危险因素评分量表（共3篇）
危险因素评分量表 篇1
随着社会经济的发展,城乡居民生活水平的提高,人口老龄进程的加快和生活方式的变化,糖尿病的发病率正在逐年增加,并呈年轻化的特点,其病程迁延,并发症多,易致残、致死,已成为威胁人类健康的主要公共卫生问题。由于糖尿病起病缓慢、潜隐期长和早期无特异性症状等特点,人群中存在大量无症状糖尿病未诊断的患者。据国内报道,人群中无症状糖尿病比例占70.3%[1],城市占39.6%,农村占69.3%,大量无症状糖尿病患者的存在使得糖尿病筛查工作越来越重要。为了探索一种简便、易行、经济和实用的糖尿病筛查检测模型方法,我们于2008—2009年对昆明市城乡居民进行了糖尿病流行病学调查和试点社区人群危险因素筛检试验,现总结报告如下。
1 对象与方法
1.1 对象
昆明地区14个县(市)区及所辖街道(乡镇)20岁及以上、常住5年及以上的居民。
1.2 方法
1.2.1 糖尿病危险因素的流行病学调查。
采用多阶段随机抽样方法,将昆明市所属14县(市)区及所辖街道(乡镇)分别按经济条件分成3层,在每层随机抽取1个县(区),在抽中的县(区)中按经济条件将街道(乡镇)分层,随机抽取2个街道(乡镇),每个抽中的街道(乡镇)中随机抽取2个居委会(村委会),将居委会(村委会)下属居民小组编号,从第1号的第1户居民开始,对符合调查研究条件的进行登记,每一年龄组抽取的人口比例按抽中人群的实际人口机构分配。调查表参照中国慢性病及其危险因素监测(2007年)个人调查表修订设计,内容包括人口学特征、既往糖尿病病史、治疗情况、个人危险因素情况和糖尿病防治知识知晓情况等。调查前,书面通知已选定的调查对象在调查日的清晨空腹到指定地点,由经培训合格的调查员对调查对象进行面对面询问、体格检查和血糖检测。体检内容包括身高、体重、腰围、臀围和血压等。血糖检测:采集调查对象的空腹指尖血,用德国罗康全活力型快速血糖测量仪测量空腹血糖,对空腹血糖>5.6 mmol/L者,择日进行口服75 g葡萄糖耐量试验(OGTT)。共调查5 381人,获得有效问卷5 195人,有效率为96.5%。
1.2.2 危险因素筛选及记分方法的建立。
对流行病学调查资料进行综合分析,研究建立糖尿病危险性检测模型,对不同的变量进行编码,以是否是新诊断的糖尿病患者作为因变量(是=1,否=0),所有其他因素作为自变量进行多因素非条件Logistic回归分析,以P<0.05作为筛选危险因素的显著性界限。Logistic回归分析结果中OR值的意义为自变量,每增加一个等级个体则增加患糖尿病的相对危险度,依此原理,确定以各变量OR整数值作为各变量的记分值。理论上,某一个体具有的危险因素越多,其累计分值就越高,患糖尿病的危险性越大。
1.2.3 危险因素记分法在试点社区人群中的筛查应用。
将昆明市糖尿病流行学调查获得的危险因素及其记分值用于石林县试点社区人群,根据试点社区人口情况随机抽取2个居委会,将居委会下属的楼群/居民小组编号,从第1号的第1户居民开始,凡符合调查条件的对象均为被调查者,进行危险因素问卷调查,同时进行糖尿病筛查,共筛查社区居民596人,以评价危险因素记分法检测筛检效果,计算筛检试验的灵敏度和特异度,以判断确定糖尿病高危人群的临界阈值。
1.3 诊断标准
根据既往病史和血糖检测值,参照1999年WHO推荐的诊断标准[2];超重与肥胖参照中国肥胖问题工作推荐标准[3],体质指数(BMI)18.5～23.9 kg/m2为正常,24～27.9 kg/m2为超重,≥28 kg/m2为肥胖。
1.4 统计学分析与处理
建立数据管理制度,对收集到的各种资料进行分类管理,全部资料经核对无误后,由课题组人员用Epi Data 3.0软件建立数据库录入数据并进行逻辑检错,用SPSS 11.5进行统计分析。
2 结果
2.1 糖尿病危险因素的筛选与记分
昆明市糖尿病流行病学调查共调查5 195名社区20岁及以上常住居民,以是否诊断为糖尿病为应变量,以年龄、性别、文化程度、糖尿病家族史、高血压史、高血脂史、生育巨大胎儿史、吸烟、饮酒、常吃水果、常吃蔬菜、食用植物油、劳动强度、静坐生活、情绪状态、超重肥胖、中心性肥胖、近期多饮多尿和近期乏力和体重下降等20个变量为自变量,进行单因素非条件Logistic回归分析,结果显示,年龄、文化程度、DM家族史、高血压史、高血脂史、生育巨大胎儿史、常吃水果、食用植物油、劳动强度、体育锻炼、超重肥胖、中心性肥胖、多饮多尿和体重下降等因素与糖尿病发病有统计学意义。其中,文化程度、常吃水果、食用植物油、劳动强度和体育锻炼是糖尿病的保护因素,其余9个因素可能是糖尿病的危险因素,见表1。
以是否诊断为糖尿病为应变量,将单因素分析有统计学意义的14个变量作为自变量进行多因素非条件Logistic回归分析,进入方程的有11个变量,其中糖尿病的主要危险因素按OR值大小依次为近期多饮多尿症状、近期体重下降、高血脂史、糖尿病家族史、向心性肥胖、超重、肥胖、年龄和高血压史,而常吃水果和食用植物油是糖尿病的保护因素,见表2。
选择多因素分析P<0.05的变量作为危险因素记分的主要依据,结合单因素分析结果,将每个变量的OR值取整数作为各变量评分的分值,最终形成初筛的危险因素,见表3。累计分值越高,说明个体患糖尿病的危险性越大。将上述危险因素初步组合形成糖尿病危险性检测模型(问卷)。
2.2 糖尿病危险因素累计记分法的应用效果
采用初步形成的糖尿病危险因素问卷对试点社区居民进行糖尿病筛查工作,首先对社区居民进行危险因素问卷询问调查,同时进行糖尿病筛查,共筛查社区居民596人,新发现糖尿病患者23例,表4列出了不同累计分值作为判断阈值对目标人群筛查的结果。
以不同的分值为阈值分别计算在不同的阈值下对糖尿病患者筛检的灵敏度和特异度。当以7为阈值的时候,其灵敏度为69.6%,特异度为60.0%。提示:只要对40.0%的社区居民进行筛查就可以查出全人群中69.6%的未发现的糖尿病患者,显著提高了社区居民中未诊断糖尿病的检出率,降低了现场筛查成本。
3 讨论
应用糖尿病危险性检测模型,规范开展社区糖尿病筛查工作,可以显著提高糖尿病检出率,降低筛查成本,便于早期发现并治疗社区糖尿病患者。糖尿病的人群筛查是实施糖尿病二级预防(早发现、早诊断和早治疗)的关键步骤,任何一种筛检方法不仅要求漏诊率(假阴性)低,而且更重要的是简便易行,容易被受检者接受。20世纪80年代以来,国外出现了在流行病学研究结果基础上建立健康危险性评价的方法[4,5],用以指导评估健康相关行为,促进行为改变,采取干预措施等。
本研究采用相对危险度OR值作为评分依据,将影响昆明地区人群糖尿病发生的危险因素和糖尿病的早期症状结合起来,建立了简单易懂,方便可行的糖尿病筛检模型。实际应用结果表明,该模型可用于评估个体糖尿病发病风险,区分或筛选高危人群,在此基础上进行糖尿病筛查,可以显著提高社区居民无症状糖尿病的检出率,降低筛查成本。以个体累积分值≥7作为判别的临界阈值,其对社区居民中未诊断糖尿病筛检的灵敏度为69.6%,特异度为60.0%。提示:只要对40.0%的社区居民进行筛查就可以查出全人群中69.6%的未发现的糖尿病患者,显著提高了社区居民中未诊断糖尿病的检出率,降低了现场筛查成本。此结果与国内外相关报道[6,7,8]相近,说明本方法在实际工作中具有较大的应用价值,可作为社区居民糖尿病筛查的第一线方法在社区糖尿病预防控制工作中广泛应用。但本方法对糖尿病人群阳性预测值存在不足之处,可能与人群无症状糖尿病患病率低以及其他尚未明确的因素有关,有待于进一步研究完善。
参考文献
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危险因素评分量表 篇2
1 资料与方法
1.1一般资料2010年5月-2011年4月对437例患者实施跌倒危险因素评估, 落实相应的护理安全管理措施, 作为实验组, 回顾2009年5月-2010年4月408例患者设为对照组。
1.2方法2010年5月始在电子病历“护理管理”一栏内增加“跌倒危险因素评估量表”, 接诊护士对新入院患者对照评估量表进行评估, 见表1。
1.3评分标准一项累计分值中, <2分为低度危险性, 3~5分为中度危险性, >5分为高度危险性。
1.4评分为中度及高度危险性的患者, 在其床头挂上红色“防跌倒”护理标识, 以提醒各级工作人员及家属在患者活动时给予协助。用护理标识, 当发生纠纷时, 标识可以提供有效证据, 防患于未然[2]。
1.4.1与患者及家属沟通, 告知患者存在跌倒的危险, 进行预防跌倒的健康教育如避免穿过长过大的衣裤, 穿防滑、大小合适的鞋子;当发现地面有水渍时, 请告诉工作人员擦干;走动时可尽量使用拐杖或其他辅助性设施;服用安眠药、降压药后感头晕等不适时, 应卧床休息, 避免活动;如厕后要扶扶手站起来, 站立动作要缓慢;当需要协助而无家属在旁时, 请立即以打铃通知护士。告知后要求患者或家属在健康教育单上签名。
1.4.2改善环境重视床旁呼叫铃的设置, 并教会患者使用;夜间病房打开地灯;对于意识不清者可适当使用床旁护栏、约束带或有专人看护;对于不可去除的障碍物可选用醒目颜色予以警示, 以增加患者的视觉敏感性;固定好床脚刹车;在走廊及洗手间、浴室设置把手, 厕所安装扶手或使用坐式马桶;调低床的高度, 将患者经常需要的物品放于随手可得之处等。
1.4.3严密观察病情, 加强巡视定期巡视患者, 特别是夜间、中午值班时, 工作人员少, 要加强巡视, 对精神症状较重、服用抗精神药物、生化检查异常、步态不稳者, 可安置在靠近护士站的地方, 定时协助其如厕, 必要时给予专人陪伴。对有直立性低血压史、食欲较差、上床栏的患者应加强巡视, 做到重点看护、重点交班。
1.4.4护士专科知识理论的培训针对肿瘤患者化疗后有胃肠反应, 体质虚弱, 护士应密切观察反应, 遵医嘱静脉补充水、电解能量, 做好营养指导;对使用镇静、止痛药物的患者, 告知患者卧床休息, 护士主动做好基础护理;奥沙利铂、紫杉醇类化疗药可使患者表现为轻度的麻木和感觉异常, 严重神经症状发生率约为4%[3];5-FU、伊立替康等药物可能导致腹泻, 患者频繁如厕。护士应针对这些特点, 重点宣教, 做好对预防跌倒的充分认识, 工作中做好预见性护理。同时对医护人员进行职业道德教育, 加强服务内涵, 强调以人为本, 增加主动护理意识。
2 结果
对照组意外跌倒9例 (发生率2.026%) , 实验组意外跌倒1例 (发生率0.229%) , 两组跌倒发生率比较, 差异具有统计学意义 (x2=5.46, 0.01<P<0.005) 。
3 讨论
护理工作质量直接关系到医疗质量和医疗安全, 关系到人民群众的健康利益和生命安全, 关系到社会对医疗卫生服务的满意程度[4]。随着社会的发展, 患者的法律意识在增强, 医院内跌倒问题越来越引起重视, 安全成为医院管理的重要内容之一[5]。跌倒危险因素评估量表的应用加强了护士工作的责任感, 提高了服务质量, 使得护士可以预见性并及时地识别、评估和处理患者潜在的跌倒危险因素, 增强了防范意识, 使患者跌倒事件的发生率由应用跌倒危险因素评估量表前2.026%减低到跌倒危险因素评估量表应用后0.229%。跌倒危险因素评估量表的应用, 要求护士详细告知患者和家属住院期间的安全事项, 引起患者和家属的重视, 护患双方都增强了预防跌倒的知识和防范意识, 增进了护患间的沟通, 改善了护患关系, 保证患者住院期间的安全, 提高了护理工作的满意度, 做到优质护理服务。
摘要：目的:探讨应用跌倒危险因素评估量表对预防肿瘤患者跌倒的影响。方法:选择2010年5月-2011年4月笔者所在医院肿瘤患者共437例, 对所有患者评估跌倒危险因素, 分析应用跌倒危险因素评估量表前后患者发生跌倒的情况。结果:2009年5月-2010年4月应用跌倒危险因素评估量表前, 收治患者408例, 意外跌倒9例 (发生率2.026%) ;2010年5月-2011年4月应用跌倒危险因素评估量表后, 收治患者437例, 意外跌倒1例 (发生率0.229%) , 应用跌倒危险因素评估量表前后患者跌倒发生率相比, 差异具有统计学意义 (0.01<P<0.005) 。结论:实施预防措施可减少肿瘤患者意外跌倒事件的发生, 提高了服务质量和患者满意度。
关键词：跌倒,评估,预防,肿瘤
参考文献
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危险因素评分量表 篇3
1资料与方法
1.1病例选择收集2012年4月—2014年4月我院824例疑诊CAD,并接受选择性冠状动脉造影的患者临床资料。CAD组624例,非CAD200例。排除标准:急性或陈旧性心肌梗死;胸部不适发作时心电图记录到缺血性ST段和或T波动态改变;有冠状动脉血运重建史;既往影像学检查确诊的冠心病。
1.2信息录入病案资料录入到Excel表格中,信息包括:年龄、性别、吸烟史、冠心病家族史、饮酒史、高血压、糖尿病、血脂、肌酐、尿素氮、尿酸、红细胞体积分布宽度、白细胞、红细胞沉降率、C反应蛋白、尿蛋白等15个项目。对全部项目数值化自动导入到ACCESS数据库中。
1.3 CAD及危险因素诊断标准CAD的确诊以选择性冠脉造影结果见冠状动脉三支血管中至少一支或其主要分支狭窄50%以上。危险因素界定标准:吸烟和饮酒史;冠心病家族史;高血压:有高血压诊断史或入院时收缩压≥140 mmHg和(或)舒张压≥90 mmHg; 糖尿病:空腹血糖≥7.0 mmol/L,随机血糖≥11.1 mmol/L或正在应用降糖药;血脂异常:总胆固醇≥5.2 mmol/L或低密度脂蛋白胆固醇≥3.4 mmol/L或服用调脂药;血肌酐增高:≥133.0μmol/L;尿素氮增高:≥ 7.0mmol/L;高尿酸血症:≥380.0μmol/L;红细胞体积分布宽度增大:>16%;白细胞增高:≥4.0×10９/L; 红细胞沉降率增快:男≥15 mm/h,女≥21 mm/h;C反应蛋白增高:≥5 mg/L;尿蛋白增高:尿分析定性阳性。
1.4统计学处理采用SPSS17.0统计软件,计量资料的两组均数比较用t检验,单变量的危险因素筛选用卡方检验,多变量的危险因素筛选采用Logistic回归分析,检验水准。应用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(取值范围0.5~1.0)探讨预测方案的诊断效能: ROC曲线下面积在0.5~0.7为诊断价值较低;在0.7 ~0.9为诊断价值中等;在0.9以上为诊断价值较高。
2结果
2.1单因素筛选CAD组624例,男性384例,女性240例,年龄48.3岁±12.5岁;非CAD组200例,男性93例,女性107例,年龄46.5岁±13.8岁。本次研究共纳入15个变量,经卡方检验,年龄、性别、吸烟史、冠心病家族史、饮酒、高血压、糖尿病、高血脂、肌酐升高、高尿酸等1 0个变量为CAD发生的危险因素(P <0.05)。详见表1。
2.2 Logistic回归多因素筛选将单因素筛选结果中有统计学意义的10个变量纳入Logistic回归分析模型中,最终入选Logistic回归方程的变量包括年龄、性别、 吸烟史、冠心病家族史、高血压、糖尿病史、高血脂等7个变量。详见表2。
例
2.3预测变量的赋值方案及诊断评分模型建立根据各因素比数比(OR )给予赋值,年龄分组:<50岁计1分,≥50岁且<65岁计2分,≥65岁计3分;有吸烟史和血脂异常计1分;男性、高血压史、糖尿病史、冠心病家族史均计3分;诊断评分模型的危险得分范围是0~17分,对以上7个因素对所有患者进行评分,为ABCDDS-H方案。CAD组平均得分(13.3±4.5)分,非CAD组(8.7±3.6)分,两组得分差异有统计学意义(P <0.05)。
2.4评分模型的诊断效能经SPSS统计软件绘制ROC曲线,曲线下面积为0.802(标准误为0.117),表明该诊断评分模型具有中等诊断效能,有统计学意义。 应用吴贵军等［３］介绍的ABCDDS方案计算本组患者的ROC曲线下面积为0.704(标准误0.130)。详见图1。
3讨论
不典型CAD的诊断主要靠心电图负荷试验或冠状动脉影像学检查,心电图负荷试验受其敏感性的限制可能漏诊,冠状动脉影像学检查均需要昂贵的设备和较高的技术水平做支撑,这些使得基层医院诊断不典型CAD受到挑战。基于临床资料设计一种可预测CAD发生的简易工具将对临床工作起到指导作用。 吴贵军等［３］提出ABCDDS方案对非典型心绞痛的诊断具有一定价值,其对非典型心绞痛患者的诊断ROC曲线下面积达0.723,属于中等效能。
注 : score 1 为 ABCDDS-H 方案 , score 2 为 ABCDDS 方案
本研究在ABCDDS方案的基础上,考虑到CAD的发病是多因素作用在个体后的综合结果,个体暴露于危险因素的多少和强度一定会影响患病结果,所以增加了CAD家族史这一危险因素作为观察因素。以近两年因临床表现不典型接受选择性冠状动脉造影检查的患者作为研究对象,回顾分析容易获得的临床资料,筛选出性别、年龄、高血压、糖尿病、血脂异常、吸烟史、冠心病家族史等7个独立危险因素。 本研究中CAD家族史作为独立危险因素,其OR值为3.239,结合ROC表明CAD家族史的纳入可以提高罹患冠心病的预测水平。张薇等［４］研究提示,有CAD家族史是无CAD家族史患CAD的2.197倍,也证实了家族史的重要预测价值。根据各危险因素的OR值给予赋值后进行联合评分,采用ROC曲线下面积来判断方案的效能,结果提示本方案具有中等判断效能(AUC= 0.802)。应用吴贵军等［３］提出的ABCDDS方案评价本组患者,其效能稍低(AUC=0.704)。由于不同研究中同一危险因素的OR值不同,导致赋值量不一样。例如,本研究男性和高血压的赋值均为3,而吴贵军等［３］的研究中分别为2和1。本组患者ABCDDS方案的ROC曲线下面积未达到文献报道的0.723,其原因与此有关。高血压和男性是CAD的传统危险因素,但在各研究中报告其对罹患CAD的贡献不一,最终导致基于单一研究的方案不能得到推广。开发一种适合普通人群的方案将有助于减少研究的差异,但有可能增加纳入的危险因素和降低对特殊人群的评估效能。
本研究未发现红细胞体积分布宽度、尿酸、肌酐、 尿蛋白、饮酒等对CAD的独立预测价值,这和文献报道的结论不同［５－７］,这与本研究对危险因素只采取定性指标有关,不能否定这些因素对CAD的预测价值。在临床工作中应用简单的评价指标作为评分方案更易被普及,本ABCDDS-H方案可以对所有疑诊为CAD的患者进行评估,方案实施简便易行。