基于脓毒症急性肾损伤多因素的预测模型构建及验证

作者：李雅琳; 李东风^*; 孙振康; 王静

来源：临床内科杂志, 2023, 40(11): 754-757.

• 脓毒症
• 急性肾损伤
• 炎症因子
• 预测模型

目的 探讨脓毒症患者急性肾损伤(AKI)的影响因素，并构建预测模型。方法 回顾性选取脓毒症患者200例，根据是否发生AKI将其分为AKI组(80例)和非AKI组(120例),收集所有患者一般资料、临床资料、入院时实验室检查结果及炎症因子水平并进行组间比较。采用多因素logistic回归分析探讨影响脓毒症患者发生AKI的因素。构建Nomogram预测模型，采用Bootstrap法对模型进行内部验证，绘制校准曲线及受试者工作特征(ROC)曲线评价模型，绘制决策曲线评价临床净获益。同时另选取172例脓毒症患者进行外部验证。结果 AKI组BMI、急性生理学和慢性健康状况评分系统(APACHE)Ⅱ评分、肿瘤坏死因子(TNF)-α、IL-6、C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)水平及合并糖尿病患者比例均高于非AKI组，PLT计数低于非AKI组(P<0.05)。多因素logistic分析结果显示，BMI、合并糖尿病、PLT、TNF-α、IL-6、CRP、PCT均为脓毒症患者发生AKI的影响因素(P<0.05)。经内部验证，Nomogram预测模型预测脓毒症患者发生AKI相关因素的一致性指数为0.902(95%CI 0.885～0.974),ROC曲线结果显示，该列线图模型预测ROC曲线下面积(AUC)为0.902(95%CI 0.875～0.969,P<0.05)。决策曲线分析结果显示，当含炎症因子的模型预测脓毒症患者发生AKI阈值在0.1～1.0区间时，可提供附加临床净获益。外部验证结果显示，该模型预测敏感度为84.06%,特异度为85.29%。结论 脓毒症患者AKI的发生受BMI、合并糖尿病、PLT、TNF-α、IL-6、CRP等因素影响，含炎症因子的预测模型可提高预测脓毒症患者发生AKI的准确性。

• 单位
  阜阳市人民医院