基于logistic-Nomogram构建门诊急救急性肺损伤患者预后预测模型

摘要

目的：基于logistic-Nomogram构建门诊急救急性肺损伤（ALI）患者预后预测模型。方法：选取2022年3月至2023年1月航空总医院门诊部收治的308例ALI患者。分析ALI患者入院28 d预后情况，比较不同预后患者的临床资料，通过logistic分析筛查出的预测因素与预后不良的关联性，根据预测因素构建预后不良Nomogram预测模型，并对Nomogram预测模型进行外部验证。结果：死亡组年龄、呼气末正压、肺血管阻力指数（PVRI）、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHEⅡ）评分，血浆高迁移率族蛋白B1(HMGB1)、单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)、溶性髓系细胞表达的触发受体-1(sTREM-1)水平，血清miR-300、miR-221表达水平及葡萄糖调节蛋白78(GRP78)、趋化因子受体4(CXCR4)、粒细胞集落刺激因子（G-CSF）水平均高于存活组，平均动脉压低于存活组（均P<0.05）。年龄、PVRI、APACHEⅡ评分，血浆HMGB1、sTREM-1、MCP-1，血清miR-300、miR-221表达水平及GRP78、CXCR4、G-CSF水平均为ALI患者预后不良的独立危险因素（均P<0.05），基于以上因素构建ALI患者预后不良的Nomogram预测模型，受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.947，灵敏度、特异度分别为91.45%、86.53%；校准曲线显示该预测模型预测结果与实际观测结果一致性较好。结论：基于年龄、APACHEⅡ评分、HMGB1、sTREM-1、MCP-1、miR-300、miR-221、PVRI、GRP78、CXCR4、G-CSF因素构建的预测模型对于ALI具有良好的预测效能。

关键词

Nomogram / 门诊急救 / 急性肺损伤 / 预后不良 / 预测模型

基金资助

北京市卫生科技发展专项基金资助项目（No.2019-2-644）