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挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合