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年龄与髋关节或膝关节置换术后谵妄之间的关联:对一个公开可用数据集的二次分析

《BMC Anesthesiology》:Association between age and postoperative delirium after hip or knee replacement: a secondary analysis of a publicly available dataset

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月12日 来源:BMC Anesthesiology 2.6

编辑推荐:

  摘要背景年龄是术后谵妄(POD)的一个已知风险因素,但在接受关节置换的老年患者中,年龄与POD之间的独立关联仍需进一步明确。我们在一个公开可用的关节置换数据集中研究了年龄与POD之间的关联。方法这项回顾性二次分析包括了269名65岁或以上的患者,他们接受了髋关节或膝关节置换手术。

  

摘要

背景

年龄是术后谵妄(POD)的一个已知风险因素,但在接受关节置换的老年患者中,年龄与POD之间的独立关联仍需进一步明确。我们在一个公开可用的关节置换数据集中研究了年龄与POD之间的关联。

方法

这项回顾性二次分析包括了269名65岁或以上的患者,他们接受了髋关节或膝关节置换手术。根据《精神疾病诊断与统计手册》第五版(DSM-5)的标准以及每日床边使用混淆评估方法(CAM)的评估,术后5天内被诊断为POD。我们使用单变量和多变量逻辑回归模型来评估年龄与POD之间的关联。调整后的分析包括简约模型和扩展模型,并进行了Firth惩罚逻辑回归作为稳健性分析。由于数据集中结果变量和保留的协变量均无缺失值,因此无需进行插补。我们使用广义加性模型(GAM)作为探索性工具来可视化这种关联的形态。

结果

在269名患者中,有62人(23.0%)发生了POD。在单变量分析中,年龄的增加与POD的风险增加相关(每增加1岁,比值比[OR]为1.139,95%置信区间[CI]为1.089–1.197;P < 0.001)。这种关联在简约调整模型(OR 1.133,95% CI 1.073–1.202;P < 0.001)、扩展调整模型(OR 1.134,95% CI 1.074–1.204;P < 0.001)以及Firth惩罚逻辑回归(OR 1.126,95% CI 1.068–1.193;P < 0.001)中均保持稳定。探索性平滑分析表明,在观察到的范围内,POD的预测概率随年龄的增加而普遍增加。主要逻辑回归模型的校准结果根据Hosmer–Lemeshow拟合优度检验是可接受的。

结论

在接受髋关节或膝关节置换的老年患者中,年龄的增加与POD之间存在独立且稳健的关联,这一结论通过多种分析方法得到证实。这些发现支持将年龄作为围手术期POD风险分层的重要因素,并强调了未来需要进行更详细的老年患者表型研究以解决剩余的混杂因素。

背景

年龄是术后谵妄(POD)的一个已知风险因素,但在接受关节置换的老年患者中,年龄与POD之间的独立关联仍需进一步明确。我们在一个公开可用的关节置换数据集中研究了年龄与POD之间的关联。

方法

这项回顾性二次分析包括了269名65岁或以上的患者,他们接受了髋关节或膝关节置换手术。根据《精神疾病诊断与统计手册》第五版(DSM-5)的标准以及每日床边使用混淆评估方法(CAM)的评估,术后5天内被诊断为POD。我们使用单变量和多变量逻辑回归模型来评估年龄与POD之间的关联。调整后的分析包括简约模型和扩展模型,并进行了Firth惩罚逻辑回归作为稳健性分析。由于数据集中结果变量和保留的协变量均无缺失值,因此无需进行插补。我们使用广义加性模型(GAM)作为探索性工具来可视化这种关联的形态。

结果

在269名患者中,有62人(23.0%)发生了POD。在单变量分析中,年龄的增加与POD的风险增加相关(每增加1岁,比值比[OR]为1.139,95%置信区间[CI]为1.089–1.197;P < 0.001)。这种关联在简约调整模型(OR 1.133,95% CI 1.073–1.202;P < 0.001)、扩展调整模型(OR 1.134,95% CI 1.074–1.204;P < 0.001)以及Firth惩罚逻辑回归(OR 1.126,95% CI 1.068–1.193;P < 0.001)中均保持稳定。探索性平滑分析表明,在观察到的范围内,POD的预测概率随年龄的增加而普遍增加。主要逻辑回归模型的校准结果根据Hosmer–Lemeshow拟合优度检验是可接受的。

结论

在接受髋关节或膝关节置换的老年患者中,年龄的增加与POD之间存在独立且稳健的关联,这一结论通过多种分析方法得到证实。这些发现支持将年龄作为围手术期POD风险分层的重要因素,并强调了未来需要进行更详细的老年患者表型研究以解决剩余的混杂因素。

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