慢性危重症患者预后预测模型构建与临床实证研究

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目的探讨慢性危重症(Chronic Critical Ill,CCI)患者的可被即时、简便、客观测量的变量与死亡之间的关系,构建并实证适合于评估慢性危重症预后的预测模型,用以指导临床慢性危重症患者的监护和治疗,并为临床决策及与患者家属沟通提供参考。方法1.通过病例对照研究构建慢性危重症患者预后预测模型(Prognosis Prediction model of Chronic Critical Illness,PPCCI model)采用2014年美国三角研究所(Research Triangle Institute,RTI)提出的CCI定义。回顾性收集2012年1月至2017年12月,福建医科大学附属第一医院综合ICU(Intensive Care Unit)收治的344例CCI患者资料,作为建模组。病例组和对照组各172例,对照(存活)组的样本量根据病例(死亡)组,按1:1的比例从符合条件的存活病例中随机抽样。病例组和对照组进行研究变量的单因素分析,筛选出P值<0.1的危险因素。用二元Logistic回归分析对单因素分析P值<0.1和有临床意义的变量进行逐步消除,确定独立预测因子。采用各预测因子对应的赋值和Beta系数建立PPCCI模型。通过受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC Curve)的曲线下面积(Area Under Curve,AUC),比较PPCCI模型与急性生理与慢性健康评分(Acute Physiology And Chronic Health Evaluation,APACHE)Ⅱ、改良早期预警评分(Modified Early Warning Score,MEWS)、器官衰竭序贯评分(Sequential Organ Failure Assessment,SOFA)之间预测效能差异。并使用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)检验PPCCI模型中预测变量的准确性和稳定性。2.通过前瞻性队列研究进行PPCCI模型的临床实证前瞻性收集2018年1月至2019年3月,福建医科大学附属第一医院综合ICU收治的88例CCI患者资料,作为验证组,检验PPCCI模型的临床适用性。病例组和对照组各44例,对照组的样本量根据病例组,按1:1的比例从符合条件的存活病例中随机抽样。运用X~2检验分别比较建模组与验证组中各危险分层的死亡构成比差异。通过AUC比较PPCCI模型与三种评分工具在验证组中的预测效能差异。结果1.PPCCI模型分值=年龄赋值×0.5+机械通气时间延长赋值×1.5+脓毒症或其他严重感染赋值×1.1+格拉斯哥评分赋值×0.8+平均动脉压赋值×1.5+心率赋值×0.9+呼吸频率赋值×1.2+氧合指数赋值×0.6+活动性出血赋值×1.12.ROC曲线分析,建模组PPCCI模型的AUC为0.934,95%CI为0.908~0.960,约登指数最大值为0.755,灵敏度为0.849,特异度为0.906。使用ANN检验PPCCI模型中的变量的准确性和稳定性,病例组和对照组的AUC均为0.957。PPCCI模型分值范围为0~20.8,以四分位数法进行危险分层:<4.7为低危组、4.7~6.6为中危组、6.7~9.2为高危组、≥9.3为极高危组。3.临床实证X~2检验比较建模组和验证组各危险分层死亡构成比差异,差异无统计学意义:低危组、中危组、极高危组P值均为1.000,高危组P值=0.133。验证组PPCCI模型的AUC为0.965,95%CI为0.931~0.999,约登指数为0.819,灵敏度为0.864,特异度为0.955。结论1.年龄、机械通气时间延长、脓毒症或其他严重感染、格拉斯哥评分、平均动脉压、心率、呼吸频率、氧合指数、活动性出血9项变量为PPCCI模型的独立预测因子。2.本研究建立的PPCCI模型,评分分值范围为0~20.8,得分越高,死亡风险越高。3.经临床初步验证,PPCCI模型有较高的灵敏度和特异度,对CCI病情预后的预测具有较高的准确性,具有一定的临床指导意义。
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