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摘要 目的 筛选多发伤患者合并急性肾损伤（AKI）的危险因素，构建多发伤患者合并AKI的预测模型并评估其预测效能。
方法 采用回顾性队列研究分析2017年1月至2023年6月江苏大学附属医院收治的560例多发伤患者的临床资料，其中男424例，女136例；年龄18~91岁［（55. 5±15. 0）岁］。将患者按照7∶3随机分为训练集（392例）和验证集（168例）。其中，训练集77例患者合并AKI，验证集33例患者合并AKI。比较训练集AKI组和非AKI组性别、年龄、高血压、糖尿病、致伤原因、头颈部损伤简明损伤定级标准（AIS）评分、颌面部损伤AIS评分、胸部损伤AIS评分、腹部损伤AIS评分、四肢及骨盆损伤AIS评分、体表损伤AIS评分、收缩压、舒张压、心率、呼吸频率、体温、入院24 h内输注红细胞量及血浆量、急诊手术、机械通气、血管活性药物治疗、入院时格拉斯哥昏迷评分（GCS）、入院时修正创伤评分（RTS）、入院时急性生理与慢性健康状况评估Ⅱ（APACHEⅡ）评分、入院时损伤严重度评分（ISS）和入院时实验室检查结果，包括白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、C‑反应蛋白、血红蛋白、血小板计数、活化部分凝血活酶时间（APTT）、凝血酶原时间（PT）、纤维蛋白原（FIB）、凝血酶时间（TT）、国际标准化比值（INR）、D‑二聚体、血乳酸、碱剩余、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、白蛋白、球蛋白、尿素氮、血肌酐、血糖、血钾、血钠及血氯。在训练集中，采用单因素分析及Lasso回归分析筛选影响多发伤患者合并AKI的危险因素，将筛选出的危险因素纳入多因素Logistic回归分析确定其独立危险因素，然后应用R语言基于上述独立危险因素构建列线图预测模型。采用Hosmer‑Lemeshow（H‑L）拟合优度检验评估预测模型在训练集和验证集中的拟合程度，并分别绘制训练集和验证集的受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和临床决策曲线（DCA）来评估预测模型的预测效能。
结果 AKI组和非AKI组腹部损伤AIS评分、心率、体温、入院24 h内输注红细胞量及血浆量、急诊手术、机械通气、血管活性药物治疗、入院时 GCS、入院时 RTS、入院时APACHEⅡ评分、入院时ISS和入院时血红蛋白、血小板计数、APTT、PT、FIB、TT、INR、血乳酸、碱剩余、AST、白蛋白、球蛋白、尿素氮、血肌酐、血糖、血钠比较，差异均有统计学意义（P<0. 05或0. 01）。通过Lasso回归分析筛选的特征变量，包括腹部损伤AIS评分、入院24 h内输注红细胞量、机械通气、血管活性药物治疗、入院时血乳酸、入院时血肌酐、入院时AST和入院时血钠。多因素Logistic回归分析结果表明，入院24 h内输注红细胞量（OR=1. 09，95%CI 1. 01，1. 18）、机械通气（OR=2. 49，95%CI 1. 06，5. 85）、血管活性药物治疗（OR=2. 04，95%CI 1. 03，4. 03）、入院时血乳酸（OR=1. 10，95%CI 1. 01，1. 21）和入院时血肌酐（OR=1. 02，95%CI 1. 01，1. 03）是多发伤患者合并 AKI 的独立危险因素（P<0. 05）。构建预测模型的回归方程：Logit ［P/ （1-P）］=0. 086 2× “入院24 h输注红细胞量”+0. 912 7× “机械通气”+0. 713 2ד血管活性药物治疗”+0. 098 9ד入院时血乳酸”+0. 019 2ד入院时血肌酐”-4. 822 3。H‑L拟合优度检验结果显示，训练集χ²=9. 50（P>0. 05），验证集χ²=6. 43（P>0. 05）。ROC曲线结果显示，训练集曲线下面积（AUC）为0. 84（95%CI 0. 78，0. 89），验证集AUC为0. 80（95%CI 0. 72，0. 88）。训练集和验证集的校准曲线与实际曲线拟合良好，预测概率与实际概率接近一致。DCA分析结果显示，训练集中阈值概率在2%~70%区间内，预测模型的净收益率>0；验证集中阈值概率在3%~69%区间内，预测模型的净收益率>0。
结论 入院24 h内输注红细胞量、机械通气、血管活性药物治疗、入院时血乳酸和入院时血肌酐是多发伤患者合并AKI的独立危险因素。以上述5个预测变量构建的多发伤患者合并AKI列线图预测模型具有较好的预测效能和临床应用价值。
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