查看更多>>摘要:目的 利用国际大型数据库电子重症监护病房合作研究数据库(eICU-CRD)数据,建立脓毒症相关性急性肾损伤(SA-AKI)患者30 d死亡预测模型列线图,并进行预测效能验证.方法 采用eICU-CRD中的数据进行回顾性队列研究.从eICU-CRD数据库中筛选SA-AKI患者数据,包括人口统计学特征、既往病史、SA-AKI类型、改善全球肾脏病预后组织(KDIGO)-AKI分期、病情严重程度评分、生命体征、实验室指标及治疗措施;以入院时间为观察起点,死亡为结局事件,随访时间为30 d.比较不同30 d预后患者的相关变量;采用单因素Logistic回归分析和多因素Logistic回归向前似然比分析筛选SA-AKI患者30 d死亡危险因素,并构建死亡预测模型列线图;采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验对模型的预测效能进行验证.结果 最终共201例SA-AKI患者数据纳入分析,其中30 d存活51例,死亡150例,病死率为74.63%.与存活组比较,死亡组患者年龄更大[岁:68(60,78)比59(52,69),P<0.01],体质量、短暂性SA-AKI比例、血小板计数(PLT)、血糖更低[体质量(kg):79(65,95)比91(71,127),短暂性SA-AKI比例:61.33%(92/150)比 82.35%(42/51),PLT(× 109/L):207(116,313)比 260(176,338),血糖(mmol/L):5.5(4.4,7.1)比6.4(5.1,7.6),均P<0.05],持续性SA-AKI比例、序贯器官衰竭评分(SOFA)、血乳酸(Lac)、总胆红素(TBil)更高[持续性 SA-AKI 比例:38.67%(58/150)比 17.65%(9/51),SOFA 评分(分):7(5,22)比 5(2,7),Lac(mmol/L):0.4(0.2,0.7)比 0.3(0.2,0.4),TBil(μmol/L):41.0(17.1,51.3)比 18.8(17.1,34.2),均P<0.05].单因素 Logistic 回归分析显示,年龄[优势比(OR)=1.035,95%可信区间(95%CI)为1.013~1.058,P=0.002]、体质量(OR=0.987,95%CI 为 0.977~0.996,P=0.007)、持续性 SA-AKI(OR=2.942,95%CI 为 1.333~6.491,P=0.008)、SOFA 评分(OR=1.073,95%CI 为 1.020~1.129,P=0.006)、PLT(OR=0.998,95%CI 为 0.996~1.000,P=0.034)、Lac(OR=1.142,95%CI为 1.009~1.292,P=0.035)、TBil(OR=1.422,95%CI为 1.070~1.890,P=0.015)与 SA-AKI 患者 30 d死亡风险相关;多因素Logistic回归向前似然比分析显示,年龄(OR=1.051,95%CI为1.023~1.079,P=0.000)、体质量(OR=0.985,95%CI 为 0.974~0.995,P=0.005)、心血管疾病(OR=9.055,95%CI 为 1.037~79.084,P=0.046)、持续性SA-AKI(OR=3.020,95%CI为 1.258~7.249,P=0.013)、SOFA评分(OR=1.076,95%CI为 1.013~1.143,P=0.017)、PLT(OR=0.997,95%CI为 0.995~1.000,P=0.030)是 SA-AKI 患者 30 d 死亡独立危险因素.根据以上危险因素构建SA-AKI患者30 d死亡预测模型列线图;ROC曲线分析显示,该模型ROC曲线下面积(AUC)为0.798(95%CI为0.722~0.873),敏感度为86.7%,特异度为62.7%;校准曲线图显示,拟合曲线与标准曲线接近,说明预测概率与实际概率接近,提示模型预测效能较好;Hosmer-Lemeshow检验显示,x2=6.393,df=8,P=0.603>0.05,提示该模型能够很好地拟合观察数据;通过模型预测准确率判断模型拟合质量,结果显示,该模型的预测准确率为95.3%,模型整体预测准确率为81.6%,说明模型拟合情况较好.结论 基于SA-AKI患者30 d死亡危险因素可以成功构建死亡预测模型,该模型具有较高的准确率、敏感度、可信度和一定的特异度,有助于早期筛选出高死亡风险患者,并采取更加积极的救治方案.