胰十二指肠切除术术后出血列线图预测模型的建立和验证

Development and validation of a nomogram predictive model for post-pancreaticoduodenectomy bleeding

二维码有效期 120s

摘要目的分析胰十二指肠切除术(PD)术后出血的危险因素,构建预测PD术后出血的列线图模型.方法回顾性分析2017年1月—2023年1月494例在南昌大学第二附属医院行PD患者的临床资料.将2017年1月—2020年12月收集的376例患者作为训练集,2021年1月—2023年1月118例患者作为验证集.通过单因素分析、Lasso回归分析和多因素一般Logistic回归分析筛选预测因素并构建列线图预测模型.通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校正曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的鉴别能力、一致性和临床效果.结果多因素一般Logistic回归分析结果显示,血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘、腹腔感染和白蛋白为PD术后出血的独立风险因素(P＜0.05).由上述因素构建列线图预测模型在训练集的AUC为0.870(95%CI:0.820,0.920),验证集AUC为0.799(95%CI:0.691,0.907),提示模型诊断效能较好,在训练集和验证集中绘制出的校正曲线与标准曲线较为接近,提示模型一致性较好.绘制的DCA曲线也表明了明显的正向净收益.结论通过血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘和腹腔感染和白蛋白构建的列线图预测模型能够很好识别出PD术后出血的高风险患者,具有很好的临床应用价值.