急诊入院多发伤患者早期死亡的危险因素分析及预警模型构建

目的 分析多发伤患者急诊入院后早期死亡危险因素,构建可早期评估死亡风险的列线图预警模型。方法 回顾性分析宁夏医科大学总医院急诊科收治的785例多发伤患者,以随机数字法(3∶1)分为建模组和验证组,对建模组采用Logistics回归分析多发伤患者早期死亡的危险因素,使用R语言软件绘制列线图并评价。结果 多因素Logistics回归分析结果显示,年龄、MEWS评分、GCS评分、血糖和PT是急诊入院多发伤患者早期死亡的独立危险因素(OR值分别为1.042、1.554、0.705、1.094、1.144,均P<0.05)。构建列线图模型,结果显示预测模型具有良好区分度(AUC为0.955,95%CI:0.934~0.976),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.828;外部验证AUC为0.942(95%CI:0.904~0.980)。校准曲线提示预测模型具有良好一致性。DCA曲线提示预测模型具有较高的净收益和临床有效性。结论 列线图模型具有良好的预测效能,为急诊入院多发伤患者的早期评估提供了良好的参考依据。

脓毒症患者血流感染列线图预测模型的建立与验证

目的构建急诊脓毒症患者血流感染的列线图预测模型。方法收集2017年至2020年宁夏医科大学总医院急诊科就诊的313例脓毒症患者的资料,随机按7∶3的比例分为建模组(217例)和验证组(96例),比较两组患者的临床资料。建模组中根据是否存在血流感染分为血流感染组(91例)与非血流感染组(126例),纳入单因素及多因素Logistic回归分析得出的影响因素建立脓毒症患者血流感染的预测模型。预测模型的区分度、校准度和临床有效性通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)进行验证。结果建模组和验证组患者的临床资料具有可比性(P>0.05),进一步回归分析结果显示,降钙素原(PCT)(OR=3.217,95%CI 1.895~5.460)、SOFA评分(OR=1.531,95%CI 1.290~1.817)是急诊脓毒症患者血流感染的独立影响因素(P<0.05)。建模组列线图预测模型的AUC为0.873(95%CI 0.826~0.920),验证组列线图预测模型的AUC为0.920(95%CI 0.870~0.971)。两组患者拟合优度检验较好(P>0.05),DCA证实,列线图预测模型的临床实用性良好。结论本研究基于PCT和SOFA评分构建的列线图预测模型能够早期预测急诊脓毒症血流感染的高风险患者。