【摘 要】
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目的:通过数据分析建立阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS)的预测模型,探讨OSAHS的危险因素。方法:连续纳入551例在自贡第四
【机 构】
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自贡市第四人民医院呼吸与危重症医学科;
【基金项目】
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自贡市2013年重点科技计划(2013ZC22)
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目的:通过数据分析建立阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS)的预测模型,探讨OSAHS的危险因素。方法:连续纳入551例在自贡第四人民医院睡眠呼吸疾病诊疗中心行整夜PSG监测患者的临床资料,先进行单因素和多因素分析,初步找出OSAHS的危险因素,然后进行二元Logistic回归分析并建立模型,最后通过联合预测因子的ROC曲线,对模型进行评价。结果:OSAHS预测模型建立为:L=1.359×鼾声评分+0.08×Epworth评分+0.348×BMI-8.852,当L>2.69时,即可预测OSAHS。对预测模型进行评价,模型系数的全局性Ombibus检验,2=109.02,P<0.001,差异有统计学意义。预测模型的灵敏度为72.34%,特异度为90.38%。预测概率ROC曲线下面积为0.888,95%置信区间为(0.85,0.93)。结论:在鼾症患者中,通过患者的鼾声评分、Epworth评分和身体测量数据能有效的预测、筛检OSAHS患者,OSAHS预测模型可运用于临床。
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