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摘要 目的 探讨严重创伤性肝损伤（TLI）患者死亡相关的危险因素，建立死亡风险早期预测模型并进行验证。 方法 采用回顾性队列研究分析重症监护医疗信息集⁃Ⅳ（MIMIC⁃Ⅳ）数据库中进入ICU治疗的273例严重TLI患者临床资料，其中男176例，女97例；年龄18~83岁［35. 6（25. 7，57. 5）岁］。根据患者是否院内死亡分为两组，其中生存组253例（92. 7%），死亡组20例（7. 3%）。比较两组患者性别、年龄、致伤原因、损伤类型、治疗方式、是否大量输血、合并症、进入ICU 24 h内首次检测的生命体征和实验室指标。采用单因素分析评估上述指标与严重TLI患者死亡的相关性，多因素Logistic逐步回归分析确定严重TLI患者死亡的独立危险因素。采用Lasso回归筛选严重TLI患者的死亡预测因子，多因素Logistic回归分析结果构建列线图死亡风险预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的区分度，Hosmer⁃Lemeshow拟合优度检验和校准曲线评价模型的校准度，临床决策曲线分析（DCA）评价模型的临床适用性。Bootstrap法重复抽样200次进行模型的内部验证，选择急诊重症监护室合作研究数据库（eICU⁃CRD）中的严重TLI患者（163例）对模型进行外部验证。最后比较列线图模型与其他创伤或重症评分的预测效能。 结果 单因素分析结果显示，年龄、致伤原因、大量输血、合并慢性肝病、进入ICU 24 h内首次检测的体温、收缩压、舒张压、平均动脉压、休克指数、血小板、红细胞分布宽度（RDW）、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）、血糖、血尿素氮、肌酐、阴离子间隙、碳酸氢盐、凝血酶原时间（PT）、部分活化凝血活酶时间（APTT）、国际标准化比值（INR）等指标与严重TLI患者死亡有一定相关性（P<0. 05或0. 01）。多因素 Logistic 逐步回归分析结果表明，年龄（OR=1. 08，95%CI 1. 03，1. 12，P<0. 01）、体温<36 ℃（OR=8. 00，95%CI 2. 17，29. 53，P<0. 01）、休克指数（OR=9. 59，95%CI 1. 76，52. 18，P<0. 01）和阴离子间隙（OR=1. 32，95%CI 1. 15，1. 53，P<0. 01）与严重TLI患者死亡显著相关。Lasso回归分析共筛选出7个预测因子，分别为年龄、体温<36 ℃、休克指数、阴离子间隙、慢性肝病、肌酐、APTT。基于以上7个预测因子建立列线图死亡风险预测模型。列线图模型预测死亡概率的AUC为0. 96（95%CI 0. 94，0. 99），Hosmer⁃Lemeshow拟合优度检验P>0. 05，校准曲线显示该模型预测概率与实际概率一致性良好，DCA结果显示，该预测模型在所有风险阈值概率范围内均具有良好的临床净收益率。内部验证该列线图模型较为稳定（AUC=0. 96，95%CI 0. 92，0. 98），外部验证证实该模型具有良好的泛化能力（AUC=0. 95，95%CI 0. 91，0. 98）。最后通过比较AUC显示，列线图模型的预测效能优于损伤严重度评分（ISS）、修正创伤评分（RTS）、序贯器官衰竭评分（SOFA）、急性生理评分Ⅲ（APS Ⅲ）、Logistic器官功能不全评分（LODS）及牛津急性疾病严重程度评分（OASIS）。 结论 年龄、体温<36 ℃、休克指数和阴离子间隙是严重TLI患者死亡的独立危险因素，基于年龄、体温<36 ℃、休克指数、阴离子间隙、慢性肝病、肌酐、APTT 7个预测因子建立的列线图预后模型具有良好的预测效能且较为稳健，可辅助临床医师早期对严重TLI患者的死亡风险进行准确评估。
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