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创伤输血患者预后转归及大量输血影响因素分析与预测评分方案建立

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第1章 引言

1.1 创伤患者大量失血与大量输血

1.2 国内外研究现状

第2章 资料与方法

2.1 研究对象

2.2 方法

2.3 统计学处理

第3章 结果

3.1 创伤输血患者基本资料分析

3.2 创伤输血患者临床结局指标分析

3.3 创伤输血患者临床预后转归影响因素分析

3.4 创伤患者大量输血预测评分方案建立与性能验证

第4章 讨论

4.1 创伤输血患者临床预后转归影响因素分析

4.2 创伤患者大量输血影响因素分析及其预测评分方案建立与验证

第5章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果

论文综述:创伤患者大量输血研究进展

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摘要

目的
  通过创伤输血患者临床资料的病例对照研究,探讨创伤输血患者临床预后转归的影响因素;通过创伤输血患者大量输血影响因素分析,以建立大量输血预测评分方案,并对其进行临床应用性能验证。
  方法
  收集南昌大学第一附属医院2013年1月1日至2016年12月31日所有出院创伤患者的临床病例资料,共纳入年龄≥18岁且急诊入院后24h内有红细胞(RBC)输注的创伤输血患者265例,根据患者急诊入院后24h内RBC输注量,将患者分为非大量输血组(24h内RBC输血量<18u)和大量输血组(24h内RBC输注量≥18u),其中非大量输血组229例,大量输血组患者36例;
  (1)分析比较两组患者基本资料和临床预后转归相关指标,并采用Logistic回归分析患者院内死亡的相关影响因素,以探讨创伤输血患者临床预后转归的影响因素;
  (2)采用线性回归分析创伤输血患者大量输血的影响因素,并筛选出创伤输血患者大量输血的独立影响因素;
  (3)采用创伤输血患者大量输血独立影响因素作为大量输血预测评分指标,通过分层赋值建立大量输血预测评分方案,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对其进行临床应用性能验证。
  结果
  (1)非大量输血与大量输血组患者性别、年龄和致伤原因间差异均不具统计学意义(P>0.05),两组患者创伤严重度评分(ISS)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、心率(HR)、收缩压(SBP)与血红蛋白浓度(Hb)、凝血功能指标间差异均具有统计学意义(P<0.05);
  (2)大量输血组患者60天死亡率和院内总死亡率明显高于非大量输血组(P<0.05),其院内感染发生率、机械通气时间、ICU住院时间、总住院时间亦均明显高于非大量输血组(P<0.05),两组患者均未发生输血不良反应;
  (3)创伤输血患者临床预后转归影响因素分析:①Logistic单因素回归分析显示:ISS、GCS、RBC输注量、新鲜冰冻血浆输注量、院内感染、ICU住院时间、机械通气时间、总住院时间均为患者院内死亡的危险因素(P<0.05);②Logistic多因素回归分析显示:ISS、RBC输注量和院内感染是创伤输血患者院内死亡的独立危险因素(P<0.05);③其回归模型诊断ROC曲线下面积(AUC)为0.80,显示该回归模型具有较高的诊断性能;
  (4)创伤输血患者大量输血影响因素及预测评分:①单因素回归分析显示:创伤类型、ISS、HR、SBP、Hb、凝血酶原时间(PT)、国际标准化比值(INR)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、纤维蛋白原(Fbg)、剩余碱(BE)均为创伤输血患者大量输血的影响因素(P<0.05);②多因素回归分析显示:创伤类型、ISS、HR、Hb、PT、Fbg、BE是创伤输血患者大量输血的独立影响因素(P<0.05);③通过对创伤输血患者大量输血独立影响因素分层赋值,建立了大量输血预测评分方案,其总分为0-8分,ROC曲线分析结果显示AUC=0.91,灵敏度和特异度分别为88.9%和79.9%,认为当评分≥4分时,需要大量输血。
  结论
  大量输血创伤患者的并发症发生率与死亡率均明显增高,ISS、RBC输注量和院内感染是影响创伤输血患者院内死亡的独立危险因素。创伤类型、ISS、HR、Hb、PT、Fbg、BE是创伤输血患者大量输血的独立影响因素,其分层赋值预测评分方案认为当评分≥4分时需要大量输血,且具备良好的临床应用性能。

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