摘要： 目的 探究心力衰竭患者出现谵妄的危险因素,并利用统计学方法进行分析构建可用于预测谵妄发生的Nomogram列线图模型。方法 选取本院2022年1月至2024年1月收治的312例心力衰竭患者,其中有15例发生谵妄,记为谵妄组（n=15）;剩余未发生谵妄的患者记为非谵妄组（n=297）。采用重症监护谵妄筛查量表（ICDSC）筛查患者,探究患者发生谵妄的危险因素。并依据独立危险因素构建Nomogram预测模型。结果 本研究表明两组患者的临床一般显示：谵妄组患者的BMI、收缩压、病程、左心室射血分数、白蛋白低于非谵妄组,而在使用镇静安眠药比例上谵妄组高于非谵妄组,谵妄组的血钠、血钾、血肌酐高于非谵妄组。无统计学意义（P<0.05）。对于患者一般临床资料对比表中显示统计学意义的连续变量,进行ROC曲线分析,以评估这些变量在区分不同临床状态时的敏感性和特异性。结果显示BMI、收缩压、病程、左心室射血分数、白蛋白、血钠、血钾、血肌酐的AUC分别为：0.867、0.702、0.792、0.839、0.920、0.880、0.946;最佳截断 值分别为：22.76、115.25、41、31、51.01、138.16、4.3、128.88。将单因素有差异指标纳入Logistic多元回归模型中,其结果显示：BMI、病程、白蛋白、血钠、血肌酐、使用镇静安眠药是心力衰竭患者发生谵妄的独立危险因素（P<0.05）。内验证示Nomogram模型预测心衰患者谵妄风险C-index为0.687（95%CI：0.241-1.988）。校准曲线显示高一致性。阈值>0.16时,模型临床净收益显著,且优于单一指标。结论 本研究基于心力衰竭患者出现谵妄的危险因素构建了预测风险Nomogram模型,该模型对临床心力衰竭患者出现谵妄预估有前瞻作用。

关键词: 心力衰竭, 谵妄, 危险因素分析, Nomogram模型