基于临床表现及MRI特征的诺莫图早期预测急性胰腺炎胰周积聚的转归

作者：罗江; 刘婷婷; 张学英; 蒋东林; 张小明^*

来源：磁共振成像, 2023, 14(11): 68-76.

• 急性胰腺炎
• 磁共振成像
• 胰周积聚
• 诺莫图
• 预测
• 转归

目的 本研究旨在探讨急性胰腺炎（acute pancreatitis, AP）患者的预后因素，并建立基于临床和MRI特征的诺莫图模型，以早期预测胰周积聚（peripancreatic collections, PPCs）的转归。材料与方法 回顾性分析了从2016年1月1日至2023年2月28日期间于我院住院的102例AP PPCs患者。根据临床和影像随访结果，将患者分为转归良好和转归不良两组。运用多因素logistic回归分析建立基于临床表现及MRI特征的诺莫图来早期预测患者的转归；分别通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）、校准曲线来验证诺莫图的准确性和拟合度；采用决策曲线分析评估诺莫图的临床获益度。结果 在102例AP患者中，有77例转归良好，25例转归不良。与转归良好组相比，转归不良组的患者在AP严重程度床边指数（Bedside Index for Severity in AP, BISAP）评分、AP并发症、胰周间隙受累个数、积聚最大层面面积、MRI胰腺外炎症（Extrapancreatic Inflammation on MRI, EPIM）评分、积聚腹膜下扩散程度、MR严重指数（MR Severity Index, MRSI）评分、积聚分类、腹壁及胰周血管受累比例等方面均显著增加（P<0.05）。多因素预后分析表明MRSI评分、EPIM评分、积聚最大层面面积和BISAP评分是早期预测AP患者PPCs转归的独立预后因素。诺莫图模型表现出良好的性能，AUC为0.946 (95%CI:0.905-0.988)，校准曲线显示预测概率与观测概率高度一致。决策曲线分析进一步证实了该模型在临床中的实用性。结论 基于临床表现及MRI特征的诺莫图能早期预测AP PPCs转归。

• 单位
  医学影像四川省重点实验室; 川北医学院附属医院