【摘 要】
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目的 分析影响SARS预后的单因素并建立影响SARS预后的多因素回归模型。方法 采用SPSS 11 0及SDAS软件回顾性分析 16 5例临床确诊的重症SARS患者的临床特征 ,通过对预后的单
【机 构】
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目的 分析影响SARS预后的单因素并建立影响SARS预后的多因素回归模型。方法 采用SPSS 11 0及SDAS软件回顾性分析 16 5例临床确诊的重症SARS患者的临床特征 ,通过对预后的单因素及Logistic多元回归分析 ,建立SARS预后回归模型。结果 ①年龄与预后显著相关(r=0 5 0 6 ,P <0 0 0 1) ,≤5 0岁与 >5 0岁患者的病死率分别为 4 0 8%及 5 3 3% (P <0 0 1)。②有无基础病变与预后显著相关 (r=0 .4 5 7,P <0 0 0 1) ,它们的病死率分别为 5 4 5 %及 7 5 % (P <0 0 1)。③病情最重时淋巴细胞绝对数、PLT、尿常规改变、AST、TB、LDH、CK、CK MB、HBDH、UREA、肾功改变、呼吸频率、低氧血症程度、胸片受累肺叶数与预后相关 (r为 0 2 5 7～ 0 788,P <0 0 5 )。④SARS预后多因素回归生物数学模型与低氧血症程度与血小板数有关。多元回归模型为Py=1=es/(1+es) (S=2 4 90×低氧血症程度 - 0 0 5 0×血小板数)。若S >0 ,则Py=1大于 0 5 ,判断为死亡 ;若S<0 ,则Py=1小于 0 5 ,判断为存活。⑤该模型敏感性高 (91 6 7% ) ,特异性强 (98 33% ) ,准确性高(96 4 2 % )。结论 SARS预后模型是建立在SARS病理生理基础和生物数学之上的一种新的、简单、经济、敏感性高、特异性强和准确性高的指征 ,可有效判定SARS?
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