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        負(fù)壓封閉引流技術(shù)治療全身軟組織感染療效的影響因素

        2022-05-30 08:31:10鄭志學(xué)畢敬濤劉亞奇
        局解手術(shù)學(xué)雜志 2022年5期
        關(guān)鍵詞:因素糖尿病療效

        鄭志學(xué),畢敬濤,蔡 軒,劉亞奇

        (北京積水潭醫(yī)院普外科,北京 100000)

        全身軟組織感染常作為疾病的并發(fā)癥被臨床發(fā)現(xiàn),由一種或多種細(xì)菌感染引起,誘因復(fù)雜,糖尿病、肥胖、藥物濫用、營養(yǎng)不良等均可導(dǎo)致其發(fā)生,治療難度較大[1-5]。負(fù)壓封閉引流(vacuum sealing drainage,VSD)技術(shù)是治療全身軟組織感染的方法之一,主要通過調(diào)節(jié)負(fù)壓改善創(chuàng)面微循環(huán),加快肉芽組織生長,抑制病原菌生長及繁殖,從而促進(jìn)傷口愈合[6-7]。與傳統(tǒng)的藥物治療相比,VSD技術(shù)可以縮短患者治療療程,減少藥物使用,一定程度上減輕患者痛苦。目前VSD技術(shù)主要用于治療四肢軟組織感染,但是在應(yīng)用中其操作要點(diǎn)和使用細(xì)節(jié)尚未統(tǒng)一,且術(shù)后療效因人而異,所附創(chuàng)面形成的負(fù)壓力值不均勻,而不同壓力值的連續(xù)刺激和誘導(dǎo),使創(chuàng)面的某些部位過度灌注或者灌注不足都會影響治療效果[8]。目前關(guān)于VSD技術(shù)在全身軟組織感染的應(yīng)用鮮有報(bào)道,其治療有效性有待更多研究加以驗(yàn)證。因此,本文主要分析影響VSD技術(shù)治療全身軟組織感染效果的因素,以期為臨床提供依據(jù)。

        1 資料與方法

        1.1 臨床資料

        納入2015年12月至2020年12月我院收治的98例全身軟組織感染行VSD技術(shù)治療的患者為研究對象,根據(jù)治療效果將其分為療效顯著組(n=69)和療效欠佳組(n=29)。療效顯著組患者年齡36~68歲,平均(51.36±10.95)歲;男38例,女31例;感染部位:左腿16例,右腿12例,左上肢18例,右上肢23例;感染面積10.3 cm×15.2 cm~13.2 cm×18.8 cm。療效欠佳組患者年齡35~69歲,平均(51.28±10.57)歲;男16例,女13例;感染部位:左腿8例,右腿6例,左上肢11例,右上肢4例;感染面積10.5 cm×15.3 cm~13.1 cm×18.7 cm。2組患者基線資料比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。以患者術(shù)后身體出現(xiàn)局部疼痛、發(fā)熱(38~39 ℃)、軟組織紅腫、活動受限等癥狀為療效欠佳。納入標(biāo)準(zhǔn):首次發(fā)病;年齡18~80歲;符合《臨床疾病診斷與療效判斷標(biāo)準(zhǔn)》中全身軟組織感染的診斷標(biāo)準(zhǔn)[9];首次行VSD治療。排除標(biāo)準(zhǔn):存在凝血功能障礙;處于妊娠期;合并腫瘤;合并精神障礙無法配合研究。本研究經(jīng)我院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)。

        1.2 方法

        根據(jù)引流傷口的長度、深度和形狀準(zhǔn)備敷料,修剪敷料與傷口一致,敷料縫合傷口后放置引流管,用半透膜密封敷料和引流管,同時(shí)連接引流管和負(fù)壓引流瓶。根據(jù)患者具體情況設(shè)定負(fù)壓大小,在負(fù)壓引流6 h后打開敷料檢查,確保引流正常。引流期間均給予患者抗感染治療,使用頭孢呋辛鈉(每次1.5 g)溶于100 mL 0.9%氯化鈉溶液中靜脈滴注,每日2次;或使用依替米星注射液(每次300 mg)溶于250 mL 0.9%氯化鈉溶液中靜脈滴注,每日1次。

        1.3 觀察指標(biāo)

        收集患者的臨床資料,包括性別、年齡、抗菌藥物使用時(shí)間、合并傷、糖尿病史、吸煙史、飲酒史、BMI、冠心病史、心力衰竭史、使用呼吸機(jī)、氣管切開、血管內(nèi)插管、使用抗菌藥物≥2種、發(fā)熱、疼痛、心動過速、急性腎衰竭;記錄相關(guān)生化指標(biāo),包括血紅蛋白(hemoglobin,Hb)、谷丙轉(zhuǎn)氨酶(alanine aminotransferase,ALT)、總膽紅素、肌酐、Na+、三酰甘油(triglyceride,TG)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDL)、纖維蛋白原(fibrinogen,FIB)、血小板計(jì)數(shù)(platelet count,PLT)、平均血小板體積(mean platelet volume,MPV)、血小板分布寬度(platelet distribution width,PDW)、白細(xì)胞計(jì)數(shù)(white blood cell count,WBC)。

        1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

        2 結(jié)果

        2.1 單因素分析

        2組患者抗菌藥物使用時(shí)間、糖尿病史、PLT、PDW、WBC、BMI比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);2組患者在性別、年齡、合并傷、吸煙史、飲酒史、Hb、ALT、總膽紅素、肌酐、Na+、TG、LDL、HDL、FIB、MPV、冠心病史、心力衰竭史、使用呼吸機(jī)、氣管切開、血管內(nèi)插管、使用抗菌藥物、發(fā)熱、疼痛、心動過速、急性腎衰竭等方面比較,差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),見表1。

        表1 單因素分析

        2.2 多因素Logistic回歸分析

        以臨床療效為因變量,以單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)為自變量進(jìn)行多因素Logistic回歸分析,結(jié)果顯示,糖尿病史、WBC≥12.35×109/L、抗菌藥物使用時(shí)間≥9 d、PDW≥12.38%、PLT≥132.27×109/L、BMI≥24.62 kg·m-2是影響患者療效的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05),見表2。

        表2 多因素Logistic回歸分析

        2.3 XGBoost算法模型分析影響全身軟組織感染療效的因素

        XGBoost算法模型調(diào)參以葉子節(jié)點(diǎn)權(quán)值的調(diào)整及樹模型深度的調(diào)整為主,通過交叉驗(yàn)證對XGBoost決策樹的數(shù)量進(jìn)行預(yù)先選定,采用GridSearchCV對其余超參數(shù)進(jìn)行最佳參數(shù)選擇。結(jié)果顯示,XGBoost算法模型中影響因素排序依次為糖尿病史、WBC、抗菌藥物使用時(shí)間、PDW、PLT、BMI,見圖1。

        圖1 XGBoost算法模型中影響因素順位排序圖

        2.4 模型預(yù)測效能比較

        XGBoost算法模型和多因素Logistic回歸分析模型分別進(jìn)行“fit()”函數(shù)和“l(fā)ogitresample”模擬,數(shù)據(jù)測試選用“test X”和“test Y”,使用“predit()”對“test X”進(jìn)行預(yù)測,最后將預(yù)測結(jié)果與“test Y”作為參數(shù)傳入重新定義的“plot roccurue()”和“rocauc score”,并繪制ROC曲線,結(jié)果顯示,XGBoost算法模型和多因素Logistic回歸分析模型的曲線下面積分別為0.791、0.789,靈敏度分別為79.9%、77.6%,特異度分別為78.2%、79.5%,約登指數(shù)分別為0.581、0.571,見圖2。

        圖2 XGBoost算法模型和多因素Logistic回歸分析模型的ROC曲線

        2.5 模型的校準(zhǔn)度

        療效欠佳組中,多因素Logistic回歸分析模型和XGBoost算法模型比較校準(zhǔn)度的HosmerandLemeshowTestχ2=0.225,P=0.367;療效顯著組中,多因素Logistic回歸分析模型和XGBoost算法模型比較校準(zhǔn)度的HosmerandLemeshowTestχ2=0.216,P=0.381,見圖3。

        a:療效欠佳組;b:療效顯著組

        3 討論

        全身軟組織感染是某些疾病或損傷的并發(fā)癥,由于人體皮膚組織嬌嫩、肌肉組織菲薄,極易因受到損傷而發(fā)生感染;因此,了解影響全身軟組織感染療效的因素,并針對這些因素進(jìn)行及時(shí)的預(yù)防及治療至關(guān)重要[10-13]。傳統(tǒng)藥物治療容易引起交叉感染,且需反復(fù)換藥,給臨床治療造成諸多不便。VSD技術(shù)最早由德國醫(yī)生Fleischmann于1992年發(fā)明,主要用于體表創(chuàng)面的治療[14]。與傳統(tǒng)的藥物治療相比,VSD技術(shù)既可保護(hù)復(fù)雜創(chuàng)面,還可進(jìn)行深部組織引流,從而縮短抗菌藥物使用時(shí)間。

        本研究主要分析影響VSD技術(shù)治療全身軟組織感染療效的因素,結(jié)果顯示,糖尿病史、WBC≥12.35×109/L、抗菌藥物使用時(shí)間≥9 d、PDW≥12.38%、PLT≥132.27×109/L、BMI≥24.62 kg·m-2是影響VSD技術(shù)治療全身軟組織感染效果的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。原因可能為糖尿病可導(dǎo)致患者全身免疫功能減退、新陳代謝紊亂、神經(jīng)血管病變、營養(yǎng)供應(yīng)嚴(yán)重受損,為全身軟組織感染創(chuàng)建了先決條件[15];抗菌藥物使用時(shí)間較長提示患者機(jī)體微環(huán)境感染機(jī)制已經(jīng)形成,需要長期使用抗菌藥物,導(dǎo)致機(jī)體抵抗力下降,增加了感染的風(fēng)險(xiǎn)[16];BMI較高的患者,感染狀態(tài)下體內(nèi)微循環(huán)會受到一定的破壞,術(shù)后恢復(fù)較慢,從而影響療效;PDW、PLT、WBC是血常規(guī)的測定指標(biāo),患者出現(xiàn)全身軟組織感染后血流動力學(xué)會發(fā)生改變,PDW、PLT、WBC指標(biāo)往往異常[17]。本研究結(jié)果顯示,2組患者在性別、年齡、合并傷、吸煙史、飲酒史、Hb、ALT、總膽紅素、肌酐、Na+、TG、LDL、HDL、FIB、MPV等方面差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可能與本研究納入的樣本存在一定的偏倚性有關(guān)。

        本研究XGBoost算法模型中影響因素排序依次為糖尿病史、WBC、抗菌藥物使用時(shí)間、PDW、PLT、BMI;多因素Logistic回歸分析的OR值從大到小依次為糖尿病史、BMI、WBC、抗菌藥物使用時(shí)間、PDW、PLT,兩個(gè)模型BMI排序不一致,原因可能為BMI本身是一個(gè)計(jì)算型指標(biāo),使用不同的擬合模型進(jìn)行擬合后,其結(jié)果常常具有一定的差異;兩個(gè)模型其余指標(biāo)的排序較為一致。此外,本研究通過繪制ROC曲線對兩個(gè)模型進(jìn)行效能驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),兩個(gè)模型的靈敏度、特異度基本一致,說明模型預(yù)測效能較好。

        綜上所述,患者有糖尿病史、WBC≥12.35×109/L、抗菌藥物使用時(shí)間≥9 d、PDW≥12.38%、PLT≥132.27×109/L、BMI≥24.62 kg·m-2是影響VSD技術(shù)治療全身軟組織感染效果的危險(xiǎn)因素,臨床應(yīng)給予重點(diǎn)關(guān)注,減少抗菌藥物的使用,患者應(yīng)控制飲食,增強(qiáng)體質(zhì),以提高療效。

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