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| 基于肾脏灌注超声参数的重型创伤性脑损伤患者并发急性肾损伤风险预测模型构建与验证 |
| 韩冰莎 石仪 马帅涛 李娇 栗艳茹 任志强 王炬 赵敬河 冯光 |
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摘要 目的 构建基于肾脏灌注超声参数的重型创伤性脑损伤(sTBI)患者并发急性肾损伤(AKI)风险预测模型并验证其预测效能。方法 采用回顾性队列研究分析2022年1月至2024年10月河南省人民医院收治的722 例sTBI 患者的临床资料,其中男476 例,女246 例;年龄19~73 岁[(53.2±12.0)岁]。入院时格拉斯哥昏迷评分(GCS) 3~8分[(5.8±1.7)分]。均行肾脏灌注超声监测。依照《KDIGO临床实践指南》AKI的定义,将患者分为AKI组(64例)和无AKI组(658例)。收集2组一般资料、临床资料、救治措施、实验室检查及肾脏灌注超声参数。采用单因素分析进行sTBI患者并发AKI风险相关指标的差异性比较,将所有指标引入Lasso回归与Boruta算法进一步优化变量筛选过程,并通过多因素Logistic逐步回归分析确定sTBI患者并发AKI风险的预测因子并构建回归方程。利用R语言创建基于回归方程的可视化预测系统。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的区分能力,采用校准曲线分析和决策曲线分析(DCA)评价模型的准确性与临床适用价值。结果 2组年龄、氧合指数、入院时平均动脉压(MAP)、入院时急性生理学与慢性健康状况评估Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分、血管活性药物应用、入院时空腹血糖、入院时血红蛋白,以及入院24 h 内肾脏叶间动脉收缩期峰血流速度(PSV)、肾脏叶间动脉舒张末期血流速度(EDV)、肾血管阻力指数(RRI)及肾脏血流评分差异均有统计学意义(P<0.05)。Lasso回归和Boruta算法所选特征变量的共同子集分别为入院时MAP、入院时APACHE Ⅱ评分、血管活性药物应用、入院时空腹血糖、入院时血红蛋白,以及入院24 h内PSV、EDV、RRI和肾脏血流评分。多因素Logistic逐步回归分析结果表明,入院时MAP(OR=0.37,95%CI 0.18,0.76,P<0.05)、入院时APACHE Ⅱ评分(OR=1.10,95%CI 1.05,1.15,P<0.01)、血管活性药物应用(OR=1.95,95%CI 1.05,3.59,P<0.05)、入院24 h 内RRI(OR=6.24,95%CI 3.31,12.08,P<0.01)及入院24 h内肾脏血流评分(OR=0.63,95%CI 0.45, 0.89,P<0.05)为sTBI患者并发AKI风险的预测因子。构建回归方程:Logi[t P(/ 1-P)]=0.09ד入院时APACHE Ⅱ评分”+0.67ד血管活性药物应用”+ 1.83ד入院24 h内RRI”-0.46ד入院24 h内肾脏血流评分”-0.99ד入院时MAP”-4.79。应用R语言绘制基于回归方程的可视化模型对sTBI患者并发AKI风险预测的AUC为0.90(95%CI 0.87,0.94,P<0.01),预测概率的灵敏度和特异度分别为83%、81%,约登指数为0.64,C指数为0.90。校准曲线分析显示,该模型的校准度良好,Brier评分为0.058。DCA结果显示,该模型在风险阈值概率范围(0.10~0.70)内均具有临床效益,临床应用价值较好。结论 基于入院24 h内RRI及肾脏血流评分,并结合入院时MAP、入院时APACHEⅡ评分、血管活性药物应用所构建的sTBI患者并发AKI风险预测模型,具有良好的预测效能和临床适用性。
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