黄明亮，曾德兰，张秋娟，黄世树，梁 辉

    广西中医药大学第一附属医院，广西 530022

    压力性损伤预防的首要原则是使用合适的风险评估工具(risk assessment scales， RAS)对病人进行精准评估,而早期识别围术期压力性损伤的高危人群很大程度上取决于已确定的危险因素。目前研究表明，围术期压力性损伤的危险因素较多，在构建预测模型筛选危险因素时，很多文献通常先进行单因素分析，单因素分析有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析，无意义的变量不纳入分析[1-9]。然而，自变量间可能存在多重共线性等问题，因此只将单因素分析有统计学意义的因素作为自变量纳入多因素Logistic回归分析，很可能会将重要的危险因素漏掉[10]，造成模型对疾病的预测能力降低。在这种情形下，传统的建模方法不再适用，因而需要寻找一些新的替代方法[11-12]。本研究基于围术期压力性损伤的临床资料，实际分析比较逐步回归和LASSO回归在该背景下的表现，结合赤池信息准则(Akaike′s information criterion，AIC)[13]、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)[14-15]、决定系数(R2)、受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)等策略，为临床护理人员构建压力性损伤预测模型，筛选最佳变量组合提供参考依据。

    1 资料与方法

    1.1 观察对象

    回顾性收集2020年10月—2021年5月在我院住院行择期手术的病人441例 ......