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
计量
- 文章访问数: 4050
- HTML全文浏览量: 2187
- PDF下载量: 50
- 被引次数: 0
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

HTML全文

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

下载: 全尺寸图片幻灯片

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

下载: 全尺寸图片幻灯片

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。

下载: 导出CSV

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。

下载: 导出CSV

参考文献(30)

[1]	张丽,范忠杰,周凡. 慢性阻塞性肺疾病急性加重期肺部感染患者的病原菌分布、耐药性及危险因素分析[J]. 中国病原生物学杂志,2019,14(12):1456-1459. doi: 10.13350/j.cjpb.191219
[2]	Landrum L,Weinrich S. Readmission data for outcomes measurement:Identifying and strengthening the empirical base[J]. Qual Manag Health Care,2006,15(2):83-95. doi: 10.1097/00019514-200604000-00003
[3]	Hartl S,Lopez-Campos J L,Pozo-Rodriguez F,et al. Risk of death and readmission of hospital-admitted COPD exacerbations:European COPD audit[J]. Eur Respir,2016,47(1):113-121. doi: 10.1183/13993003.01391-2014
[4]	Jacobs D M,Noyes K,Zhao J,et al. Early hospital readmissions after an acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease in the nationwide readmissions database[J]. Ann Am Thorac Soc,2018,15(7):837-845. doi: 10.1513/AnnalsATS.201712-913OC
[5]	Vogelmeier C F,Criner G J,Martinez F J,et al. Global strategy for the diagnosis,management,and prevention of chronic obstructive lung disease 2017 report:Gold executive summary[J]. Am J Respir Crit Care Med,2017,195(5):557-582. doi: 10.1164/rccm.201701-0218PP
[6]	Capistrano S J,et al. Evidence of Biomass Smoke Exposure as a causative factor for the development of COPD[J]. Toxics,2017,5(4):36. doi: 10.3390/toxics5040036
[7]	O’Brien R. A caution regarding rules of thumb for variance inflation factor[J]. Qual Quant,2007,41(5):673-690. doi: 10.1007/s11135-006-9018-6
[8]	Lau,C S,Siracuse,B L,Chamberlain,R S. Readmission after COPD exacerbation scale:determining 30-day readmission risk for COPD patients[J]. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis,2017,12(6):1891-1902.
[9]	Hakim M A,Garden F L,Jennings M D,et al. Performance of the LACE index to predict 30-day hospital readmissions in patients with chronic obstructive pulmonary disease[J]. Clin Epidemiol,2018,10(12):51-59.
[10]	Shu C C,Lin Y F,Hsu N C,et al. Risk factors for 30-day readmission in general medical patients admitted from the emergency department:A single centre study[J]. Intern Med J.,2012,42(6):677-682. doi: 10.1111/j.1445-5994.2011.02562.x
[11]	Harries T H,Thornton H,Crichton S,et al. Hospital readmissions for COPD:A retrospective longitudinal study[J]. NPJ Prim Care Respir Med,2017,27(1):31. doi: 10.1038/s41533-017-0028-8
[12]	张瑞,吴珍珍,常艳,等. 老年慢性阻塞性肺疾病患者30天内急性加重再入院风险预测模型的构建与验证[J]. 中国呼吸与危重监护杂志,2021,20(7):457-464.
[13]	蔡柏蔷,陈荣昌. 慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)诊治中国专家共识(2017 年更新版)[J]. 国际呼吸杂志,2017,37(14):1041-1057. doi: 10.3760/cma.j.issn.1673-436X.2017.14.001
[14]	王明航,蔡坤坤,施丁莉,等. 基于回归分析法建立慢性阻塞性肺疾病急性加重风险预测模型与验证[J]. 中华危重病急救医学,2021,33(01):64-68. doi: 10.3760/cma.j.cn121430-20200720-00534
[15]	潘东霞,钱一建,王春梅,等. 吸烟与室内空气污染的交互作用对慢性阻塞性肺部疾病影响的分析[J]. 中华流行病学杂志,2016,37(11):1444-1449. doi: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2016.11.002
[16]	黄亚玲,毛兵,闵婕,等. 慢性阻塞性肺疾病稳定期患者共患疾病与一年急性加重风险的关系研究[J]. 中华结核和呼吸杂志,2018,41(5):349-354. doi: 10.3760/cma.j.issn.1001-0939.2018.05.009
[17]	慢性阻塞性肺疾病糖皮质激素规范管理撰写组. 慢性阻塞性肺疾病糖皮质激素规范管理专家共识(2021版)[J]. 中华结核和呼吸杂志,2021,44(12):1054-1063. doi: 10.3760/cma.j.cn112147-20210802-00543
[18]	张维慧,刘颖,李彤彤,等. 雾化吸入和全身用糖皮质激素治疗老年慢性阻塞性肺疾病急性加重期的疗效[J]. 中国老年学杂志,2018,38(16):3902-3904. doi: 10.3969/j.issn.1005-9202.2018.16.026
[19]	Mirici A,Meral M,Akgun M. Comparison of efficacy of nebulished budesonide with parenteral corticosteroids in the treatment of acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease[J]. Clin Drug Invest,2003,23(1):55-62. doi: 10.2165/00044011-200323010-00007
[20]	党瑞志,刘羽. 胸腺肽联合异丙托溴铵雾化吸入对老年COPD合并肺部感染患者肺功能及免疫功能的影响[J]. 中国老年学杂志,2020,40(22):4760-4762. doi: 10.3969/j.issn.1005-9202.2020.22.019
[21]	Maltais F,Ostinelli J,Bourbeau J,et al. Comparison of nebulized budesonide and oral prednisolone with placebo in the treatment of acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease:A randomized controlled trial[J]. Am J Respir Crit Care Med,2002,165(5):698-703. doi: 10.1164/ajrccm.165.5.2109093
[22]	Rochwerg B,Brochard L,Elliott M W,et al. Official ERS/ATS clinical practice guidelines:Noninvasive ventilation for acute respiratory failure[J]. Eur Respir J,2017,50(2):1602426. doi: 10.1183/13993003.02426-2016
[23]	Peter J V,Moran J L. Noninvasive ventilation in exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease:Implications of different meta-analytic strategies[J]. Ann Intern Med,2004,141(5):78-79. doi: 10.7326/0003-4819-141-5-200409070-00031-w1
[24]	Lightowler J V,Wedzicha J A,et al. Non-invasive positive pressure ventilation to treat respiratoryfailure resulting from exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease:Cochrane systematic review and meta-analysis[J]. BMJ,2003,326(7382):185. doi: 10.1136/bmj.326.7382.185
[25]	Shah T,Press V G,et al. COPD Readmissions:Addressing COPD in the Era of Value-based Health Care[J]. Chest,2016,150(4):916-926. doi: 10.1016/j.chest.2016.05.002
[26]	Wu Y K,Lan C C,Tzeng I S,et al. The COPD-readmission (CORE) score:A novel prediction model for one-year chronic obstructive pulmonary disease readmissions[J]. J Formos Med Assoc,2021,120(3):1005-1013. doi: 10.1016/j.jfma.2020.08.043
[27]	邓琳,郑劲平. 肺功能检查临床应用研究进展(2018-2019年度)[J]. 中国实用内科杂志,2020,40(9):777-781. doi: 10.19538/j.nk2020090116
[28]	Rabe K F,Hurd,S,Anzueto A,et al. Global strategy for the diagnosis,management,and prevention of chronic obstructive pulmonary disease:GOLD executive summary[J]. Am J Respir Crit Care Med,2007,176(6):532-555. doi: 10.1164/rccm.200703-456SO
[29]	Cen J,Ma H,Chen Z,et al. Monitoring peak expiratory flow could predict COPD exacerbations:A prospective observational study[J]. Respir Med,2019,148:43-48. doi: 10.1016/j.rmed.2019.01.010
[30]	Hong W,Earnest A,Sultana P,Koh Z,et al. How accurate are vital signs in predicting clinical outcomes in critically ill emergency department patients[J]. Eur J Emerg Med,2013,20(1):27-32. doi: 10.1097/MEJ.0b013e32834fdcf3

相关文章(20)

[1]	曾慧娟, 田波, 袁红伶, 何杰, 李冠羲, 茹国佳, 许敏, 詹东. 机器学习算法构建慢性肾脏病伴高血压或糖尿病的预测模型, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315
[2]	姬燕梅, 李文俊, 李青芸, 郭妮, 蒙妮, 周丹, 李秋宇, 金醒昉. 急性缺血性脑卒中后认知障碍相关因素分析及列线图模型构建, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240511
[3]	田茂良, 韩博学, 王佳梅, 宗政, 邓治平. AVAPS-AE模式的无创通气对AECOPD合并OSA患者PSG参数、ESS评分及舒适度的影响, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240415
[4]	樊浩, 刘幸, 张乐, 李畏娴, 吴雪娇, 韩祎, 姚晓蝶. 决策树及Logistic回归模型在活动性肺结核预测中的应用, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230916
[5]	杨镜玉, 许宁, 张雨涛, 黄凤昌, 蒋元明, 殷亮. 基于基线T2WI图对进展期直肠癌经放化同期治疗后病理完全缓解的多模型预测比较, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230512
[6]	谢雨晴, 王俊, 吉学碧, 王萍, 王海峰, 李旭敏, 黄麟雅. 输尿管皮肤造口患者尿路感染危险因素及风险评估研究进展, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20231124
[7]	贾吉, 陶四明. 基于血浆渗透压建立急性ST段抬高型心肌梗死重症患者发生院内死亡风险预测模型, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20221212
[8]	周敏, 马智慧, 李加艳, 范建华, 林灵, 余亭颖, 张慧芳, 刘立. 肝硬化并胸水再发危险因素的预测, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220524
[9]	王虹, 杨德兴, 王强, 周维钰, 唐杰夫, 王振方, 付凯, 刘圣哲, 刘荣. ICU脓毒症患者发生再喂养综合征的危险因素分析及预测模型建立, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20221102
[10]	王静, 唐莲芳, 顾美群, 许小艳, 余建华, 何山, 李紫薇, 毕凯, 刘丽巧, 赵琼, 米弘瑛. 新生儿坏死性小肠结肠炎的危险因素及早期临床特点, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20211118
[11]	孟泽祖, 鲜航, 侯晓进, 魏石磊, 马继, 赵睿, 丛锐. 断指再植术后血管危象相关危险因素, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210122
[12]	刘幸, 刘媛, 刘向芳, 陈洁, 陈永刚, 孙辉, 马玲. 头孢哌酮钠舒巴坦钠不良反应分析与预测模型构建, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210622
[13]	刘佳, 和茵, 刘鑫. 肿瘤患者PICC导管相关性感染的危险因素及护理对策, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210116
[14]	戴靖榕, 李婕, 何旭, 李杨, 李燕. 云南某医院老年医学科住院患者抑郁状态的危险因素分析及风险预测模型的构建, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20211104
[15]	卢红梅, 左仁娇, 邬亭亭, 廖蕾. 集中护理模式对于提高COPD患者吸入制剂使用正确率、肺功能和减少再入院风险的价值, 昆明医科大学学报.
[16]	李军. 昆明市出租车司机疲劳与相关健康和安全危险因素, 昆明医科大学学报.
[17]	戴梅. 昆明市儿童哮喘的危险因素分析, 昆明医科大学学报.
[18]	李芫苑. 云南宾川一起肝片吸虫病暴发的危险因素调查, 昆明医科大学学报.
[19]	刘漪. 呼吸重症监护病房多重耐药鲍曼不动杆菌感染危险因素回顾性分析, 昆明医科大学学报.
[20]	杨秋萍. 心血管危险因素聚集与心率变异性的关系研究, 昆明医科大学学报.