基于危险因素分层的重症患者急性肾损伤预测模型的建立及实用性研究

发布时间：2020-03-23 21:41

【摘要】：目的:通过建立一个基于危险因素分层的模型,来预测重症患者发生急性肾损伤的几率,以便于对高危患者进行早期干预,改善不良预后,进一步提高重症患者抢救成功率。方法:单中心、回顾性、观察性研究。查阅相关文献,选取年龄、性别、高血压、糖尿病、冠心病、慢性肾脏病、总胆红素、急诊手术、机械通气、脓毒症、心力衰竭、肿瘤、低白蛋白13个相关危险因素,使用KDIGO诊断标准进行急性肾损伤评估。采用单因素及多因素分析确定最终进入预测模型的危险因素。通过二元Logistic回归建立急性肾损伤预测模型,AUROC曲线评估模型的预测能力。结果:共收集576个病例,不符合入选标准的病例有77个(其中年龄小于18岁的病例4个;既往行血液透析病例15个,入院不足24小时病例43个,肾移植病例2个,入ICU时即发生急性肾损伤病例13个)。最终有499个病例入选本次研究,发生急性肾损伤的病例数为149,占总病例数的29.86%。入选病例的平均年龄为55±18岁,男性患者占病例数的65.53%。最终进入预测模型的危险因素为:心力衰竭、慢性肾脏病、急诊手术、脓毒症、总胆红素。急性肾损伤预测模型方程=1/(1+exp-(-3.368+心力衰竭×1.163+脓毒症×1.158+慢性肾脏病×1.452+总胆红素×0.039+急诊手术×0.735))。预测模型的ROC曲线下面积为0.81,敏感性为69.8%,特异性为83.4%,从而得出该模型具有较好的预测能力。结论:本次研究通过心力衰竭、慢性肾脏病、急诊手术、脓毒症、总胆红素5个独立危险因素建立了重症患者急性肾损伤预测模型,并进一步进行了模型预测能力的验证。
【图文】：

模型预测,实用性研究,敏感性,特异性

兰州大学硕士学位论文基于危险因素分层的重症患者急性肾损伤预测模型的建立及实用性研究81%，敏感性为 69.8%，特异性为 83.4%，从而得出该模型具有较好的预测能力。表 5 AUCAUC(95%CI 0.78 to 0.85) Cutoff 值敏感性特异性阳性似然比阴性似然比0.81 0.314 69.8% 83.4% 4.20 0.36
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R692

【参考文献】