老年慢性病患者睡眠障碍的影响因素分析及风险预测模型的建立

发布时间：2021-03-25 19:59

　　目的:了解老年慢性病患者合并睡眠障碍的发生情况及影响因素,并建立老年慢性病患者睡眠障碍的风险预测模型,为早期识别高危个体并及时干预、降低患者住院率及提高其生存质量奠定基础。方法:纳入重庆医科大学附属第一医院老年病科住院部的老年慢性病患者328例,采用老年综合评估收集研究对象的基本信息、基本数据、生活行为习惯、病史等,并对患者的睡眠情况、日常生活能力、压疮风险、营养状态、吞咽功能、认知功能、心理健康等进行评估。运用SPSS 23.0软件进行统计分析,通过单因素和多因素分析确定老年慢性病患者睡眠障碍的影响因素,并建立风险预测模型,应用ROC曲线对构建模型的诊断价值进行评价。结果:328例老年慢性病患者PSQI总分平均为10.165±4.0626,有205位老人合并睡眠障碍,占62.5%;单因素分析中,睡眠障碍组中女性、独居、从不体育锻炼、生活不规律、视力障碍、尿失禁、焦虑、抑郁、2型糖尿病、慢性胃炎的患病率与非睡眠障碍组比较差异有统计学意义（P<0.05）;多因素Logistic回归分析结果表明,独居、视力障碍、尿失禁、焦虑、抑郁、糖尿病、慢性胃炎是老年慢性病患者睡眠障碍的危险因素;... 

【文章来源】：重庆医科大学重庆市

【文章页数】：35 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

回归模型预测睡眠障碍的ROC曲线

图 2 评分系统预测睡眠障碍的 ROC 曲线Figure 2: ROC curve of the scoring system in detecting sleep disorders表 5 评分系统预测睡眠障碍的 ROC 曲线坐标点取值ble 5: The scoring system predicts the ROC curve coordinate point of sleep disor诊断界值（总分） 敏感度 1-特异性0.50 0.971 0.8861.50 0.898 0.4882.50 0.756 0.2853.50 0.483 0.1224.50 0.259 0.0655.50 0.112 0.0006.50 0.034 0.0008.00 0.000 0.000论次共 328 名患者参与研究，位于慢性病患病率前 5 位的疾病分别为

【参考文献】：
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本文编号：3100236