急诊抢救室患者院内死亡的影响因素分析及预测模型构建

摘要

目的 分析急诊抢救室患者院内死亡的影响因素，并构建预测模型。方法 选取2018年5月—2021年12月383例患者(诊室抢救且留存资料)作为研究对象，根据是否死亡分为死亡组(121例)和存活组(262例)。另收集2022年1月—2024年8月165例急诊室抢救患者的资料进行外部验证。从医院电子病例系统筛选患者资料。采用多因素Logistic回归模型分析患者死亡的影响因素。采用R3.6.3软件及rms程序包构建预测死亡的列线图模型。死亡预测模型的区分度和一致性采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线评估。采用临床决策曲线分析(DCA)评估列线图模型的净获益率。结果 383例患者中死亡121例，占比31.59%,其中死于心脑血管病者52例，占比42.98%,死于严重创伤者34例，占比28.10%。死亡组年龄65岁及以上患者占比和体温、白细胞(WBC)计数、凝血酶原时间(PT)、国家早期预警(NEWS)评分、急性生理与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、序贯器官衰竭(SOFA)评分、抢救室停留时间以及急救车入院、入院24 h内未抢救、入院未吸氧患者占比高于或长于存活组，差异有统计学意义(P<0.05)。年龄、NEWS评分、APACHEⅡ评分、SOFA评分、抢救室停留时间是急诊抢救室患者死亡的影响因素(P<0.05)。列线图模型显示，年龄≥65岁增加100.00分的权重；NEWS评分每增加2分增加10.14分的权重；APACHEⅡ评分每增加5分增加7.88分的权重；SOFA评分每增加2分增加8.06分的权重；抢救室停留时间每增加4 h增加5.43分的权重。内部及外部验证结果均提示模型具有一定实用性。DCA结果显示，当高风险阈值为0.09～0.81时，列线图模型预测急诊患者院内死亡风险的净获益率较高。结论 年龄、NEWS评分、APACHEⅡ评分、SOFA评分及抢救室停留时间均为急诊抢救室患者死亡的影响因素，本研究基于上述5项变量构建的列线图模型具有较高的可靠性与实用性。

关键词

急诊抢救室 / 院内死亡 / 列线图 / 受试者工作特征曲线 / 临床决策曲线 / 预测模型 / 急性生理与慢性健康评分 / 序贯器官衰竭评分