维持性血液透析患者矿物质与骨代谢异常危险因素及预测模型的建立与验证

摘要

目的 探讨维持性血液透析患者矿物质与骨代谢异常危险因素,构建并验证nomogram预测模型。方法 选择2021年1月至2025年5月在上海市第八人民医院血液透析中心进行维持性血液透析的306例患者作为研究对象,按照7∶3随机分为训练集(n=214)和验证集(n=92)。将训练集患者分为矿物质与骨代谢正常组和异常组,比较两组相关指标。采用多因素logistic回归分析评估训练集维持性血液透析患者矿物质与骨代谢异常的影响因素,构建nomogram预测模型。绘制ROC曲线,评估nomogram模型预测维持性血液透析患者发生矿物质与骨代谢异常的价值。采用校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验分析nomogram模型预测概率与患者发生矿物质与骨代谢异常实际概率的一致性,用决策曲线分析nomogram预测模型的临床获益。结果 306例血液透析患者中有254例患者出现矿物质与骨代谢异常(83.01%)。在训练集的214例患者中,矿物质与骨代谢异常患者177例(82.71%)。训练集两组患者年龄、性别、体质量指数(BMI)、高血压、透析龄、血尿素氮(BUN)、血红蛋白(Hb)、白蛋白(ALB)、碱性磷酸酶(ALP)、血肌酐(SCr)、尿酸(UA)、估算肾小球滤过率(eGFR)、服用磷结合剂患者比例差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,年龄增长、女性、高血压、透析龄增大、eGFR水平降低、未服用磷结合剂是维持性血液透析患者矿物质与骨代谢异常的危险因素(P<0.01);建立nomogram预测模型。模型预测训练集和验证集患者矿物质与骨代谢异常的ROC曲线下面积分别为0.895(95%CI 0.850～0.941)、0.881(95%CI 0.830～0.932),最大约登指数为0.650、0.600,灵敏度为0.856、0.849,特异度为0.794、0.751。Hosmer-Lemeshow检验示,预测模型在训练集和验证集中均有较高的校准度,预测概率和实际概率一致性良好。决策曲线示,训练集和验证集中,预测模型阈值概率分别小于0.96和0.91时,能带来临床净获益。结论 基于年龄、性别、有无高血压、透析龄、eGFR、服用磷结合剂与否6个独立相关因素构建的nomogram预测模型对维持性血液透析患者矿物质与骨代谢异常有良好的预测效能,能用于指导临床对维持性血液透析患者的管理。

关键词

维持性血液透析 / 矿物质与骨代谢异常 / 预测模型 / 高血压 / 磷结合剂