严重创伤患者脓毒症风险的数据挖掘

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目的:探讨严重创伤后发生脓毒症的高危预警因素,以期建立创伤后脓毒症发生的预测体系。方法:回顾性分析2017年1月1日—2020年12月31日期间西安交通大学第一附属医院收治的严重创伤住院患者的临床资料,联合lasso-logistic回归分析、ROC分析及列线图预警模型,探讨影响其发生创伤后脓毒症的相关因素,并研究其预测效能。结果:(1)纳入234例严重创伤患者,其中合并脓毒症117例(病例组),未合并脓毒症117例(对照组)。Lasso-logistic回归分析结果显示年龄(OR=3.03,P=0.004,95%CI:1.48~6.87)、伤后入院时间(OR=1.11,P=0.021,95%CI:1.02~1.21)、ISS评分(OR=3.35,P=0.001,95%CI:1.59~7.97)、平均体温(OR=1.35,P=0.001,95%CI:5.38~44.3)、中性粒细胞计数(OR=6.10,P=0.007,95%CI:1.76~25.3)、PCT(OR=4.16,P<0.001,95%CI:2.12~9.23)和是否24 h内手术(OR=7.93,P=0.001,95%CI:2.40~30.6)是创伤后脓毒症发生的高危预警因素。(2)列线图预警模型经内部验证后有很好的预测价值。结论:年龄>40岁、伤后入院时间较长、ISS评分>20分、低热、中性粒细胞计数升高、PCT>0.5 ng/mL、24 h内手术是创伤后脓毒症发生的高危预警因素。列线图可以使预警模型量化、可视化、可读化,方便、简洁明了,临床应用价值较高,值得推广及更进一步的研究。
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