目的分析脓毒血症患者的预后因素并建立一个可预测脓毒血症患者28 d内死亡风险的模型。方法从重症监护医学信息集市(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ数据库中提取脓毒血症患者的临床数据。脓毒症患者按7∶3分为...目的分析脓毒血症患者的预后因素并建立一个可预测脓毒血症患者28 d内死亡风险的模型。方法从重症监护医学信息集市(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ数据库中提取脓毒血症患者的临床数据。脓毒症患者按7∶3分为建模组(n=2109)和验证组(n=900)。依据建模组2109例患者的数据,采用单因素及多因素Logistic回归方法探索影响脓毒血症患者预后的危险因素,在此基础上构建列线图(nomogram)。通过绘制校准曲线、计算C指数判断其准确性。结果在纳入的3009例脓毒血症患者中,有2022例患者存活,28 d总死亡率为32.8%。年龄>65岁(OR=2.02,P<0.001)、中性粒细胞百分比>84.85%(OR=1.34,P=0.002)、血尿素氮(BUN)>34.5 mg/dl(OR=2.69,P<0.001),血钾>4.85 mmol/L(OR=2.23,P=0.001)、乳酸>4.85 mmol/L(OR=2.77,P<0.001)是独立危险因素。根据危险因素构建预测模型,并进行C指数分析,结果显示在建模组和验证组的C指数分别为0.708(95%CI 0.685-0.731)和0.714(95%CI 0.679-0.749),其对应的校准曲线也表现出较好的一致性。结论本研究基于年龄、中性粒细胞百分比、BUN、血钾和乳酸5项指标构建的列线图具有良好预测性能,有助于临床医生及时评估脓毒血症患者早期死亡风险,进而采取积极措施。展开更多
文摘目的分析脓毒血症患者的预后因素并建立一个可预测脓毒血症患者28 d内死亡风险的模型。方法从重症监护医学信息集市(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ数据库中提取脓毒血症患者的临床数据。脓毒症患者按7∶3分为建模组(n=2109)和验证组(n=900)。依据建模组2109例患者的数据,采用单因素及多因素Logistic回归方法探索影响脓毒血症患者预后的危险因素,在此基础上构建列线图(nomogram)。通过绘制校准曲线、计算C指数判断其准确性。结果在纳入的3009例脓毒血症患者中,有2022例患者存活,28 d总死亡率为32.8%。年龄>65岁(OR=2.02,P<0.001)、中性粒细胞百分比>84.85%(OR=1.34,P=0.002)、血尿素氮(BUN)>34.5 mg/dl(OR=2.69,P<0.001),血钾>4.85 mmol/L(OR=2.23,P=0.001)、乳酸>4.85 mmol/L(OR=2.77,P<0.001)是独立危险因素。根据危险因素构建预测模型,并进行C指数分析,结果显示在建模组和验证组的C指数分别为0.708(95%CI 0.685-0.731)和0.714(95%CI 0.679-0.749),其对应的校准曲线也表现出较好的一致性。结论本研究基于年龄、中性粒细胞百分比、BUN、血钾和乳酸5项指标构建的列线图具有良好预测性能,有助于临床医生及时评估脓毒血症患者早期死亡风险,进而采取积极措施。
