目的:建立预测急性胰腺炎(AP)严重程度的可视化模型并进行内部验证。方法:纳入昆明医科大学第一附属医院2017年9月1日至2020年8月31日确诊的600例AP患者，根据2012年亚特兰大分类标准将600例患者分为重症急性胰腺炎(SAP)组(128例)和非重症急性胰腺炎(NSAP)组(472例)，比较两组患者的一般临床资料(年龄、性别、体重指数等)、实验室检查指标(空腹血糖、尿素氮、血肌酐等)，合并腹水或胸腔积液情况，以及急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ(APACHEⅡ)和急性胰腺炎严重程度床旁指数(BISAP)评分。采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型对SAP潜在的预测因子进行筛选，将筛选后的预测因子纳入多因素logistic回归分析并建立logistic回归模型。绘制该模型与APACHE Ⅱ评分和BISAP评分的受试者操作特征曲线，通过比较曲线下面积(AUC)值评估其鉴别能力；运用校准图和Hosmer-Lemesshow检验，以及决策曲线分析(DCA)分别评估模型的准确性和临床实用性。应用Bootstrap方法对模型进行内部验证。统计学方法采用独立样本
t检验、Wilcoxon秩和检验和卡方检验。
结果:SAP组与NSAP组的性别构成比差异有统计学意义(
χ2＝4.092，
P<0.05)。SAP组的住院时间长于NSAP组[(20.33±16.21) d比(8.42±4.26) d
作者：李瑞；张宇艳；李若畅；朱婕；董雯迪；张海蓉
来源：中华消化杂志 2021 年 41卷 8期
