目的 探讨症状性颅内动脉重度狭窄（sICAS）患者接受自膨式支架成形术后预后不良的相关因素，并构建预测模型。方法 回顾性连续纳入2023年1月至2025年6月于本院脑血管病科行自膨式支架联合经皮腔内血管成形支架置入术（PTAS）的重度sICAS患者96例。收集患者一般临床资料、影像学特征、手术相关资料及随访结局。以术后1年内发生主要终点事件（包括缺血性卒中复发、颅内出血、死亡或症状性支架内再狭窄）定义为预后不良。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素，并构建列线图预测模型。通过受试者工作特征曲线（ROC）及校准曲线评估模型效能。结果 96例患者中，术后1年共发生预后不良事件22例（22.9%），其中缺血性卒中复发12例（12.5%），症状性支架内再狭窄8例（8.3%），颅内出血2例（2.1%）。多因素Logistic回归分析显示，糖尿病（OR = 3.21，95% CI：1.28～8.05，P = 0.013）、术前狭窄长度≥10 mm（OR = 2.89，95% CI：1.15～7.28，P = 0.024）、Mori C型病变（OR = 4.12，95% CI：1.52～11.16，P = 0.005）及术后即刻残余狭窄率≥20%（OR = 2.67，95% CI：1.06～6.72，P = 0.037）是预后不良的独立危险因素。基于上述因素构建的预测模型AUC为0.84（95% CI：0.76～0.92），校准曲线显示模型一致性良好。结论 糖尿病、长病变、复杂Mori分型及术后残余狭窄率高是自膨式支架成形术后预后不良的独立预测因素，所构建的预测模型具有较好的区分度与校准度，可用于个体化风险评估。

目的 探讨骨质疏松椎体压缩性骨折（OVCF）患者经皮椎体成形术（PVP）术后1年内发生邻近椎体再骨折（AVCF）的影响因素，并构建Logistic风险预测模型，分析其对AVCF发生的预测效能。方法 前瞻性选取我院2022年1月~2024年1月收治的188例OVCF患者，入院后均行PVP术治疗，根据术后1年内是否发生AVCF分为发生组、未发生组。单因素分析两组临床资料，Logistic多因素回归分析OVCF患者PVP术后1年内发生AVCF的影响因素，构建Logistic风险预测模型；ROC曲线分析风险预测模型对AVCF发生的预测效能。结果 两组年龄、术前骨密度、骨折病史、骨水泥渗漏、术前椎体内裂隙征、术后椎体高度恢复达标比较差异显著（P＜0.05）；Logistic多因素回归方程分析结果显示，年龄、术前骨密度、骨水泥渗漏、术前椎体内裂隙征、术后椎体高度恢复达标均为OVCF患者PVP术后1年内发生AVCF的独立影响因素（P＜0.05）。构建Logistic回归模型，Logit（p）=-5.234+0.445×年龄-0.124×术前骨密度+1.521×骨水泥渗漏+1.375×术前椎体内裂隙征-0.151×术后椎体高度恢复达标。Logistic风险预测模型预测预AVCF发生的AUC值为0.863（95% CI：0.812～0.913），敏感度、特异度分别为80.31%、81.64%。结论 年龄、术前骨密度、骨水泥渗漏、术前椎体内裂隙征、术后椎体高度恢复达标均为OVCF患者PVP术后1年内发生AVCF的独立影响因素，在此基础上构建的Logistic风险预测模型可为临床早期分辨PVP术后发生AVCF的高危患者提供依据，临床可据此早期制定针对性干预方案，以降低PVP术后AVCF发生风险。

目的 探讨子宫内膜息肉（EP）患者宫腔镜息肉切除术后发生宫腔粘连（IUA）的影响因素，并构建Logistic回归模型，以筛选高危患者，并指导临床制定治疗方案。方法 前瞻性选取2023年1月～2025年1月于本院就诊的200例EP患者为研究对象，依据宫腔镜息肉切除术后6个月内是否发生IUA，将其分为发生组61例、未发生组139例。比较两组临床资料及多因素分析术后IUA发生的影响因素，构建Logistic回归模型，并验证该模型对术后IUA发生的预测价值。结果 手术时间、宫内节育器、剖宫产史、多发息肉、盆腔炎病史及术前血清血管内皮生长因子（VEGF）、 细胞趋化因子配体-5（CXCL5）、白细胞介素-22（IL-22）为术后IUA发生的独立危险因素（P＜0.05）；Logistic回归模型预测术后IUA发生风险的AUC值为0.927，敏感度、特异度分别为88.52%、88.49%，且该模型具有良好拟合度、校准度及临床应用性。结论 基于手术时间、宫内节育器、剖宫产史、多发息肉、盆腔炎病史及术前血清VEGF、CXCL5、IL-22构建预测模型，可有效预测EP患者宫腔镜息肉切除术后IUA发生风险，有助于指导临床制定干预方案。

目的 探讨子宫内膜息肉（EP）患者宫腔镜息肉切除术后发生宫腔粘连（IUA）的影响因素，并构建Logistic回归模型，以筛选高危患者，并指导临床制定治疗方案。方法 前瞻性选取2023年1月～2025年1月于本院就诊的200例EP患者为研究对象，依据宫腔镜息肉切除术后6个月内是否发生IUA，将其分为发生组61例、未发生组139例。比较两组临床资料及多因素分析术后IUA发生的影响因素，构建Logistic回归模型，并验证该模型对术后IUA发生的预测价值。结果 手术时间、宫内节育器、剖宫产史、多发息肉、盆腔炎病史及术前血清血管内皮生长因子（VEGF）、 细胞趋化因子配体-5（CXCL5）、白细胞介素-22（IL-22）为术后IUA发生的独立危险因素（P＜0.05）；Logistic回归模型预测术后IUA发生风险的AUC值为0.927，敏感度、特异度分别为88.52%、88.49%，且该模型具有良好拟合度、校准度及临床应用性。结论 基于手术时间、宫内节育器、剖宫产史、多发息肉、盆腔炎病史及术前血清VEGF、CXCL5、IL-22构建预测模型，可有效预测EP患者宫腔镜息肉切除术后IUA发生风险，有助于指导临床制定干预方案。

目的 探讨非重型肺源性急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者发生肺纤维化的影响因素，并构建Logistic回归模型，以筛选高危患者，指导临床制定针对性干预方案。方法 前瞻性选取2022年1月～2024年12月于本院诊治的134例非重型肺源性ARDS患者为研究对象，依据发病后30 d内是否发生肺纤维化将其分为发生组58例、未发生组76例。比较两组临床资料，并通过多因素Logistic回归分析肺纤维化发生的影响因素。构建Logistic回归模型，并分析该模型对肺纤维化发生的预测价值。结果 多因素Logistic回归分析显示病程中出现休克、脓毒症、吸烟史、肺动脉高压及血清白细胞介素-8（IL-8）、低氧诱导因子-1α（HIF-1α）、Clara细胞分泌蛋白16（CC-16）、成纤维细胞生长因子（FGF-2）水平为肺纤维化发生的独立危险因素（P＜0.05）；Logistic回归模型预测肺纤维化发生的AUC值为0.871，敏感度、特异度分别为77.59%、84.21%，Hosmer-Lemeshow检验该模型与观测值拟合度良好，且Bootstrap检验显示该模型具有良好的区分度。结论 病程中出现休克、脓毒症、吸烟史、肺动脉高压及血清IL-8、HIF-1α、CC-16、FGF-2水平为非重型肺源性ARDS患者发生肺纤维化的独立危险因素，基于上述危险因素构建Logistic回归模型，该模型预测肺纤维化发生具有良好的预测效能，临床可依据上述因素采取针对性干预方案，以降低肺纤维化发生率。

《广州医药》杂志创刊于1970年，是国家新闻出版总署批准，由广州市卫生健康委员会主管、广州市第一人民医院主办并出版的综合性医学学术期刊。由钟南山院士、宋尔卫院士、黄达德教授担任名誉主编，消化病学专家曹杰教授担任主编。获评广东省期刊协会“第六届广东省优秀期刊提名奖”、广东省科技期刊编辑学会“第八届广东省特色科技期刊”等荣誉称号；被武汉大学中国科学评价研究中心评选为“中国应用型期刊”。

       目的   基于结构方程模型（SEM）验证早产儿母亲育儿胜任感的多路径作用机制。方法  采用便利抽样法选取2024年6月—2025年6月在莆田学院附属医院分娩的早产儿母亲250例作为研究对象。采用一般资料调查表、中文版育儿胜任感量表（C-PSOC）、婴儿母亲育儿支持问卷（PSM）、角色适应问卷、简式亲职压力量表收集数据。通过单因素分析及多元线性回归分析母亲育儿胜任感的影响因素，使用AMOS软件构建结构方程模型，分析早产儿分娩后母亲育儿胜任感的作用路径。结果  250例早产儿母亲的C-PSOC得分为（61.93±6.02）分，多元线性回归分析结果显示，早产儿母亲育儿胜任感的影响因素包括产次、育儿支持、角色适应、亲职压力（均P＜0.05）。结构方程模型拟合良好（χ ² /df=1.026，GFI=0.987，AGFI=0.978，NFI=0.987，CFI=1.000，RMSEA=0.010），其中角色适应正向预测育儿胜任感（β=0.344），育儿支持（β=-0.477）与亲职压力（β=-0.283）负向预测（均P＜0.05），并且角色适应通过育儿支持、亲职压力间接提升育儿胜任感（效应值0.467）；产次经角色适应间接降低压力源影响（效应值0.529）。结论  早产儿母亲育儿胜任感受多路径机制调控，临床需针对角色适应、育儿支持及亲职压力设计级联干预策略。

       Objective  To verify the multi-pathway mechanism of parenting competence of premature infant mothers based on structural equation modeling（SEM）．Methods  A convenience sampling method was used to select 250 mothers of preterm infants who delivered in Affiliated Hospital of Putian University between June 2024 and June 2025 as the study subjects．Data was collected using a general information survey，the Chinese version of the Parenting Sence of Competence Scale（C-PSOC），the Parenting Support Questionnaire for Infant Mothers（PSM），the Role Adaptation Questionnaire，and the Simplified Parenting Stress Scale．By conducting  single factor analysis and multiple linear  regression analysis on the influencing factors of maternal parenting competence，a structural equation model was constructed using AMOS software to analyze the pathway of maternal parenting competence after premature birth．Results  The C-PSOC score of 250 mothers of premature infants was（61.93±6.02）．Multiple linear  regression analysis showed that the influencing factors of parenting competence among mothers of premature infants included parity，parenting support，role adaptation，and parental pressure（all P＜0.05）．The structural equation model fits well（2/df=1.026，GFI=0.987，AGFI=0.978，NFI=0.987，CFI=1.000，RMSEA=0.010），which  role adaptation  positively  predicted parenting competence（β=0.344），parenting support（β=-0.477）and parenting stress（β=-0.283）negatively predicted（all P＜0.05），and role adaptation indirectly enhanced parenting competence through parenting support and parenting stress（effect value 0.467）．The adaptation of roles during childbirth indirectly reduced the impact of stressors（effect value 0.529）．Conclusions  The multi-pathway mechanism of parental competence perception regulation in premature infant mothers requires the design of cascading intervention strategies targeting role adaptation，parenting support，and parental stress in clinical practice．

       目的  探讨结肠镜下息肉切除术后复发的危险因素，并基于机器学习算法构建复发风险预警模型，为防治对策提供依据。方法  回顾性收集2018年9月—2023年9月六安市人民医院1 058例初次行无痛结肠镜下息肉切除术患者的临床资料，使用单因素和多因素Logistic回归分析筛选复发危险因素。采用7∶3随机抽样分为训练集和验证集，分别通过决策树、贝叶斯及Logistic回归算法构建预测模型，并以受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度等指标来评估模型效能。结果  单因素分析显示，性别、吸烟、代谢综合征、息肉数量、息肉位置、山田分型、组织病理学类型、切除方式、复查时间、肠息肉直径、手术时间是复发的危险因素（P＜0.05）。多因素分析显示，性别、代谢综合征、息肉数量、息肉直径、肠息肉位置、山田分型、组织学病理类型、切除方式、手术时间均是结肠息肉内镜下切除术后复发的危险因素。模型评估显示，决策树算法、贝叶斯算法、Logistic回归算法的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.849、0.818、0.811；灵敏度分别为85.14%、81.62%、79.43%；特异度分别为81.69%、79.45%、74.18%；约登指数分别为0.534、0.551、0.573；95%CI分别为0.810~0.876、0.794~0.860、0.782~0.850；决策树算法模型效能最佳，Logistic回归算法的性能最差。结论  性别、代谢综合征、肠息肉特征（数量、直径、位置等）是术后复发的关键危险因素。决策树模型在风险预测中表现最优，可为临床制定个体化随访策略提供参考。

       Objective  To explore the  risk factors for  recurrence after painless colonoscopic polypectomy and construct a recurrence risk warning model based on machine learning algorithms to provide evidence for prevention and treatment strategies．Methods  A retrospective analysis was conducted on clinical data from 1 058 patients who underwent their first painless colonoscopy-guided polypectomy at our hospital between September 2018 and September 2023．Univariate and multivariate Logistic  regression analyses were performed to identify recurrence risk factors．The dataset was randomly divided into training and validation sets using a 7∶3 ratio．Prediction models were constructed using decision tree，Bayesian，and Logistic regression algorithms，and their performance was evaluated using metrics such as the area under the receiver operating characteristic curve（AUC），sensitivity，specificity，and others．Results  Univariate analysis revealed that gender，smoking，metabolic syndrome，number of polyps，polyp location，Yamada classification，histopathological type，resection method，follow-up time，polyp diameter，and operation duration were risk factors for recurrence（P＜0.05）．Multivariate analysis identified gender，metabolic syndrome，number of polyps，polyp diameter，polyp location，Yamada classification，histopathological type，resection method，and operation duration as independent risk factors for recurrence after endoscopic polypectomy．Model evaluation showed AUC values of 0.849，0.818，and 0.811 for the decision tree，Bayesian，and Logistic regression algorithms，respectively．Sensitivity values were 85.14%，81.62%，and 79.43%；specificity values were 81.69%，79.45%，and 74.18%；Youden’s indices were 0.534，0.551，and 0.573；and 95% confidence intervals（CIs）were 0.810–0.876，0.794–0.860，and 0.782–0.850，respectively．The  decision tree algorithm demonstrated the best predictive performance，while the Logistic regression algorithm performed the least favorably．Conclusions  Gender，metabolic syndrome，and polyp characteristics（number，diameter，location，etc．）are key  risk factors for recurrence after polypectomy．The decision tree algorithm exhibited optimal predictive efficacy，offering valuable insights for developing individualized follow-up strategies in clinical practice．

      目的   基于决策树构建老年患者吞咽障碍预警模型。方法  采用便利取样法对宁夏银川市宁夏回族自治区人民医院老年科住院的200例老年患者进行调查。结果  200例老年患者中，吞咽障碍发生率为40.5%。依据是否发生吞咽障碍将其患者分为两组，两组患者在性别、年龄、文化程度、职业、医保类型、家庭年收入、日常生活能力、衰弱、抑郁、营养、体质指数（BMI）比较（χ ² 值分别为13.321、4.064、31.944、36.695、18.230、19.681、52.509、10.253、20.456、9.070、9.483），差异均有统计学意义（均P＜0.05）。决策树模型筛选出老年患者吞咽障碍的影响因素主要有自理能力、职业、文化程度和抑郁，决策树模型受试者工作特征曲线下面积为0.862，灵敏度为79.8%，特异度为79.0%，P＜0.001。结论  基于自理能力、职业、文化程度和抑郁构建的决策树模型，能有效预测老年患者吞咽障碍风险。

       Objective  To construct a swallowing disorder warning model for elderly patients based on decision tree．Methods  Convenience  sampling was  used to  study  200  elderly  patients  admitted to the  geriatric  department  of  a tertiary comprehensive hospital in Yinchuan，Ningxia．Results  Among 200 elderly patients，the incidence of swallowing disorders was 40.5%．The two groups of patients were compared in terms of gender，age，education level，occupation，medical insurance type，annual family income，daily living ability，frailty，depression，nutrition，and BMI（χ ²  values were 13.321，4.064，31.944，36.695，18.230，19.681，52.509，10.253，20.456，9.070，9.483，respectively），and the  differences were  statistically significant（all P＜0.05）．The decision tree model identified the main influencing factors of swallowing disorders in elderly patients as self-care ability，occupation，education level，and depression．The Receiver Operating Characteristic curve of the decision tree model had an area under the curve of 0.862，sensitivity of 79.8%，and specificity of 79.0%，P＜0.001．Conclusions  A decision tree model based on self-care ability，occupation，education level，and depression can effectively predict the  risk of swallowing disorders in elderly patients．

       目的 汇总分析肝硬化患者消化道出血风险预测模型，为今后模型的建立和优化提供参考。方法   系统检索中国知网、维普、PubMed数据库在2025年4月22日前公开发表的所有肝硬化患者消化道出血风险预测模型，按纳入标准筛选文献，对最终纳入文章分析摘录并系统汇总，包括模型特征、危险因素及模型预测评估效果等信息。结果   共检索3 603篇预测模型相关研究论文，最终纳入30篇，其中中国27篇、韩国1篇、印度1篇、埃及1篇。22项研究收集了肝硬化病因，其中病毒性肝病最多（72.94%，2 922/4 006），药物性肝病及非酒精性脂肪性肝病最少（均为0.02%，1/4 006）。在研究类型上，有28篇单中心研究，2篇为多中心研究，其中有12个模型未进行验证，只有1个模型进行了外部验证，其余模型只进行了内部验证，曲线下面积（AUC）范围0.680~0.994。根据模型纳入因素特点，分为血常规指标、凝血指标、生化指标、影像学指标、复合指标、其他指标共6种，其中纳入因素最多为影像学指标，最少为凝血指标。在纳入危险因素中，第1位为门静脉直径，第2位为血小板计数，第3位为血红蛋白水平及脾脏硬度，所有因素中与脾脏相关的指标最多。结论   肝硬化患者消化道出血风险预测模型研究质量有待提升，影像学指标应用最广，脾脏相关指标重要性突出，门静脉直径、血小板计数、血红蛋白水平及脾脏硬度为最常用的危险预测因素。

       Objective  To  summarize and analyze the  prediction models for gastrointestinal  bleeding  risk in  patients with cirrhosis，providing references for the establishment and optimization of future models．Methods  A systematic search was conducted in CNKI，VIP，and PubMed for all published prediction models for gastrointestinal bleeding risk in patients with cirrhosis before April 22，2025．Articles were screened according to the inclusion criteria，and the finally included articles were analyzed and summarized，including model characteristics，risk factors，and model prediction evaluation effects．Results  A total of 3 603 related research papers on prediction models were initially retrieved，and 30 were finally included，with 27 from China，one from South Korea，one from India，and one from Egypt．Among the 22 studies that collected the etiology of cirrhosis，viral hepatitis was the most common（72.94%，2 922/4 006），while drug-induced liver disease and non-alcoholic fatty liver disease were the least common（0.02%，1/4 006）．In terms of study type，28 were single-center studies and two were multicenter studies．Among them，12 models were not validated，only one model was externally validated，and the rest were only internally validated，with an area under the curve range of 0.680-0.994．According to the characteristics of the factors included in the models，they were divided into six types of indicators：blood routine，coagulation，biochemistry，imaging，composite，and others，among which imaging indicators were the most common and coagulation indicators were the least．In the included risk factors，the first was portal vein diameter，the second was platelets count，and the third was hemoglobin level and spleen stiffness，with the most factors related to the spleen．Conclusions  The quality of studies on prediction models for gastrointestinal bleeding risk in cirrhosis patients needs to be improved．Imaging indicators are the most widely used，and spleen-related indicators are of prominent importance，with portal vein diameter，platelets count，hemoglobin level，and spleen stiffness being the most commonly used risk prediction factors．