脓毒症急性胃肠损伤28 d死亡风险列线图模型的建立与验证

目的建立预测脓毒症急性胃肠损伤(AGI)患者28 d死亡风险的列线图(Nomogram)模型并进行验证。方法回顾性分析2019年10月至2021年3月于安徽医科大学第一附属医院重症医学科收治的169例脓毒症AGI患者的临床资料,依据患者28 d临床结局分为生存组(96例)和死亡组(73例)。应用LASSO回归筛选最优预测变量,纳入多因素logistic回归分析建立预测模型。通过Bootstrap重复抽样法对模型的区分度、校准度、临床有效性等进行内部验证。采用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)评估预测效能。回顾性收集2021年4月至2021年11月于安徽医科大学第一附属医院重症医学科收治的73例脓毒症AGI患者的相关资料进行模型外部验证。应用R软件绘制Nomogram图。结果(1)单因素分析:C-反应蛋白(CRP)、pH值、乳酸(Lac)、平均动脉压(MAP)、血管活性药物使用比率、急性生理与慢性健康状况Ⅱ评分(APACHEⅡ)、序贯器官衰竭评估(SOFA)评分、脓毒性休克比率以及AGI分级等资料在生存组和死亡组之间的差异均具有统计学意义(P<0.05)。(2)LASSO回归筛选出4个最优预测变量,包括Lac、使用血管活性药物、APACHEⅡ评分和AGI分级,依此建立logistic预测模型。(3)预测模型的内部验证和外部验证:一致性指数(C-index)分别为0.917和0.881,校正C-index分别为0.904和0.841,提示区分度良好;Hosmer-Lemeshow检验均显示P>0.05,校准曲线的斜率均为1,Brier值为0.118和0.132,说明校准度较好;决策分析(DCA)曲线阈值概率在>1%和6%~89%之间显示出较好的临床有效性。(4)预测模型的AUC为0.913(95%CI:0.870~0.955),最佳截断值为0.532,敏感度82.2%,特异度88.5%,预测效能优于传统指标;外部验证的AUC为0.887(95%CI:0.811~0.963),预测效能优于传统指标。(5)应用R软件绘制预测模型的可视化Nomogram图。结论Lac、使用血管活性药物、APACHEⅡ评分和AGI分级是脓毒症AGI患者28死亡风险的独立危险因素。基于上述指标在校正性别和年龄后构建了预测脓毒症AGI患者28 d死亡风险的预后模型,在预测预后方面具有一定的准确度。