基于Logistic回歸構建腦卒中后吞咽障礙的預測模型

孫彩杰，占婷婷，王麗麗，王 燕

（1.安徽中醫藥大學護理學院，安徽合肥 230000 ；2.安徽中醫藥大學第一附屬醫院腦病三科）

腦卒中是當今世界最主要的死亡原因[1]，在中低收入的發展中國家有85%以上的死亡是由腦卒中引起的[2]。吞咽障礙是腦卒中后常見的癥狀，發生率大約為29%～81%[3]，而吞咽障礙又會伴隨吸入性肺炎、誤吸、窒息、營養不良等嚴重并發癥[4,5]；這些并發癥是導致腦卒中患者住院時間延長、生活質量下降、康復進程緩慢乃至死亡的直接原因，因此對腦卒中患者進行危險因素的早期篩查可能有助于識別并保護有吞咽障礙隱形風險的患者，從而減少腦卒中患者不良預后結局的發生。然而目前現存的臨床研究大多聚焦于腦卒中后吞咽障礙的治療與護理角度，關于危險因素的探討較少且結果不一致[6,7]；周南香[8]學者僅僅針對缺血性腦卒中建立了預測模型且預測因子的納入不夠全面。因此本研究旨在收集、完善腦卒中后吞咽障礙的危險因素，利用Logistic回歸分析構建列線圖預測模型并驗證其預測效能，以期為臨床決策提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取2021年5月～2022年5月在安徽省中醫院腦病中心住院的腦卒中患者，樣本量的確定是根據每個自變量所需要的事件數（events per variable，EPV）原則計算的。一般認為，Logistic回歸分析的樣本量應為自變量個數的5～10倍[9]。本研究初步擬定自變量個數為14個，樣本量為70～140個；為防止數據丟失及其他意外情況，故本研究共納入研究對象個數為160個?！?br>