建立一个对首次发作急性胰腺炎(AP)病情严重程度有早期预测价值的可视化的列线图。
方法收集2013年1月至2016年1月间温州医科大学附属第一医院收治的发病72 h内入院的首次发作AP患者706例，依据2012年亚特兰大分类标准将AP患者分为非重症胰腺炎(NSAP，即MAP＋MSAP)和重症胰腺炎(SAP)两组，统计并分析患者的一般资料(年龄、体重指数和入院时间等)、实验室检查(血淀粉酶、血糖、白蛋白、白细胞、肌酐、尿素氮)结果。对纳入的相关临床指标进行Logistic单因素及多因素回归分析，根据有统计学差异的指标得出回归方程式，利用R语言软件可视化处理逻辑回归(LR)模型获得列线图，并通过受试者工作特征(ROC)曲线分析验证。
结果单因素Logistic回归分析结果显示，NSAP和SAP两组间血糖、入院时肌酐、入院24 h肌酐、入院时尿素氮、入院24 h尿素氮、白细胞及白蛋白的OR(95%CI)值分别为1.132(1.080～1.186)，1.019(1.013～1.025)，1.026(1.020～1.033)，1.066(1.035～1.099)，1.333(1.241～1.432)，1.083(1.032～1.136)和0.853(0.811～0.889)，差异均有统计学意义(P值均<0.01)。经多因素Logistic回归分析LR模型的回归方程式为Y＝－2.657～－0.116×白蛋白(g/L)＋0.082×白细胞(×109/L)＋0.118×血糖(mmol/L)＋0.022×入院24 h肌酐(μmol/L)。列线图总分超过60分有发生SAP的可能，总分超过130分发生SAP可能将高达14%以上。进一步通过ROC曲线分析验证，本研究建立的LR模型的曲线下面积(AUC)预测SAP发生的灵敏度、特异度均优于尿素氮、肌酐、BISAP评分单独预测。
结论本列线图可能是预测首次AP病情严重程度的有效临床工具。