摘要
摘要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1 000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2 315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。
出版日期
2020年11月27日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)