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目的:好中球とリンパ球比(NLR)/血小板とリンパ球比(PLR)と足首骨折後の深部静脈血栓症(DVT)と併用モデルの診断能力との関係を調査する。 方法:このレトロスペクティブ研究には、術前の二重超音波(DUS)検査を受けた足首骨折が診断された患者が含まれていました。関心のある変数、計算されたNLRおよびPLRなど(人口統計、傷害、ライフスタイル、併存疾患)が医療記録から抽出されました。NLRまたはPLRとDVTの関係を検出するために、2つの独立した多変量物流回帰モデルを使用しました。もしあれば、組み合わせ診断モデルが構築され、その診断能力が評価されました。 結果:1103人の患者が含まれており、92人(8.3%)が術前DVTを持っていることがわかりました。4と200のそれぞれの最適なカットオフポイントを有するNLRとPLRは、連続変数またはカテゴリ変数のいずれかでDVTの有無にかかわらず患者の間で有意に異なっていました。共変量の調整後、NLRとPLRの両方がDVTに関連する独立した危険因子として特定され、それぞれ2.16と2.84の奇数比がありました。NLR、PLR、D-DIMERを含む診断モデルは、診断パフォーマンスをどのようなものまたは組み合わせたものよりも診断パフォーマンスを大幅に改善することが実証されており(すべてP <0.05)、曲線下の領域は0.729(95%CI 0.701-0.755)でした。。 結論:足首骨折後の術前DVTの発生率が比較的低いことを結論付け、NLRとPLRの両方が独立してDVTと関連していた。組み合わせ診断モデルは、DUS検査のために高リスク患者を特定するための有用な補助ツールと見なすことができます。
目的:好中球とリンパ球比(NLR)/血小板とリンパ球比(PLR)と足首骨折後の深部静脈血栓症(DVT)と併用モデルの診断能力との関係を調査する。 方法:このレトロスペクティブ研究には、術前の二重超音波(DUS)検査を受けた足首骨折が診断された患者が含まれていました。関心のある変数、計算されたNLRおよびPLRなど(人口統計、傷害、ライフスタイル、併存疾患)が医療記録から抽出されました。NLRまたはPLRとDVTの関係を検出するために、2つの独立した多変量物流回帰モデルを使用しました。もしあれば、組み合わせ診断モデルが構築され、その診断能力が評価されました。 結果:1103人の患者が含まれており、92人(8.3%)が術前DVTを持っていることがわかりました。4と200のそれぞれの最適なカットオフポイントを有するNLRとPLRは、連続変数またはカテゴリ変数のいずれかでDVTの有無にかかわらず患者の間で有意に異なっていました。共変量の調整後、NLRとPLRの両方がDVTに関連する独立した危険因子として特定され、それぞれ2.16と2.84の奇数比がありました。NLR、PLR、D-DIMERを含む診断モデルは、診断パフォーマンスをどのようなものまたは組み合わせたものよりも診断パフォーマンスを大幅に改善することが実証されており(すべてP <0.05)、曲線下の領域は0.729(95%CI 0.701-0.755)でした。。 結論:足首骨折後の術前DVTの発生率が比較的低いことを結論付け、NLRとPLRの両方が独立してDVTと関連していた。組み合わせ診断モデルは、DUS検査のために高リスク患者を特定するための有用な補助ツールと見なすことができます。
PURPOSE: To investigate the relationship between neutrophil to lymphocyte ratio (NLR)/platelet to lymphocyte ratio (PLR) with deep venous thrombosis (DVT) following ankle fracture and the diagnostic ability of combination model. METHOD: This retrospective study included patients with a diagnosis of ankle fracture who had undergone preoperative Duplex ultrasound (DUS) examination for detecting the possible deep venous thrombosis (DVT). The variables of interest, the calculated NLR and PLR and others (demographics, injury, lifestyles and comorbidities) were extracted from the medical records. Two independent multivariate logistics regression models were used to detect the relationship between NLR or PLR and DVT. If any, combination diagnostic model was constructed and its diagnostic ability was evaluated. RESULTS: There were 1103 patients included, and 92 (8.3%) were found to have preoperative DVT. The NLR and PLR, which had respective optimal cut-off point of 4 and 200, were significantly different between patients with and without DVT either in continuous or categorical variable. After adjustment for covariates, both NLR and PLR were identified as independent risk factors associated with DVT, with odd ratio of 2.16 and 2.84, respectively. The combination diagnostic model, including NLR, PLR and D-dimer, demonstrated to significantly improved the diagnostic performance than any one alone or combined (all P < 0.05), and the area under the curve was 0.729 (95% CI 0.701-0.755). CONCLUSION: We concluded the relatively low incidence rate of preoperative DVT after ankle fracture, and both NLR and PLR were independently associated with DVT. The combination diagnostic model can be considered as a useful auxiliary tool for identifying high-risk patients for DUS examination.
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