【摘 要】
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目的明确肿瘤患者经外周中心静脉置管（Peripheral Inserted Central Catheters,PICC）非计划拔管独立风险因素,构建肿瘤患者PICC非计划拔管风险预测模型,为肿瘤患者PICC非计划拔管防治和风险预测提供理论依据。方法前期通过文献回顾、半结构访谈、小组讨论确定肿瘤患者PICC非计划拔管资料收集表与随访安排表。收集中南大学湘雅医院2022年1月至12月符合纳入排除标准
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目的明确肿瘤患者经外周中心静脉置管（Peripheral Inserted Central Catheters,PICC）非计划拔管独立风险因素,构建肿瘤患者PICC非计划拔管风险预测模型,为肿瘤患者PICC非计划拔管防治和风险预测提供理论依据。方法前期通过文献回顾、半结构访谈、小组讨论确定肿瘤患者PICC非计划拔管资料收集表与随访安排表。收集中南大学湘雅医院2022年1月至12月符合纳入排除标准的肿瘤置管患者前瞻性数据,每位患者随访至导管拔除。根据是否发生非计划拔管分为非计划拔管组（n=284）与未发生非计划拔管组（n=3107）,采用单因素、LASSO算法与多因素分析确定肿瘤患者PICC非计划拔管的独立风险因素。再按照7:3的比例将3391例患者划分为训练组（n=2374）与测试组（n=1017）,将筛选出的预测因子采用训练组数据通过Logistic回归、支持向量机与随机森林算法建立3种预测模型,经ROC曲线与TOPSIS综合分析法筛选最优模型。收集青海大学附属医院、海南省人民医院2022年6月至12月符合纳入排除标准的600例肿瘤置管患者前瞻性数据进行外部验证。通过ROC的曲线下面积（Area Under Curse,AUC）检测模型的区分度,校准曲线评估模型的校准度与临床决策曲线（Decision Curve Analysis,DCA）评价模型的临床适用性。结果（1）经单因素、LASSO算法与多因素发现肿瘤患者PICC非计划拔管独立危险因素包括肢体活动能力障碍（OR=2.775）、有糖尿病（OR=1.754）、有手术史（OR=1.734）、D-二聚体浓度增高（OR=2.376）、接受过靶向治疗（OR=1.441）、有手术方案（OR=1.543）、导管穿刺次数大于1次（OR=1.715）;保护因素包括BMI正常（OR=0.449）、导管材质为聚氨酯（OR=0.305）、导管有瓣膜（OR=0.639）。（2）基于Logistic构建的预测模型结果:训练组AUC为0.759,灵敏度为58.4%,特异度为91.9%,精确度为89.1%,阳性预测值为39.5%,阴性预测值为96.1%;测试组AUC为0.681,灵敏度为58.6%,特异度为77.5%,精确度为75.9%,阳性预测值为19.6%,阴性预测值为95.2%。（3）基于支持向量机构建的预测模型结果:训练组AUC为0.904,灵敏度为79.2%,特异度为99.4%,精确度为97.7%,阳性预测值为91.8%,阴性预测值为98.1%;测试组AUC为0.875,灵敏度为88.5%,特异度为99.8%,精确度为98.8%,阳性预测值为97.5%,阴性预测值为98.9%。（4）基于随机森林构建的预测模型结果:AUC为0.847,灵敏度为89.3%,特异度为99.4%,精确度为98.6%,阳性预测值为93.6%,阴性预测值为99.0%;测试组为0.796,灵敏度为83.9%,特异度为98.7%,精确度为97.4%,阳性预测值为85.9%,阴性预测值为98.5%。（5）TOPSIS综合分析结果:训练组中Logistic、支持向量机、随机森林模型Ci值依次为0.00、0.82、0.85,测试组中Logistic、支持向量机、随机森林模型Ci值依次为0.00、1.00、0.81。通过比较得到支持向量机模型预测性能最佳。将最优模型进行外部验证,内部外部验证组的ROC曲线、校准曲线和DCA决策曲线显示预测模型具有较好的准确性、稳定性、普遍性和临床实用性。结论本研究得到了肿瘤患者PICC非计划拔管的10项独立预测指标:BMI、肢体活动能力、糖尿病、手术史、D-二聚体浓度、靶向治疗、手术方案、穿刺次数、导管材质、导管有无瓣膜。并基于支持向量机构建了预测模型,通过内部外部验证,模型具有临床应用价值,为肿瘤患者PICC非计划拔管的早期预测提供了重要支持。图13幅,表11个,参考文献140篇
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