早期预测急性特发性胰腺炎严重程度的回归模型建立

摘要：

目的 分析不同严重程度急性特发性胰腺炎(AIP)患者的临床指标(包括血脂),建立一个对AIP严重程度有预测价值的回归模型.方法 选取2012年1月至2016年1月温州医科大学第一附属医院收治首次AIP发作的患者350例.根据2012年亚特兰大分类修订版和国际共识定义,将急性胰腺炎(AP)严重程度分为轻度急性胰腺炎(MAP)、中度急性胰腺炎(MSAP)和重度急性胰腺炎(SAP).记录患者一般情况(性别、年龄、发病天数,是否长期饮酒、BMI、病因)、入院24 h内首次实验室检查(TC、HDL-C、LDL-C、TG、血清白蛋白、ALT、AST)、入院24 h内首次AP严重程度床边指数(BISAP)评分.采用单因素分析和二分类非条件logistic回归筛选出SAP的高危因素,并建立一个对AIP严重程度有预测价值的回归模型;采用Hosmer-Lemeshow检验及AUC检测回归模型的校准度和效度.结果 3组AIP患者BMI、TC、HDL-C、LDL-C、TG、白蛋白、AST和入院首次BISAP评分比较差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素logistic回归分析显示入院时HDL-C(OR=0.038,95％CI:0.010～0.145,P<0.01)和LDL-C(OR=0.537,95％CI:0.352～0.820,P<0.01)是SAP的独立危险因素.预测AIP严重程度的回归模型:logisitic(P)=2.222-3.259×HDL-C(mmol/L)-0.622×LDL-C(mmol/L).Hosmer-Lemeshow检验表明,拟合度无统计学意义(P>0.05);logistic回归模型对AIP严重程度有较好的预测价值(AUC=0.810,95％CI:0.738～0.883),其预测效度与BISAP评分相似(AUC=0.800,95％CI:0.732～0.868).回归模型最佳截点为0.15,其灵敏度、特异度、最大Youden指数分别为0.676、0.815、0.491.结论 使用HDL-C和LDL-C组成的logistic回归模型,在一定程度上可对AIP严重程度的预测提供依据.

关键词：急性特发性胰腺炎、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、回归模型

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资助基金：浙江省创新学科-危重创伤救治学浙卫办科教[2015]13号

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2189-2192