目的 构建并验证中度重症急性胰腺炎(MSAP)和重症急性胰腺炎(SAP)患者并发急性肾损伤(AKI)风险的预测模型.方法 将2019年1月至2022年8月海南医学院第一附属医院收治的确诊为MSAP和SAP的患者纳入本次回顾性研究,按照2∶1的比例将患者随机分为训练组和验证组.使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)法和机器学习筛选发生AKI的相关预测因子,用多因素Logistic回归分析筛选发生AKI的危险因素,并构建列线图预测模型,用校准曲线对模型进行一致性评价,用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测性能,用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床价值.结果 共纳入565例MSAP和SAP患者,其中377例纳入训练组,188例纳入验证组,训练组中96例患者(25.46％)和验证组中44例患者(23.40％)并发AKI.各因素Logistic回归分析显示C反应蛋白、腹内压和胱抑素C是MSAP和SAP并发AKI的危险因素(P＜0.05).校准曲线显示模型的预测值与实际值一致性良好;受试者工作特征曲线显示模型预测性能较高,DCA显示模型的临床价值较高.结论 列线图模型在预测MSAP和SAP发生AKI有较好的效果,该模型可帮助临床医师对患者进行分层,以便早期进行预防和治疗,进而有效改善患者预后.
作者：李晨翠；王晓静；林先萍；洪丽明
来源：临床和实验医学杂志 2023 年 22卷 16期
