糖尿病肾病患者血液透析并发肺部感染的Nomogram预测模型构建

目的探讨糖尿病肾病患者血液透析后并发肺部感染的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法回顾性分析2019年7月至2022年6月在咸宁市中心医院行血液透析治疗的252例糖尿病肾病患者的临床资料,根据患者是否并发肺部感染分为感染组(n=46)和未感染组(n=206)。对患者的临床资料进行单因素分析,采用多因素logistic回归分析糖尿病肾病患者行血液透析治疗后并发肺部感染的影响因素,用R语言软件4.0构建Nomogram预测模型,用校正曲线及决策曲线对模型进行内部验证及临床预测效能评估。结果两组患者在年龄、糖尿病病程、容量负荷、肾功能失代偿期、白蛋白(ALB)、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA 1c)、血红蛋白(Hb)、胱抑素C(Cys C)和超敏C反应蛋白(hs-CRP)等方面比较差异有统计学意义(P<0.05)。年龄、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP是影响糖尿病肾病患者行血液透析治疗后并发肺部感染的影响因素。Nomogram预测模型的校正曲线与实际曲线及理想曲线接近,C-index为0.687(95%CI:0.653~0.759),模型拟合度高。Nomogram预测模型的阈值>0.23,可提供临床净收益,且临床净收益均高于年龄、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP。结论以年龄、容量负荷、肾功能失代偿期、ALB、FBG、Cys C、hs-CRP构建糖尿病肾病患者血液透析后并发肺部感染的Nomogram预测模型,能为患者的临床护理提供参考依据,并可制订个性化护理干预措施,降低其肺部感染的发病率,改善不良预后。