急性胰腺炎严重程度早期预测模型的构建与验证

摘要：

目的 纳入急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)患者入院24 h内简单、易获得的临床指标,构建病情严重程度预测模型并开发网页计算器,以早期预测急性胰腺炎的严重程度,帮助临床及时制定诊疗决策.方法 分析2012 年1 月至2022 年5 月在首都医科大学附属北京世纪坛医院住院的 378 例急性胰腺炎患者的临床资料,根据 2012 年亚特兰大分类标准,将其中 226 例轻症患者作为轻症(mild acute pancreatitis,MAP)组,152 例中重症(moderately severe acute pancreatitis,MSAP)和重症(severe acute pancreatitis,SAP)患者作为非轻症(non-mild acute pancreatitis,NMAP)组,通过单因素及多因素Logistic回归分析,筛选急性胰腺炎严重程度相关的高危因素,并以此构建Logistic回归预测模型,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线筛选模型预测的临界值,计算灵敏度、特异度评价模型预测的真实性,计算Kappa中评价模型预测结果与实际结果的一致性.结果 本研究共纳入 378 例AP患者,其中男性 252 例(66.7％),女性 126 例(33.3％),其中MSAP 136 例,SAP 16 例.单因素分析发现年龄、糖尿病、高血压病、心率(heart rate,HR)、白细胞(white blood cell,WBC)、红细胞分布宽度(red blood cell distribution width,RDW)、粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophils/lymphocyte ratio,NLR)、D-二聚体(D-dimer)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、门冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)、淀粉酶(amylase,AMY)、血糖(blood glucose,Glu)、尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、白蛋白(albumin,ALB)与急性胰腺炎的严重程度相关(P<0.05).将上述因素纳入多因素Logistic回归模型,得出预测模型方程为Y=-9.487+0.363×RDW(％)+0.525×FIB(g/L)+0.086×Glu(mmol/L)+0.417×LDH(U/L)+0.248×AMY(U/L).预测模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.825,大于相关指标和急性胰腺炎严重程度床边指数(bedside index of severity in acute pancreatitis,BISAP)评分的AUC.Calibration校准曲线显示列线图在预测NMAP风险与实际发生风险之间具有良好的一致性.临床决策曲线提示在阈概率为 0.4～1.0 时,使用此模型预测识别AP 发展为NMAP并采取相应的治疗措施能使患者在临床中获益.根据约登指数最大点筛选模型预测NMAP 的临界值为 0.321.以临界值≥0.321 预测为NMAP,模型预测的灵敏度=69.5％,特异度=86.2％;Kappa值=0.53,表明模型的预测结果具有一定真实性和与实际结果中度一致性,具有一定临床应用价值,但漏诊率相对较高.结论 基于入院 24 h内简单、易获得的临床指标RDW、FIB、Glu、LDH、AMY构建的预测模型,具有一定早期预测急性胰腺炎的严重程度的作用,但漏诊率相对较高,需要进一步完善.

关键词：急性胰腺炎、严重程度、早期预测模型、网页计算器

所属期刊栏目：44

分类号：R57(消化系及腹部疾病)

资助基金：北京市属医院科研培育计划项目PX2019025

在线出版日期：2023-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：302-310