目的临床上评估重症急性性肺炎胰腺炎患者预后的评分工具有很多种,目前这些工具的有效性仍然未知。本研究的目的是探讨建立一个准确的模型来评估重症急性性肺炎胰腺炎的预后。方法选取合肥市第二人民医院急诊科2018年01月至2023年12月...目的临床上评估重症急性性肺炎胰腺炎患者预后的评分工具有很多种,目前这些工具的有效性仍然未知。本研究的目的是探讨建立一个准确的模型来评估重症急性性肺炎胰腺炎的预后。方法选取合肥市第二人民医院急诊科2018年01月至2023年12月收治的诊断为重症急性胰腺炎患者62例。通过单因素和Logistic多因素分析出影响重症急性胰腺炎患者预后的因素,建立预测模型Nomogram,并通过bootstrap进行内部验证。结果昊Logistic多因素分析发生严重低蛋白血症、使用血管活性药物和血钙是影响重症急性胰腺炎患者预后的独立危险因素。内部验证经bootstrap验证,具有较好的判别程度。校准曲线表明,模型具有较好的一致性。采用模型、急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology and Chronic Health E-valuation,APACHEII)、急性胰腺炎严重程度床边指数(Bedsideindexof severityacutepancreatic,BISAP)和急性胰腺炎Ranson评分系统预测重症急性胰腺炎死亡率,根据受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)分析评分系统对重症急性胰腺炎预后预测的准确性。结论基于是否发生严重低蛋白血症、使用血管活性药物和血钙构建的nomogram预测模型可有效筛选出影响重症急性胰腺炎患者预后的因素,为重症急性胰腺炎患者的个体化治疗提供依据。展开更多
目的本研究旨在评估血清肌酐/白蛋白(creatinine to albumin ratio,CAR)与坏死性胰腺炎患者死亡率之间的关系。方法本研究使用重症监护医疗信息市场(MIMIC-IV,3.1)数据库的数据进行了回顾性研究。研究包括分析各种死亡率变量并获得人院...目的本研究旨在评估血清肌酐/白蛋白(creatinine to albumin ratio,CAR)与坏死性胰腺炎患者死亡率之间的关系。方法本研究使用重症监护医疗信息市场(MIMIC-IV,3.1)数据库的数据进行了回顾性研究。研究包括分析各种死亡率变量并获得人院时的CAR值。使用ROC截断值确定CAR的最佳阈值。采用受试者工作特征分析(Receiver Operating Characteristic analysis)研究CAR对坏死性胰腺炎患者死亡率的预测能力、敏感性、特异性和曲线下面积(Area under curve,AUC),根据ROC截断值将将CAR≥0.44的坏死性胰腺炎患者分为高CAR组,CAR<0.44的坏死性胰腺炎患者分为低CAR组。使用Kaplan-Meier生存曲线评估高和低CAR组患者与死亡率之间的关系。结果共纳人156名符合标准的坏死性胰腺炎患者,采用ROC曲线评估CAR对坏死性胰腺炎患者死亡率的预测能力,截断值为0.44。根据截断值分为高CAR组和低CAR组,两组之间年龄、有无糖尿病、平均动脉压、血氯、血钾、血钙、血糖、尿素氮、肌酐、总胆红素、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、白蛋白、白细胞计数、血小板计数、氧分压和CAR之间P<0.05,有统计学差异。两组之间住院天数、30天存活时间、60天存活时间和90天存活时间之间P<0.05,有统计学差异。R0C结果显示曲线下面积0.782,95%CI(0.678,0.886);敏感性,0.655,95%CI(0.482,0.828);特异性,0.874,95%CI(0.816,0.932);阳性预测值,0.543,95%CI(0.378,0.708);阴性预测值,0.917,95%CI(0.868,0.966)。CAR与急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation Ⅱ,A-PACHEI)评分进行ROC比较,CARAUC值方面,0.782,95%CI(0.678,0.886),APACHEIIAUC值方面,0.642,95%CI(0.526,0.703)。对低CAR和高CAR两组坏死性胰腺炎患者30天、60天和90天的使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,log rank检验P<0.05,高CAR组坏死性胰腺炎的患者病死率明显高于低CAR组坏死性胰腺炎的患者。结论CAR可作为坏死性胰腺炎患者死亡率的独立预测因素,为临床评估病情严重程度、指导治疗和预后判断提供重要参考。展开更多
文摘目的临床上评估重症急性性肺炎胰腺炎患者预后的评分工具有很多种,目前这些工具的有效性仍然未知。本研究的目的是探讨建立一个准确的模型来评估重症急性性肺炎胰腺炎的预后。方法选取合肥市第二人民医院急诊科2018年01月至2023年12月收治的诊断为重症急性胰腺炎患者62例。通过单因素和Logistic多因素分析出影响重症急性胰腺炎患者预后的因素,建立预测模型Nomogram,并通过bootstrap进行内部验证。结果昊Logistic多因素分析发生严重低蛋白血症、使用血管活性药物和血钙是影响重症急性胰腺炎患者预后的独立危险因素。内部验证经bootstrap验证,具有较好的判别程度。校准曲线表明,模型具有较好的一致性。采用模型、急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology and Chronic Health E-valuation,APACHEII)、急性胰腺炎严重程度床边指数(Bedsideindexof severityacutepancreatic,BISAP)和急性胰腺炎Ranson评分系统预测重症急性胰腺炎死亡率,根据受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)分析评分系统对重症急性胰腺炎预后预测的准确性。结论基于是否发生严重低蛋白血症、使用血管活性药物和血钙构建的nomogram预测模型可有效筛选出影响重症急性胰腺炎患者预后的因素,为重症急性胰腺炎患者的个体化治疗提供依据。
文摘目的本研究旨在评估血清肌酐/白蛋白(creatinine to albumin ratio,CAR)与坏死性胰腺炎患者死亡率之间的关系。方法本研究使用重症监护医疗信息市场(MIMIC-IV,3.1)数据库的数据进行了回顾性研究。研究包括分析各种死亡率变量并获得人院时的CAR值。使用ROC截断值确定CAR的最佳阈值。采用受试者工作特征分析(Receiver Operating Characteristic analysis)研究CAR对坏死性胰腺炎患者死亡率的预测能力、敏感性、特异性和曲线下面积(Area under curve,AUC),根据ROC截断值将将CAR≥0.44的坏死性胰腺炎患者分为高CAR组,CAR<0.44的坏死性胰腺炎患者分为低CAR组。使用Kaplan-Meier生存曲线评估高和低CAR组患者与死亡率之间的关系。结果共纳人156名符合标准的坏死性胰腺炎患者,采用ROC曲线评估CAR对坏死性胰腺炎患者死亡率的预测能力,截断值为0.44。根据截断值分为高CAR组和低CAR组,两组之间年龄、有无糖尿病、平均动脉压、血氯、血钾、血钙、血糖、尿素氮、肌酐、总胆红素、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、白蛋白、白细胞计数、血小板计数、氧分压和CAR之间P<0.05,有统计学差异。两组之间住院天数、30天存活时间、60天存活时间和90天存活时间之间P<0.05,有统计学差异。R0C结果显示曲线下面积0.782,95%CI(0.678,0.886);敏感性,0.655,95%CI(0.482,0.828);特异性,0.874,95%CI(0.816,0.932);阳性预测值,0.543,95%CI(0.378,0.708);阴性预测值,0.917,95%CI(0.868,0.966)。CAR与急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation Ⅱ,A-PACHEI)评分进行ROC比较,CARAUC值方面,0.782,95%CI(0.678,0.886),APACHEIIAUC值方面,0.642,95%CI(0.526,0.703)。对低CAR和高CAR两组坏死性胰腺炎患者30天、60天和90天的使用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,log rank检验P<0.05,高CAR组坏死性胰腺炎的患者病死率明显高于低CAR组坏死性胰腺炎的患者。结论CAR可作为坏死性胰腺炎患者死亡率的独立预测因素,为临床评估病情严重程度、指导治疗和预后判断提供重要参考。
