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目的:联合运用多个指标建立早期预测高脂血症性急性胰腺炎(hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP)进展为重症胰腺炎(severe acute pancreatitis, SAP)的风险模型。方法:回顾性分析厦门大学附属第一医院急诊部2018年3月至2020年2月收治的92例HLAP患者临床资料。其中29例进展为SAP,63例未进展为SAP。应用单因素分析筛选高脂血症性重症急性胰腺炎(hyperlipidemic severe acute pancreatitis, HL-SAP)相关的指标,Logistic回归分析筛选HL-SAP独立预测指标,构建预测模型。通过受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)评估各个预测指标及模型对HL-SAP的预测能力。运用Bootstrap重抽样法对模型的预测能力进行内部验证。结果:单因素分析发现降钙素原(procalcitonin,PCT)、D-二聚体、C反应蛋白(C-reactive protein, CRP)、白蛋白、胆固醇和CT分级等对HLAP是否进展为SAP有影响( P<0.05)。Logistic回归分析结果显示D-二聚体( OR=2.112; 95

作者:杨成彬;蔺际?;赖丽仁;黄剑宝;吴埼淇;吴伟程

来源:中华急诊医学杂志 2021 年 30卷 7期

知识库介绍

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作者:
杨成彬;蔺际?;赖丽仁;黄剑宝;吴埼淇;吴伟程
来源:
中华急诊医学杂志 2021 年 30卷 7期
标签:
高脂血症 D-二聚体 急性胰腺炎 Logistic回归 预测模型 Hyperlipidemia D-dimer Acute pancreatitis Logistic regression Prediction model
目的:联合运用多个指标建立早期预测高脂血症性急性胰腺炎(hyperlipidemic acute pancreatitis, HLAP)进展为重症胰腺炎(severe acute pancreatitis, SAP)的风险模型。方法:回顾性分析厦门大学附属第一医院急诊部2018年3月至2020年2月收治的92例HLAP患者临床资料。其中29例进展为SAP,63例未进展为SAP。应用单因素分析筛选高脂血症性重症急性胰腺炎(hyperlipidemic severe acute pancreatitis, HL-SAP)相关的指标,Logistic回归分析筛选HL-SAP独立预测指标,构建预测模型。通过受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)评估各个预测指标及模型对HL-SAP的预测能力。运用Bootstrap重抽样法对模型的预测能力进行内部验证。结果:单因素分析发现降钙素原(procalcitonin,PCT)、D-二聚体、C反应蛋白(C-reactive protein, CRP)、白蛋白、胆固醇和CT分级等对HLAP是否进展为SAP有影响( P<0.05)。Logistic回归分析结果显示D-二聚体( OR=2.112; 95