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。

2000—2020年甘肃省植被覆盖特征及其对气候变化和人类活动的响应

甘肃省生态环境脆弱,是中国最早开展退耕还林工程的省份之一。厘清退耕还林工程时期的甘肃省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化和人类活动的响应,对促进生态文明建设和实现可持续发展的战略具有重要意义。基于MODIS-NDVI数据,采用时间地区双向固定效应的广义相加模型定量研究植被覆盖变化对气候变化与人类活动的响应,辅以趋势分析、偏相关分析,对2000—2020年甘肃省NDVI时空变化特征进行分析。结果表明:(1)2000—2020年,甘肃省植被NDVI整体呈显著增加趋势,年平均增长速率为0.004。全省81.43%的地区植被呈显著改善趋势,1.08%地区呈显著退化,其余地区无显著变化。(2)甘肃省植被NDVI与降水的相关性大于气温;气温对植被NDVI起抑制作用,而降水对植被NDVI起非线性促进作用。(3)人类活动使植被NDVI增加的区域主要分布于陇中黄土高原和陇东黄土高原,贡献度为15.4%~48.6%;使植被NDVI下降的区域位于甘南、河西走廊及马鬃山地区。本研究结果可为评估退耕还林工程背景下甘肃省植被覆盖变化提供参考。