乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求预测模型的构建与验证

摘要

目的 构建并验证乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求的精准预测模型。方法 回顾性分析2022年6月—2024年6月在本院手术治疗的156例乳腺癌患者的资料，根据手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求分为无和低需求组(n=41)和中高需求组(n=115)。通过单因素方差分析2组临床相关资料，采用二元Logistic回归模型分析乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求的相关影响因素，并构建预测模型。结果 二元Logistic回归模型分析结果显示，医疗费用来源(非城镇医疗保险)、职业(工人)、主要照顾者(配偶)、安德森症状评估量表(MDASI)评分、麻醉恢复质量量表(QoR)评分均是乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h支持性照护需求的影响因素(P<0.05)。受试者工作特征(ROC)曲线分析显示，医疗费用来源、职业、主要照顾者、MDASI评分、QoR评分预测乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h支持性照护需求的曲线下面积(AUC)分别为0.635、0.723、0.618、0.742、0.749。预测模型数据预测乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求的AUC为0.965,敏感度、特异度分别为93.0%、90.2%。利用Bootstrap法对模型进行内部验证，自抽样次数B=1 000,该预测模型整体预测准确性为88.5%,预测效能较好。结论 医疗费用来源(非城镇医疗保险)、职业(工人)、主要照顾者(配偶)、MDASI评分、QoR评分均是乳腺癌患者手术麻醉苏醒后24 h内支持性照护需求的影响因素，基于上述因素构建的预测模型的预测价值较好，可为术后护理路径优化提供量化决策工具。

关键词

乳腺癌 / 围术期管理 / 支持性照护 / 预测模型 / 麻醉苏醒 / 医疗经济学 / 症状负担 / 康复质量