【摘 要】
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目的:基于中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）、单核细胞与高密度脂蛋白比值（MHR）开发新型炎症反应标志物评分并构建Nomogram模型，预测老年转子间骨折术后下肢深静脉血栓形成（DVT）的风险。方法:选取行手术治疗的315例老年转子间骨折病人，采用受试者工作特征（ROC）曲线构建新型炎症反应标志物评分。采用多因素Logistic回归
【基金项目】
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江西省中医药科研项目,编号：2019A197,2019B009,2019B062； 江西省卫生计生委中医药科研项目,编号：2018A095；
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目的:基于中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）、单核细胞与高密度脂蛋白比值（MHR）开发新型炎症反应标志物评分并构建Nomogram模型，预测老年转子间骨折术后下肢深静脉血栓形成（DVT）的风险。方法:选取行手术治疗的315例老年转子间骨折病人，采用受试者工作特征（ROC）曲线构建新型炎症反应标志物评分。采用多因素Logistic回归模型分析老年转子间骨折术后下肢DVT发生的独立危险因素。将独立危险因素作为构建Nomogram模型的预测指标并在内部数据集中进行验证。结果:315例病人中，67例病人出现术后下肢DVT，发生率为21.3%。NLR、PLR、LMR及MHR的曲线下面积（AUC）分别为0.716,0.716,0.731,0.716；最佳截断值分别为5.32,189.58,2.57,0.29。年龄、吸烟、术前卧床时间、D-D阳性及NLR-PLR-LMR-MHR评分（NPLMS）是老年转子间骨折术后发生下肢DVT的独立危险因素（P＜0.05）。校正分析结果显示一致性指数为0.879,ROC分析结果显示AUC为0.882；当预测下肢DVT发生风险阈值为0.06～0.78时，Nomogram模型提供显著临床净收益且收益程度均高于其他临床指标。结论:NPLMS结合年龄、吸烟等危险因素构建的Nomogram模型可以用于指导老年转子间骨折术后下肢DVT的一级预防决策。
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