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基于急性胰腺炎新分类标准使用决策树早期预测重症急性胰腺炎

摘要研究目的:基于更新的亚特兰大胰腺炎分类标准,使用入院后12小时内的临床数据,分析整理出一项可在早期对疾病严重程度进行预测的模型。<br>  方法:回顾性收集整理本中心近六年来收治的初诊急性胰腺炎病例共1308例。其中筛选在发病后36小时内入院的病例共603例纳入研究。收集患者入院后12小时内所获得的临床数据。根据完整病例显示的临床资料,使用更新的亚特兰大标准将患者分为轻型急性胰腺炎(Mild Acute Pancreatitis, MAP)、中重型急性胰腺炎(Moderately Severe Acute Pancreatitis,MSAP)和重型急性胰腺炎(Severe Acute Pancreatitis, SAP)。将MAP与MSAP合并成非SAP组。将这603例患者随机分为建模组(402例)和检验组(201例)。使用建模组数据,分别使用单因素分析及多元回归,确定患者发展为SAP的独立危险因素。然后使用分类与回归树模型建立预测模型,随后使用检验组数据检验该模型。<br>  结果:纳入研究的603例病例中,男性占63.3%(382/603),平均年龄为47.1岁,整体30天死亡率为2.5%。根据更新的亚特兰大标准分型,SAP共有103例,占所有病例的17.2%。将患者划分为SAP组与非SAP组后进行单因素及多因素分析,最后得到四种独立危险因素。呼吸频率(OR=1.1595%CI,1.02-1.28;P<0.01),乳酸脱氢酶(OR=1.01;P<0.01),血肌酐(OR=1.0395%CI,1.01-1.04;P<0.01),氧合指数(OR=0.9895%CI,0.97-0.99;P<0.01)。使用这四种指标建立决策树模型,最终确认将肌酐,乳酸脱氢酶和氧合指数纳入预测模型。其中肌酐>=196.4μmol/L,乳酸脱氢酶>=536U/L,氧合指数<=289被认定为 SAP。使用该模型诊断 SAP的灵敏度为80.9%,特异度为90.0%,准确度为88.5%。将该模型应用于检验组数据,然后比较两组所得到的结果。使用模型判定为SAP的患者最终发展为SAP的比例在建模组与检验组分别为64.5%和65.9%。判定为非SAP组的患者最终发展为SAP的比例分别为4.1%和2.6%。将该预测模型与另一预测模型(The Bedside Index for Severity in Acute Pancreatitis,BISAP)进行比较,运用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)分析比较,两种方法的曲线下面积无显著差异。决策树模型与 BISAP分别为0.855(95%CI:0.814-0.896)和0.802(95%CI:0.752-0.853),两者间无显著差异,P=0.098。比较两种方法的最佳取值点,BISAP模型中最佳取值点的灵敏度为59.2%,特异度为90.6%。决策树模型的灵敏度为90.6%,特异度为91.4%,优于BISAP模型。<br>  结论:使用决策树模型,纳入肌酐>=196.4μmol/l,乳酸脱氢酶>=536U/L,氧合指数<=289作为诊断标准,可以在早期诊断出SAP患者。

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