 ± 1.55	14665	< 0.001 ^*		大专及以上	24	26
FEF₅₀实际值（L/min）	0.82 ± 0.62	12796	0.001^*	−	−	−	−	−	−
MMEF_75/25实际值（L/min）	0.63 ± 0.57	13498	< 0.001 ^*	−	−	−	−	−	−
^*P < 0.05。

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表 2 AECOPD患者再入院Logistic回归分析

Table 2. Logistic regression analysis of patient readmissions in AECOPD

变量	B值	标准误	Wald χ²	P	OR	95% CI
常数	3.361	1.325	6.434	0.011^*	28.83	−
年龄	−0.043	0.016	6.721	0.01^*	0.958	0.928～0.99
吸入雾化激素种类	0.638	0.282	5.111	0.024^*	1.893	1.089～3.291
FEF₇₅预计值	−0.539	0.116	21.439	< 0.001 ^*	0.583	0.464～0.733
FEV₁实际值	0.666	0.267	6.229	0.013^*	1.947	1.154～3.285
是否伴有呼吸衰竭	−0.691	0.294	5.519	0.019^*	0.501	0.282～0.892
^*P < 0.05。

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