平扫CT联合临床指标对重症急性胰腺炎预测价值的探讨

作者：陈桥梁; 徐丹丹; 杨俊杰; 杨维森; 顾燕; 王业青; 范国华; 殷国建; 徐亮^*

来源：中华急诊医学杂志, 2023, 32(10).

• 预测模型
• 重症急性胰腺炎
• CT
• 列线图

目的建立一个早期预测急性胰腺炎(AP)进展为重症胰腺炎(SAP)的Nomogram模型并进行验证。方法回顾性收集本院2016年1月至2022年7月收治的361例AP患者影像学与临床资料, 男性221例(61.2%), 女性140例(38.8%)。根据Atlantic评分, 其中64例为SAP, 297例为非SAP(NSAP)。通过单因素分析筛选差异有统计学意义的变量进行多因素Logistic回归分析, 筛选出SAP的独立危险因素并建立Nomogram预测模型。运用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线及决策曲线(DCA)分别评价模型的预测效能、准确性及临床实用性, 运用Bootstrap法对模型进行内部验证。结果通过单因素分析和多因素Logistic回归分析, 最终筛选出胸腔积液(OR=7.353, 95%CI:3.344～16.170)、肾旁后间隙(PPS)受累(OR=3.149, 95%CI:1.314～7.527)、血肌酐浓度(Cr)(OR=1.027, 95%CI:1.017～1.038)、血清钙离子浓度(Ca2+)(OR=0.038, 95%CI:0.009～0.166)为SAP发生的独立危险因素(P<0.05), 以这四个因素建立Nomogram模型, 该模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.905(95%CI: 0.869～0.933), 模型的预测效能较好;校准曲线显示, 模型对SAP的预测概率与实际概率相差较小, 校准度高;内部验证结果显示, 该模型预测SAP的区分度良好, C-index为0.90。DCA分析显示该模型的临床实用性较高。结论联合胸腔积液、PPS受累、Cr和Ca2+构建的Nomogram模型对早期预测SAP有良好的效果, 可为临床诊疗提供参考。

• 单位
  苏州大学附属第二医院