建立可视化列线图预测腹腔感染的预后

• 作者: 谷兴丽 唐丹丹 杨春波 于朝霞
• 来源期刊: 西部医学
• 关键词: 腹腔感染 列线图 预后 临床特征
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 临床医学研究|Clinical Medical Research
• 页码范围: 865-868
• 页数: 4页
• 分类号: R572
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3511.2021.06.017

摘要

目的 建立一个可视化的列线图,以期早期预测腹腔感染的预后.方法 本次研究选取2017年6月～2020年1月在新疆医科大学第一附属医院接受治疗的105例胃肠道相关的腹腔感染患者为研究对象,分为好转组和恶化组,分析患者的一般资料、临床特征检验指标、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞百分比(NE)、血小板计数(PLT)、降钙素原(PCT)、血小板分布宽度(PDW)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)、尿素氮(UREA)、总胆红素(TBIL)、直接胆红素(CB)、非结合胆红素(UCB)、人血白蛋白(ALB)、血肌酐(CRE)、胱抑素C(CysC),对纳入的相关临床指标进行Logistic逐步回归分析,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逐步回归模型获得列线图,并通过受试者工作特征(ROC)曲线分析验证.结果 经Logistic逐步回归分析模型的回归方程式为Y=10.988+3.702×休克-0.021×PLT7+0.202×UREA1+0.116×NE7.列线图总分超过106分有发生恶化的可能,总分超过150分发生恶化将高达99％ 以上.进一步通过ROC曲线分析验证,本研究建立的逐步回归模型的曲线下面积(AUC)预测恶化发生的灵敏度、特异度均优于NE、PLT、PCT、PDW、AST、UREA、TBIL、CRE、CysC单独预测.结论 本研究建立的可视化列线图可能是预测腹腔感染预后的有效临床工具,逐步回归模型比各指标单独预测腹腔感染病情严重程度的灵敏度、特异度均更优.