换一批脓毒症患者相关脑病预测模型的建立和验证
Establishment and validation of a predictive model for sepsis-associated encephalopathy
摘要目的 探讨脓毒症患者发生脓毒症相关脑病(SAE)的危险因素,建立简便、易用的预测模型并进行验证.方法 回顾性分析徐州医科大学附属医院2017 年1 月至2021 年12 月入住重症监护病房(ICU)脓毒症患者的临床资料,根据纳入排除标准,确定最终入选病例,将 2017年1 月至2019 年12 月收集的病例作为训练队列组(n =640),将2020 年1 月至2021 年12 月收集的病例作为验证队列组(n =300).将训练队列组患者资料进行Logistic回归分析,确定SAE发生的危险因素,建立回归方程,并可视化为列线图.验证队列组对建立的回归方程进行验证,通过绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及计算ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型的区分度,通过Hosmer-Lemeshow检验和校准图评价模型的校准度.结果 本研究共纳入940 例患者,单因素及多因素Logistic回归结果表明,高龄、使用升压药、高中枢神经特异蛋白(S100β)水平、低脉搏血氧饱和度(SpO2)和低蛋白血症 5 个因素为SAE发病的独立危险因素(P<0.05),纳入预测模型,该预测模型的AUC在训练和验证队列组分别为 0.810(95％CI 0.763～0.857)和 0.813(95％CI 0.740～0.885),模型的校准曲线在训练和验证队列组均与平面直角坐标系中45°的直线重合度较高,提示该模型的表现良好.结论 本研究建立的预测模型可以科学、有效地对SAE的发生进行预测,操作简便、快速,具有重要的临床价值.
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栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-1949.2023.06.002
发布时间
2023-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
徐州市科技项目（KC17172）
徐州医科大学附属医院院课题项目（2021ZA33）
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