查看更多>>摘要:目的 构建创伤性脑损伤(TBI)患者重症监护病房(ICU)及院内死亡风险的预测模型并进行效能验证.方法 采用回顾性队列研究分析截至2018年5月发布于eICU合作研究数据库v2.0(eICU-CRD v2.0)的3 907例TBI患者的临床资料,其中男2 397例,女1 510例;年龄18-92岁[63.0(43.0,79.0)岁].根据患者是否在ICU期间发生死亡分为ICU生存组(3 575例)和ICU死亡组(332例),以及是否发生院内死亡分为院内生存组(3413例)和院内死亡组(494例).提取患者一般资料、入院诊断、实验室检查、救治措施及临床预后变量.对生存组与死亡组进行单因素分析和多因素Logistic回归分析,筛选影响TBI患者ICU及院内死亡的独立危险因素,进而构建Logistic回归预测模型并以列线图呈现.将提取的数据资料按7:3随机分为训练集(2735例)及验证集(1 172例),对预测模型进行内部检验,同时提取MIMIC-Ⅲ v1.4数据库中TBI患者数据对预测模型进行外部验证.采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评估模型的区分度.采用Hosmer-Lemeshow(H-L)拟合优度检验及校准曲线评价模型的校准度.结果 将单因素分析结果有统计学意义的变量纳入ICU死亡风险及院内死亡风险多因素Logistic回归分析中,结果表明,急性生理学与慢性健康状况评估Ⅳ(APACHE Ⅳ)评分(OR=1.04,95%CI 1.03,1.04,P<0.01)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)(OR=0.66,95%CI0.59,0.73,P<0.01)、合并脑疝(OR=6.91,95%CI3.13,15.26,P<0.01)、国际标准化比值(INR)(OR=1.33,95%CI 1.09,1.62,P<0.01)、高渗盐水应用(OR=0.45,95%CI 0.21,0.94,P<0.05)、血管活性药物使用(OR=2.19,95%CI 1.36,3.52,P<0.01)是TBI患者ICU死亡的独立危险因素;年龄(每 10 岁为 1 个等级)(OR=1.28,95%CI 1.17,1.40,P<0.01)、APACHE Ⅳ评分(OR=1.03,95%CI 1.02,1.04,P<0.01)、GCS(OR=0.75,95%CI0.71,0.80,P<0.01)、合并脑疝(OR=6.44,95%CI 2.99,13.86,P<0.01)、血肌酐水平(OR=1.07,95%CI 1.01,1.15,P<0.05)、INR(OR=1.49,95%CI 1.20,1.85,P<0.01)、高渗盐水应用(OR=0.41,95%CI0.21,0.80,P<0.01)、血管活性药物使用(OR=2.27,95%CI 1.46,3.53,P<0.01)是TBI患者院内死亡的独立危险因素.依据上述ICU死亡的独立危险因素构建预测模型方程:Logit P(ICU)=7.12+0.03×"APACHE Ⅳ评分"-0.42×"GCS"+1.93×"合并脑疝"+0.28×"INR"-0.81×"高渗盐水应用"+0.79×"血管活性药物使用";依据上述院内死亡的独立危险因素构建模型方程:Logit P(院内)=2.75+0.25×"年龄(每10岁为1个等级)"+0.03×"APACHE Ⅳ评分"-0.28×"GCS"+1.86×"合并脑疝"+0.07×"血肌酐水平"+0.40×"INR"-0.90×"高渗盐水应用"+0.82×"血管活性药物使用".ICU死亡风险预测模型中,训练集的AUC为0.95(95%CI 0.94,0.97);验证集的AUC为0.91(95%CI0.87,0.95).训练集H-L拟合优度检验结果为P=0.495,校准曲线平均绝对误差为0.003;验证集H-L拟合优度检验结果为P=0.650,校准曲线平均绝对误差为0.012.院内死亡风险预测模型中,训练集的AUC为0.91(95%CI 0.89,0.93);验证集的AUC为0.91(95%CI 0.88,0.94).训练集H-L拟合优度检验结果为P=0.670,校准曲线平均绝对误差为0.006;验证集H-L拟合优度检验结果为P=0.080,校准曲线平均绝对误差为0.021.在ICU死亡风险预测外部验证中,预测模型AUC为0.88(95%CI0.86,0.90);H-L拟合优度检验结果为P=0.205,校准曲线绝对误差为0.031.在院内死亡风险预测外部验证集中,预测模型AUC为0.88(95%CI0.85,0.91);H-L拟合优度检验结果为P=0.239,校准曲线绝对误差为0.036.模型的内部验证及外部验证显示,ICU及院内死亡风险预测模型均具有良好的区分度及校准度.结论 由APACHE Ⅳ评分、GCS、合并脑疝、高渗盐水应用、血管活性药物使用、INR构建的ICU死亡风险预测模型及由年龄、APACHE Ⅳ评分、GCS、合并脑疝、血肌酐水平、高渗盐水应用、血管活性药物使用、INR构建的院内死亡风险预测模型均能够较好地预测TBI患者死亡风险.