老年住院患者肌少症影响因素分析及风险预测模型构建和验证

doi:10.13406/j.cnki.cyxb.003895

重庆医科大学学报 ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (10) : 1434 -1441. DOI: 10.13406/j.cnki.cyxb.003895

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摘要

目的：分析住院患者肌少症影响因素，构建适用于老年住院患者的肌少症风险预测模型，整合多维度指标为肌少症早期筛查与干预提供量化工具。方法：回顾性分析重庆医科大学附属第一医院2016年3月至2023年6月收集的2 105例老年住院患者数据，基于最小绝对收缩和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）筛选变量，通过Logistic回归分析肌少症影响因素，构建预测模型并进行内外部验证。运用沙普利加和解释（Shapley additive explanations,SHAP）模型分析特征贡献，最终构建列线图模型对结果进行可视化解读。结果：2016年3月至2020年12月的1 259例患者以7∶3比例随机拆分为882例训练集和377例内部测试集，2021年1月至2023年6月的846例患者作为外部验证集。训练集共检出肌少症489例（55.44%）。基于训练集的logistic回归结果显示，衰弱、日常生活活动（activity of daily living,ADL）依赖、营养不良、年龄增加为肌少症危险因素（OR>1,P<0.05）；男性、体质指数（body mass index,BMI）正常或超重为肌少症保护因素（OR<1,P<0.05）。训练集、内部测试集和外部验证集AUC值及95%CI分别为0.876(0.854～0.899)、0.883(0.849～0.918)和0.750(0.717～0.783)，模型性能良好。决策曲线分析显示列线图模型具有良好临床价值。结论：肌少症预测模型效能良好，具有较好临床推广价值。