脓毒性休克院内死亡的风险预测模型构建与验证

作者：朱沙沙; 兰天; 李战炜^*

来源：数理医药学杂志, 2023, 36(08): 592-600.

• 脓毒性休克
• 列线图
• 预测模型
• 院内死亡
• 危险因素

目的 构建并验证脓毒性休克院内死亡的风险预测列线图（Nomogram模型。方法 回顾性分析安阳市中医院2019年1月至2022年12月收治的324例脓毒性休克患者的临床资料，按照随机数字表分为训练集（216例）和验证集（108例）。训练集根据是否院内死亡分为死亡组（91例）和生存组（125例）。比较训练集和验证集的一般资料，采用Logistic回归分析训练集院内死亡的因素，R软件包构建训练集院内死亡的风险预测Nomogram模型，Bootstrap法进行内部验证，受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）评价该模型预测训练集、验证集院内死亡的效能，决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）进行外部验证。结果 患者死亡率为41.98%，训练集中，急性生理学与慢性健康状况（acute physiology and chronic health evaluation II, APACHE II）评分、白蛋白、血小板计数（platelet count, PLT）、纤维蛋白原（fibrinogen, FIB）、D-二聚体（D-dimer, D-D）、乳酸清除率、碳酸氢钠静脉应用、休克距容量复苏时间、机械通气均是死亡的影响因素；基于此构建Nomogram模型，经Bootstrap法、ROC和DCA证实其效能良好、预测死亡的价值理想、净获益率高。结论脓毒性休克患者院内死亡风险高，且APACHE II评分、白蛋白、PLT、FIB、D-D、乳酸清除率、碳酸氢钠静脉应用、休克距容量复苏时间、机械通气均是其影响因素，据此建立的Nomogram模型图具有良好的预测效能。

• 单位
  神经内科