基于SII构建及评价预测ARDS住院死亡率的在线临床风险模型

摘要

目的 基于全身免疫炎症指数(systemic immune inflammation index, SII)探讨影响急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome, ARDS)患者住院死亡率的危险因素，并建立预后预测模型。方法 选取山东大学齐鲁医院2022年12月至2023年9月符合ARDS诊断标准的219例患者的资料，按3∶1的比例随机分为训练组(165例)和验证组(54例)。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线探究SII对ARDS患者住院死亡率的预测价值，利用多因素Logistic回归分析得出的独立危险因素绘制预测ARDS患者住院死亡率的列线图，通过ROC曲线下面积(area under curve, AUC)、校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估列线图的预测效能。结果 相对于血小板与淋巴细胞的比值(platelet-to-lymphocyte ratio, PLR)、单核细胞与淋巴细胞的比值(monocyte-to-lymphocyte ratio, MLR)、C反应蛋白与白蛋白的比值(C-reactive protein-to-albumin ratio, CAR)、乳酸脱氢酶与白蛋白的比值(lactate dehydrogenase-to-albumin ratio, LAR)等其他新型炎症指标，SII曲线下面积最大(AUC=0.79),最佳截断值为3 096.60×10～9/L,其灵敏度和特异度分别为73.70%和76.40%;多因素Logistic回归分析发现，SII、年龄、C反应蛋白(C-reactive protein, CRP)、慢性肝脏疾病和慢性肾脏疾病是影响ARDS患者住院死亡率的独立危险因素(P均<0.05)。列线图模型在训练组和验证组的AUC分别为0.876、0.848,校准曲线、DCA证实，该模型临床预测效果良好。结论 入院时高SII水平与ARDS患者住院死亡风险增加相关，基于SII构建在线列线图可早期预测ARDS患者的住院死亡率，具有较高的区分度、准确性及临床实用性。

关键词

急性呼吸窘迫综合征 / 全身免疫炎症指数 / 列线图 / 住院死亡率 / 预测模型