CO<sub>2</sub>激光下切除声带任克氏间隙水肿并发声带粘连的危险因素分析及预防策略
目的探讨CO<sub>2</sub>激光下切除声带任克氏间隙水肿并发声带粘连的危险因素分析及预防策略。方法回顾性选取2018年6月至2021年6月于本院行CO<sub>2</sub>激光切除双侧声带任克氏间隙水肿患者70例作为研究对象。根据术后患者声带粘连情况分为声带粘连组（35例）和无声带粘连组（35例），比较两组患者的一般资料，多因素logistic回归分析评价患者术后声带粘连的危险因素；采用卡方自动交互检测（CHAID）分类树算法建立患者术后声带粘连发病风险的预测模型，收益图、索引图评价模型的应用价值。结果多因素分析结果显示，手术范围及深度...
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| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2023-03-01
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| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).2023.0216/ |
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|---|---|
| author | 孙小龙 李晓洋 郭娟丽 董静 朱丽娜 |
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| author_sort | 孙小龙 |
| collection | DOAJ |
| description | 目的探讨CO<sub>2</sub>激光下切除声带任克氏间隙水肿并发声带粘连的危险因素分析及预防策略。方法回顾性选取2018年6月至2021年6月于本院行CO<sub>2</sub>激光切除双侧声带任克氏间隙水肿患者70例作为研究对象。根据术后患者声带粘连情况分为声带粘连组（35例）和无声带粘连组（35例），比较两组患者的一般资料，多因素logistic回归分析评价患者术后声带粘连的危险因素；采用卡方自动交互检测（CHAID）分类树算法建立患者术后声带粘连发病风险的预测模型，收益图、索引图评价模型的应用价值。结果多因素分析结果显示，手术范围及深度为Ⅱ级、激光功率≥5 W、前连合受累为患者术后声带粘连的危险因素［OR 95%CI分别为：6.113（2.346，17.451）；5.214（1.469，15.263）；18.651（1.689，36.203）］。分类树模型显示，前连合受累是患者术后声带粘连的重要预测因素（76.92%； <italic>χ</italic><sup>2</sup>=11.993， <italic>P</italic>=0.001），收益图和索引图显示模型预测良好。结论临床应重点关注患者手术范围及深度、激光功率和前连合受累，及时制定预防策略，以期降低患者声带粘连的发病风险。 |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
| language | zho |
| publishDate | 2023-03-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
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| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| spelling | doaj-art-00769dbc4f564dbc8d67859d49b618132025-01-15T02:31:55ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542023-03-014431031743472597CO<sub>2</sub>激光下切除声带任克氏间隙水肿并发声带粘连的危险因素分析及预防策略孙小龙李晓洋郭娟丽董静朱丽娜目的探讨CO<sub>2</sub>激光下切除声带任克氏间隙水肿并发声带粘连的危险因素分析及预防策略。方法回顾性选取2018年6月至2021年6月于本院行CO<sub>2</sub>激光切除双侧声带任克氏间隙水肿患者70例作为研究对象。根据术后患者声带粘连情况分为声带粘连组（35例）和无声带粘连组（35例），比较两组患者的一般资料，多因素logistic回归分析评价患者术后声带粘连的危险因素；采用卡方自动交互检测（CHAID）分类树算法建立患者术后声带粘连发病风险的预测模型，收益图、索引图评价模型的应用价值。结果多因素分析结果显示，手术范围及深度为Ⅱ级、激光功率≥5 W、前连合受累为患者术后声带粘连的危险因素［OR 95%CI分别为：6.113（2.346，17.451）；5.214（1.469，15.263）；18.651（1.689，36.203）］。分类树模型显示，前连合受累是患者术后声带粘连的重要预测因素（76.92%； <italic>χ</italic><sup>2</sup>=11.993， <italic>P</italic>=0.001），收益图和索引图显示模型预测良好。结论临床应重点关注患者手术范围及深度、激光功率和前连合受累，及时制定预防策略，以期降低患者声带粘连的发病风险。http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).2023.0216/CO<sub>2</sub>激光双侧声带任克氏间隙水肿声带粘连分类树算法预测模型 |
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