【摘 要】
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目的 构建重症监护室（ICU）重症患者发生脓毒症的风险预测模型，为临床医生早期识别脓毒症患者提供工具。方法 选择2021年5月至2022年10月在山西白求恩医院ICU入住的患者为研究对象，将符合纳入标准的患者随机分为训练集和验证集。收集临床常用指标，采用Logistic回归模型，根据赤池信息准则，筛选脓毒症的独立危险因素，建立预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线、决策曲线（DCA）
【基金项目】
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山西省留学人员科技活动择优资助项目（20200030）；
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目的 构建重症监护室（ICU）重症患者发生脓毒症的风险预测模型，为临床医生早期识别脓毒症患者提供工具。方法 选择2021年5月至2022年10月在山西白求恩医院ICU入住的患者为研究对象，将符合纳入标准的患者随机分为训练集和验证集。收集临床常用指标，采用Logistic回归模型，根据赤池信息准则，筛选脓毒症的独立危险因素，建立预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线、决策曲线（DCA）对预测模型进行评价，并与单一指标的预测性能进行比较。结果 共有171名患者纳入研究，随机分为训练集139例，验证集32例。Logistic回归分析结果显示，性别（OR=0.504,95%CI 1.008～1.059）,中性粒细胞计数和淋巴细胞计数比值（NLR）（OR=1.030,95%CI 1.008～1.059）和序贯器官衰竭（SOFA）评分（OR=1.179,95%CI 1.073～1.308）是ICU重症患者发生脓毒症的独立危险因素。联合预测ICU患者发生脓毒症ROC曲线下面积（AUC）为0.722（95%CI 0.637～0.807）,校准曲线提示模型校准度良好，决策曲线提示模型具有临床适用性，H-L检验P=0.804,表明模型工作效果良好。对比单个临床指标该模型AUC最大。结论 基于性别、NLR、SOFA评分构建的列线图可用于预测ICU重症患者发生脓毒症，预测性能较好，可帮助临床医生快速识别脓毒症患者。
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