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    ObjectiveTo establish a nomogram for predicting the risk of post-hepatectomy complications (PHC) in hepatic echinococcosis by analyzing the risk factors for PHC in two types of hepatic echinococcosis, and to investigate its value in clinical practice. MethodsA retrospective analysis was performed for the clinical data of 263 patients with two types of hepatic echinococcosis who underwent hepatectomy in Qinghai University Affiliated Hospital from January 2015 to August 2020, and among these patients, 93 were enrolled as PHC group and 170 were enrolled as control group. The Mann-Whitney U test was used for comparison of non-normally distributed continuous data between two groups, and the independent samples t-test was used for comparison of normally distributed continuous data between two groups; the chi-square test and the Fisher’s exact test were used for comparison of categorical data between two groups. Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to screen out independent risk factors for PHC, and a nomogram risk prediction model was established based on the weight of each independent risk factor. The Bootstrap resampling method was used for internal verification of the model; the receiver operating characteristic (ROC) curve was plotted to evaluate the discriminatory ability of the model; calibration curve and the Hosmer-Lemeshow test were used to evaluate the consistency of the model; decision curve analysis (DCA) was performed to verify the clinical effectiveness of the model. ResultsAlbumin-bilirubin (ALBI) score (odds ratio ［OR］=3.694, 95% confidence interval ［CI］: 1.860-7336, P＜0.05), time of operation (OR=2.848, 95%CI: 1.384-5.859, P＜0.05), intraoperative blood loss (OR=4.832, 95%CI: 2.384-9.793, P＜0.05), and hydatid diameter (OR=3.073, 95%CI: 1.528-6.177, P＜0.05) were independent risk factors for PHC in two types of hepatic echinococcosis. A nomogram risk prediction model was established based on the weight of the above four independent risk factors, and the model had an area under the ROC curve of 0.877 (95%CI: 0.831-0.923). The model had a consistency index of 0.871 after internal verification using the Bootstrap resampling method, suggesting that the model had good discriminatory ability. The fitting of the observed value and the actual value of the calibration curve and the Hosmer-Lemeshow test (P=0.905) showed that the predicted value of the nomogram risk prediction model had good consistency with the actual observed value. When the threshold probability was 35.6%, DCA showed a net clinical benefit of 22%, and the model had good clinical applicability within the threshold probability ranging from 8% to 89%. ConclusionALBI score, time of operation, intraoperative blood loss, and hydatid diameter are independent risk factors for PHC in patients with two types of hepatic echinococcosis, and the nomogram risk prediction model established based on these factors has good accuracy, consistency, and clinical practicability.
    Hongye, LI
    In: Linchuang Gandanbing Zazhi, Jg. 37 (2021-11-01), Heft 11, S. 2632-2635
    Online academicJournal
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    academicJournal
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    academicJournal
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    多尺度特征 DCA 融合的海上船舶检测算法研究. (Chinese)
    潘慧 ; 段先华 ; et al.
    In: Journal of Computer Engineering & Applications, Jg. 58 (2022-02-15), Heft 4, S. 177-185
    academicJournal
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    [Untitled]
    JIANG, HONG ; JIAN-HUI, HUANG ; et al.
    In: Zhíwùxué Bào, Jg. 36 (1994), Heft 7, S. 539-551
    academicJournal
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    3 种增塑剂对发光菌Q67 联合毒性作用定量评估.
    张颖 ; 张瑾 ; et al.
    In: Asian Journals of Ecotoxicology, Jg. 18 (2023-06-01), Heft 3, S. 465-477
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    胆囊癌根治手术成功实施列线图预测模型的建立和验证. (Chinese)
    郑康鹏 ; 唐鑫国 ; et al.
    In: Tianjin Medical Journal, Jg. 52 (2024-05-01), Heft 5, S. 536-541
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    基于 MRI 影像组学联合临床特征的机器学习 模型预测宫颈鳞癌组织学分级的价值. (Chinese)
    王贺真 ; 边芳 ; et al.
    In: Journal of New Medicine, Jg. 55 (2024-03-01), Heft 3, S. 176-183
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
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    灵武白芨滩不同年限柠条固沙林林下草本 群落演替规律及机制. (Chinese)
    于双 ; 李小伟 ; et al.
    In: Acta Prataculturae Sinica, Jg. 33 (2024-03-01), Heft 3, S. 13-23
    academicJournal
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    academicJournal
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    局部进展期直肠癌新辅助放化疗后肿瘤退缩的 影响因素分析及预测模型构建. (Chinese)
    刘志昱 ; 栋, 徐 ; et al.
    In: China Oncology, Jg. 34 (2024-02-01), Heft 2, S. 191-200
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
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    基于实验室指标的系统性红斑狼疮鉴别诊断列线图的构建 及评估. (Chinese)
    杨婧偶 ; 陈留宝 ; et al.
    In: Journal of Shanghai Jiaotong University (Medical Science), Jg. 44 (2024-02-01), Heft 2, S. 204-211
    Online academicJournal
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    急性穿支动脉脑梗死患者早期神经功能 恶化列线图的建立与验证. (Chinese)
    步红静 ; 马娜 ; et al.
    In: Chinese Journal of Stroke, Jg. 19 (2024-02-01), Heft 2, S. 158-166
    Online academicJournal
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    基于MIMIC-IV数据库中发生血流感染的危重疾病患者 相关数据构建革兰阴性菌血流感染风险预测模型. (Chinese)
    陈秋宇 ; 秦泽辉 ; et al.
    In: Shandong Medical Journal, Jg. 64 (2024-01-25), Heft 3, S. 51-55
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    基于 SEER 数据库建立和验证甲胎蛋白阴性肝细胞癌患者 癌症特异生存期的列线图. (Chinese)
    余孝鹏 ; 杨仁义 ; et al.
    In: Journal of Jilin University (Medicine Edition), Jg. 50 (2024), Heft 1, S. 188-197
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    UPLC-MS/MS检测鸡蛋中胆酸及其衍生物. (Chinese)
    周艳华 ; 李涛 ; et al.
    In: Food & Machinery, 2023-12-01, Heft 12, S. 38-42
    academicJournal
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    药物性肝损伤患者预后影响因素分析及列线图模型的建立. (Chinese)
    王诗美 ; 帅, 靳 ; et al.
    In: Journal of Clinical Hepatology / Linchuang Gandanbing Zazhi, Jg. 40 (2024-03-01), Heft 3, S. 562-567
    Online academicJournal
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