术中低体温风险预测模型可依据手术患者的各项数据及手术方式展开计算，从而预测低温发生的概率。此外，还有大量专业权威的文献可供查阅，这对手术而言具有重要的帮助作用。

术中低体温风险预测模型主要功能

可以在应用中实现风险计算，以便知道低体温的情况；

在应用内即可实现低体温预测功能，方便及时获取预测结果。

可以手动录入患者的信息，这样有助于更精准、更优质地完成手术。

能够针对不同年龄段与性别群体完成相关数值的运算，操作便捷且结果获取快速。

可自由选择使用多种麻醉方式，手术静脉输液量也可根据预计情况灵活选用。

可以自行选择是否腔镜手术，以便能更高效的进行手术

术中低体温风险预测模型软件亮点

可以高效掌握低温高风险患者的状况，并且能够对围术期体温进行高效的底线管理。

可助力患者更好地管理自身身体体温，做好保温防护，维系健康状态。

能切实助力患者加深对低体温的了解，更好地为自身身体提供贴心照护。

所有预测计算的详细精准结果都能完整呈现，用户可在应用内查看具体详情。

在应用内，用户能够便捷地获取各类手术的具体信息，操作直观易懂。

我们提供了模型的参考文献，用户可随时查阅，从而更高效地了解相关内容。

使用说明

在围术期体温管理工作中，精准识别出那些容易出现低体温的患者至关重要。有一个名为Predictors评分的评估工具，它的研发依托于黄宇光教授带领团队开展的两项针对国内非心脏手术患者围术期意外低体温情况的临床流行病学调研结果。

第一项研究为2013年在北京地区26家医院开展、800多例患者参与的低体温调查；第二项研究是2015年在全国28家大型三甲医院开展、3000多例患者参与的低体温调查。两项研究结果均显示，我国围术期意外低体温发生率处于39.9%至44.3%的较高水平。

在明确围术期意外低体温的相关危险因素后，研究团队利用覆盖全国28家医院的临床数据构建了低体温发生风险的预测模型，并选取北京地区26家医院的独立数据集对模型进行验证优化，最终形成一套可在术前评估低体温发生概率的量化工具，即Predictors评分的研发背景。