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基于COX回归的血液透析死亡风险模型研究
概述
血液透析是一种常用的肾脏替代疗法，但是血液透析患者有较高的死亡率，因此建立血液透析死亡风险模型具有重要的临床意义。本文研究基于COX回归的血液透析死亡风险模型，结合大量的临床数据进行分析和建模，为血液透析患者的预后评估和临床治疗提供依据。
方法
1.数据
本研究选取一家大型肾脏疾病医院的患者为研究对象，包括住院血液透析患者共计721例。收集的数据包括患者个人信息、病史、病情评估指标、实验室检查值、治疗方案等多种信息。
2.变量筛选
首先进行单因素分析，对与死亡风险相关的变量进行筛选。然后通过Kaplan-Meier方法和Log-rank检验，对候选变量的预测能力进行评估。最后，采用Cox回归分析进行多因素分析，筛选出与死亡风险相关的自变量。
3.建立模型
根据Cox回归结果，得到多因素模型，计算每个患者的预测死亡风险值，并根据预测值进行患者分组。通过ROC曲线分析，评估模型的预测效果。
结果
1.变量筛选
单因素分析结果显示，年龄、性别、入院前3个月的心血管事件、糖尿病、肌酐、白蛋白、血红蛋白等与死亡风险有关，选取这些变量作为候选变量。通过Kaplan-Meier方法和Log-rank检验，筛选出肌酐、白蛋白、血红蛋白等三个因素与死亡风险显著相关。
2.多因素分析
通过Cox回归分析，筛选出年龄、性别、入院前3个月的心血管事件、糖尿病、肌酐、白蛋白、血红蛋白等七个变量与死亡风险相关。得到多因素模型：
$$RiskScore=-0.727+0.027Age+0.375Sex+0.472heart+0.093Diabetes+0.091Cr-0.053ALB-0.041Hb$$
3.预测效果
采用ROC曲线分析，模型的AUC为0.813，说明该模型具有较好的预测能力。
结论
本研究基于COX回归建立了血液透析死亡风险模型，经过多因素分析和预测效果评估，该模型具有较好的预测能力，其中年龄、性别、心血管事件、糖尿病、肌酐、白蛋白、血红蛋白等七个自变量与死亡风险有关。该模型可为血液透析患者的预后评估和临床治疗提供依据，促进临床护理工作实际应用，改善患者的生存状况。