摘要

目的 基于急诊实验室指标建立重型颅脑损伤(sTBI)患者早期死亡的个体化预警模型。方法 回顾性分析2020年1月—2022年6月苏北人民医院急诊路径收治的249例sTBI患者的临床资料。基于患者急诊实验室指标,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法,筛选sTBI早期死亡的最大相关特征,并进一步使用二元Logistic回归模型建立个体化急诊指标列线图。采用决策曲线分析,判断急诊实验室指标及其所构建的列线图的临床价值。结果 LASSO算法所保留的急诊实验室预测指标的预测价值为:碱剩余的曲线下面积(AUC)为0.711,血红蛋白的AUC为0.718,凝血酶原时间的AUC为0.754,活化凝血酶原时间的AUC为0.804,纤维蛋白原的AUC为0.656, D-二聚体的AUC为0.804,输注浓缩红细胞的AUC为0.796。由上述7个实验室指标构建的列线图的预测能力高(AUC为0.975)。结论 传统急诊实验室指标可实现对sTBI患者死亡的早期预测,由7个急诊实验室指标构建的列线图预测sTBI患者早期死亡的准确性较高。

  • 单位
    江苏省苏北人民医院