预测多发伤患者入院72 h内死亡风险列线图模型的建立

目的建立能够评估多发伤患者院内早期死亡风险的列线图预测模型。方法对Dryad开放数据库中一项关于多发伤研究数据进行二次分析,纳入原数据中18~65岁的多发伤患者,剔除入院时血乳酸(Lac)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、损伤严重程度评分(ISS)和72 h内死亡等变量缺失的患者。分析72 h内死亡患者与存活患者性别、年龄及入院时Lac、ISS评分、GCS评分等各指标的差异,通过Logistic回归分析72 h死亡危险因素,并应用R语言软件将危险因素建立列线图预测模型;应用受试者工作特征曲线(ROC)评价该模型的预测能力,并通过自举法(Bootstrap法)重复抽样1000次进行内部验证。使用决策曲线(DCA)分析预测模型的临床实用价值。结果共纳入2315例多发伤患者,Logistic回归分析显示,血Lac、GCS评分和年龄>55岁为多发伤患者72 h内死亡的危险因素〔Lac:优势比(OR)=1.36,95%可信区间(95%CI)为1.29~1.42,P<0.001;GCS评分:OR=0.76,95%CI为0.73~0.79,P<0.001;年龄>55岁:OR=1.92,95%CI为1.37~2.66,P<0.001〕,使用上述危险因素建立预测模型并通过列线图展示。ROC曲线分析显示,列线图模型预测多发伤患者72 h内死亡风险的ROC曲线下面积(AUC)为0.858,预测能力显著高于血Lac(AUC=0.743)、GCS评分(AUC=0.774)单项危险因素和ISS评分(AUC=0.699),均P<0.05。模型校准图显示预测概率与实际发生概率趋于一致;同时DCA曲线分析显示,列线图模型对多发伤患者72 h死亡风险预测有重要临床应用价值。结论列线图预测模型对多发伤患者72 h内死亡风险具有较好的预测效能,可实现个体化、可视化、图形化预测,为多发伤的分级诊疗以及精准医疗提供良好的诊疗工具。

中性粒细胞胞外诱捕网在创面愈合过程中作用的研究进展

创面愈合与免疫及炎症反应密切相关。中性粒细胞作为炎症反应的主要效应细胞之一,已被证明在糖尿病足等创面愈合的病理生理过程中起着重要的作用。尤其是新近研究发现中性粒细胞在炎症、损伤等的刺激下,可以通过释放中性粒细胞胞外诱捕网(NET),抑制或阻碍创面的愈合,在创面愈合过程中起着重要的作用。然而,NET在不同类型的创面愈合中的作用还未完全阐明。本文将围绕免疫反应与炎症反应等在创面愈合中的最新研究进展,就NET在不同类型的创面愈合过程中的作用作一综述。