严重多发伤急救患者并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征风险的相关预测模型构建与验证

目的探究严重多发伤急救患者并发持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征(persistent inflammation immuo-suppression catabolism syndrome,PICS)的影响因素,并构建PICS预测模型。方法选取严重多发伤急救患者200例,统计伤后15~20 d内PICS发生情况。根据是否发生PICS分为PICS组31例和非PICS组169例,比较2组临床资料,采用Logistic多因素模型分析严重多发伤急救患者发生PICS的影响因素,根据影响因素构建PICS发生风险的Nomogram预测模型,并验证Nomogram预测模型的预测价值和临床效用。结果严重多发伤急救患者伤后15~20 d内PICS发生率为15.50%(31/200)。PICS组年龄≥60岁比例、急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)发生率、入院时血清白细胞介素6(interleukin-6,IL-6)、白细胞介素10(interleukin-10,IL-10)水平均高于非PICS组,入院时格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale,GCS)评分及血清CD4^(+)/CD8^(+)水平均低于非PICS组(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、入院时ARDS、IL-6、IL-10均为严重多发伤急救患者发生PICS的危险因素,入院时GCS评分及血清CD4^(+)/CD8^(+)水平为严重多发伤急救患者发生PICS的保护因素(P<0.05)。绘制森林图显示,年龄≥60岁、并发ARDS、入院时血清IL-6、IL-10水平均为严重多发伤急救患者发生PICS的正相关影响因素,入院时GCS评分及血清CD4^(+)/CD8^(+)水平为负相关影响因素(P<0.05);根据影响因素构建严重多发伤急救患者PICS发生风险的Nomogram预测模型,该模型的一致性指数(concordance index,C-index)为0.856,具有良好的区分度,校准曲线显示该预测模型与实际观测结果有较好的一致性,决策曲线(decision curve analysis,DCA)显示该预测模型具有良好的临床效用。结论严重多发伤急救患者发生PICS的影响因素包括年龄、入院时GCS评分、ARDS、血清IL-6、IL-10、CD4^(+)/CD8^(+)水平,根据影响因素构建PICS发生风险的Nomogram预测模型可为临床筛查并发PICS高危患者提供可靠参考依据。