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目的 构建头颈部恶性肿瘤根治术后下肢深静脉血栓形成(lower extremity deep venous thrombosis,LDVT)的风险预测模型并探讨其临床价值.方法 回顾性纳入 2017 年 1 月—2022 年 12 月于徐州市中心manbet官网登录 口腔颌面外科就诊的 224 例头颈部恶性肿瘤患者,均接受根治手术.根据LDVT发生情况分为发生组(n=24)和未发生组(n=200).统计两组患者临床信息,通过单因素及多元Logistic回归筛选入组患者围手术期LDVT的独立危险因素,并构建风险预测列线图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)验证列线图模型的预测效能.结果 两组在是否患有高血压、术前是否抗凝治疗、D-二聚体(D-dimer)水平、术后卧床时间和血小板与淋巴细胞比值(platelet/lymphocyte ratio,PLR)有明显差异(P<0.05).将多元Logistic回归获取的危险因素构建风险预测模型,R语言软件计算模型的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.814(95

作者:梁梦晴;李志萍;孟箭

来源:口腔医学 2024 年 44卷 4期

知识库介绍

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作者:
梁梦晴;李志萍;孟箭
来源:
口腔医学 2024 年 44卷 4期
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下肢深静脉血栓形成 头颈部恶性肿瘤 危险因素 预测模型 lower extremity deep venous thrombosis(LDVT) malignant tumor in head and neck risk factors prediction model
目的 构建头颈部恶性肿瘤根治术后下肢深静脉血栓形成(lower extremity deep venous thrombosis,LDVT)的风险预测模型并探讨其临床价值.方法 回顾性纳入 2017 年 1 月—2022 年 12 月于徐州市中心manbet官网登录 口腔颌面外科就诊的 224 例头颈部恶性肿瘤患者,均接受根治手术.根据LDVT发生情况分为发生组(n=24)和未发生组(n=200).统计两组患者临床信息,通过单因素及多元Logistic回归筛选入组患者围手术期LDVT的独立危险因素,并构建风险预测列线图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)验证列线图模型的预测效能.结果 两组在是否患有高血压、术前是否抗凝治疗、D-二聚体(D-dimer)水平、术后卧床时间和血小板与淋巴细胞比值(platelet/lymphocyte ratio,PLR)有明显差异(P<0.05).将多元Logistic回归获取的危险因素构建风险预测模型,R语言软件计算模型的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.814(95