ICU重症患者脓毒症发生风险预测模型的构建与验证

作者：**丹; 张丽中; 李筱妍^*

来源：山西医科大学学报, 2023, 54(05): 695-701.

DOI：10.13753/j.issn.1007-6611.2023.05.018

• 脓毒症
• 列线图
• 预测模型
• 序贯器官衰竭评分
• ICU
• 重症患者

目的 构建重症监护室(ICU)重症患者发生脓毒症的风险预测模型，为临床医生早期识别脓毒症患者提供工具。方法 选择2021年5月至2022年10月在山西白求恩医院ICU入住的患者为研究对象，将符合纳入标准的患者随机分为训练集和验证集。收集临床常用指标，采用Logistic回归模型，根据赤池信息准则，筛选脓毒症的独立危险因素，建立预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线、决策曲线(DCA)对预测模型进行评价，并与单一指标的预测性能进行比较。结果 共有171名患者纳入研究，随机分为训练集139例，验证集32例。Logistic回归分析结果显示，性别(OR=0.504,95%CI 1.008～1.059),中性粒细胞计数和淋巴细胞计数比值(NLR)(OR=1.030,95%CI 1.008～1.059)和序贯器官衰竭(SOFA)评分(OR=1.179,95%CI 1.073～1.308)是ICU重症患者发生脓毒症的独立危险因素。联合预测ICU患者发生脓毒症ROC曲线下面积(AUC)为0.722(95%CI 0.637～0.807),校准曲线提示模型校准度良好，决策曲线提示模型具有临床适用性，H-L检验P=0.804,表明模型工作效果良好。对比单个临床指标该模型AUC最大。结论 基于性别、NLR、SOFA评分构建的列线图可用于预测ICU重症患者发生脓毒症，预测性能较好，可帮助临床医生快速识别脓毒症患者。

• 单位
  公共卫生学院; 山西医科大学; 山西医科大学第三医院