慢性阻塞性肺疾病患者跌倒风险因素分析及预测模型的构建

发布时间：2020-10-10 18:18

　　 目的:研究COPD患者发生跌倒的危险因素,构建COPD患者跌倒风险的预测模型。方法:利用便利抽样法,于2016年9月-2017年8月选取某三甲医院呼吸科和老年病科住院的COPD患者455名作为研究对象。通过对入院3天内的COPD患者发放调查问卷及进行患者平衡能力的测试,以接受调查为时间起点,6个月后进行随访,统计研究对象6个月内是否发生跌倒。用SPSS22.0进行数据分析,计量资料用均数加减标准差表示,计数资料使用例数和百分比表示。COPD患者发生跌倒的影响因素研究及模型建立使用单因素和多因素Logistic回归分析,变量筛选采用向后逐步回归,α_入=0.05,α_出=0.10。Logistic回归多重共线性问题,根据经验高度相关的变量只放一个有代表性的或者综合指数较高的。结果:1)总共发放460份问卷,回收率为100%,无效问卷为5份,有效率为98.9%,455例COPD患者全部完成测试,455例COPD患者中有73例发生跌倒,跌倒发生率为16%。2)本研究通过单因素分析得出:COPD患者的性别(p=0.044)、年龄(p0.01)、婚姻状况(p0.01)、民族(p0.01)、是否有辅助器械(p0.01)、近6个月的跌倒史(p0.01)、听力(p0.01)、视力(p0.01)、夜间尿频(p0.01)、有无陪员(p0.01)、合并症(p0.01)、文化程度(p0.01)、自理能力(ADL)(p0.01)、平衡能力(Brief-BESTest)(p0.01)、抑郁(p0.01)、焦虑(p0.01)和缺氧程度(p0.01),p值均小于0.05,在跌倒与未跌倒COPD患者之间差异具有统计学意义,是COPD患者跌倒的影响因素,吸烟(p=0.146)在跌倒与未跌倒COPD患者之间差异无统计学意义。3)Logistic回归显示:年龄、近6个月跌倒史、缺氧程度、自理能力(ADL)、平衡能力(Brief-BESTest)和抑郁是COPD患者发生跌倒的影响因素,同时构建了预测COPD患者发生跌倒风险的模型。结论:本研究得出COPD患者跌倒的风险因素是多方面的,包括:年龄、近6个月的跌倒史、自理能力(ADL)、平衡能力(Brief-BESTest)、缺氧程度和抑郁。本研究得出的预测模型需和Morse评估表一起进行使用,评估COPD患者的跌倒风险。未来研究希望能将缺氧程度和平衡能力(Brief-BESTest)预COPD患者跌倒的能力进行研究;可将缺氧程度等信息整合到Morse评估表,对其进行重新整理,得出对COPD患者具有针对性的跌倒风险评估工具,为临床提供实施依据,切实而详细的评估COPD患者跌倒的风险,制定具有针对性的预防跌倒措施,预防COPD患者跌倒不良事件的发生。
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R473.5
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
缩略语表
第一章 前言
    1.1 跌倒
    1.2 COPD患者跌倒
第二章 研究对象及方法
    2.1 研究对象
    2.2 研究方法
    2.3 样本量计算
    2.4 资料收集
    2.5 质量控制
    2.6 统计方法
第三章 结果
    3.1 一般资料
    3.2 COPD患者发生跌倒的单因素分析
    3.3 COPD 患者发生跌倒的多因素分析
    3.4 构建 COPD 患者跌倒风险的预测模型
第四章 讨论
    4.1 社会人口学资料
    4.2 Logistic回归结果
    4.3 构建 COPD 患者跌倒风险预测模型的意义
第五章 结论
    5.1 本研究的创新之处与缺陷
    5.2 展望
    5.3 小结
参考文献
在学期间的研究成果
致谢
附录

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李亚男;;一种拓展的灰色预测模型病态性研究[J];仲恺农业工程学院学报;2018年03期

2 甘祥前;任超;刘林波;刘中流;;一种马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型[J];测绘科学;2018年11期

3 凌云;王建东;;浅析4~#高炉的炉缸侵蚀预测模型[J];南钢科技与管理;2007年03期

4 周媛;叶烨;王新彦;周宏根;王筱蓉;;零转弯半径割草机连续翻滚特性参数化预测模型[J];农机化研究;2018年01期

5 王伟卿;;灰色预测模型在预测话音网关故障中的研究与应用[J];计算机测量与控制;2016年11期

6 黄冠;;应用预测模型对云南省2020年生产总值的预测[J];科技创新导报;2016年32期

7 韩文倩;;灰色预测模型在山东省保费预测中的应用[J];保险职业学院学报;2017年01期

8 杨萌;;基于灰色预测模型的山西省批发零售业人员需求分析[J];数学的实践与认识;2017年04期

9 崔剑;巴合提努尔·巴赞;李书钦;;烧结过程SO_2排放预测模型研究[J];资源节约与环保;2017年08期

10 张春涛;关文忠;刘学飞;;混沌时间序列的2阶预测模型[J];数学的实践与认识;2016年05期

相关博士学位论文 前10条

1 黄登高;用于公交车辆行驶油耗优化的工况预测模型及其自学习策略[D];天津大学;2017年

2 王美萍;城镇供热系统层级热量结算点中短期热负荷预测方法研究[D];太原理工大学;2017年

3 王冬光;控制技术在投资预测模型建立中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2005年

4 张丽峰;中国能源供求预测模型及发展对策研究[D];首都经济贸易大学;2006年

5 王现宁;空间混频预测模型及其应用研究[D];重庆大学;2016年

6 毕玉革;北方干寒地区日光温室小气候环境预测模型与数字化研究[D];内蒙古农业大学;2010年

7 程翔;基于本体数据库的多标签预测模型及生物医药数据挖掘研究[D];东华大学;2017年

8 王养忠;糖尿病视网膜病变发展影响因素及进展预测模型临床研究[D];北京中医药大学;2016年

9 沈巍;建立股指波动预测模型的方法研究及应用[D];华北电力大学（北京）;2011年

10 张丽;牦牛肉用品质特性及近红外预测模型和产量等级系统的研究[D];中国农业科学院;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 王雅静;对食品、农药的光谱技术预测模型的研究[D];上海师范大学;2018年

2 杨敏杰;基于灰色马尔可夫的气阴两虚型慢性肾脏病中医疗效预测模型的设计与构建[D];北京中医药大学;2018年

3 卜国卿;网络流量异常检测技术研究与实现[D];电子科技大学;2018年

4 潘汝池;剖宫产术后再次妊娠阴道试产预测模型的研究[D];大连大学;2018年

5 任春霞;社会网中个体行为预测模型的研究[D];黑龙江大学;2018年

6 李刚;基于神经网络的土壤墒情预测模型的研究[D];北京邮电大学;2018年

7 敬涛;非小细胞肺癌淋巴结转移的研究及预测模型的建立[D];兰州大学;2018年

8 金静;慢性阻塞性肺疾病患者跌倒风险因素分析及预测模型的构建[D];兰州大学;2018年

9 刘战嬴;胰十二指肠切除术后B/C级胃排空延迟风险预测模型的建立与验证[D];南昌大学;2018年

10 沙靖岚;基于LightGBM与XGBoost算法的P2P网络借贷违约预测模型的比较研究[D];东北财经大学;2017年

本文编号：2835415