【摘 要】
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目的 建立预测脓毒症急性胃肠损伤（AGI）患者28 d死亡风险的列线图（Nomogram）模型并进行验证。方法 回顾性分析2019年10月至2021年3月于安徽医科大学第一附属医院重症医学科收治的169例脓毒症AGI患者的临床资料，依据患者28 d临床结局分为生存组（96例）和死亡组（73例）。应用LASSO回归筛选最优预测变量，纳入多因素logistic回归分析建立预测模型。通过Bootstra
【机 构】
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安徽医科大学第一附属医院重症医学科
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究项目（项目编号：KJ2021ZD0023）；
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目的 建立预测脓毒症急性胃肠损伤（AGI）患者28 d死亡风险的列线图（Nomogram）模型并进行验证。方法 回顾性分析2019年10月至2021年3月于安徽医科大学第一附属医院重症医学科收治的169例脓毒症AGI患者的临床资料，依据患者28 d临床结局分为生存组（96例）和死亡组（73例）。应用LASSO回归筛选最优预测变量，纳入多因素logistic回归分析建立预测模型。通过Bootstrap重复抽样法对模型的区分度、校准度、临床有效性等进行内部验证。采用受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）评估预测效能。回顾性收集2021年4月至2021年11月于安徽医科大学第一附属医院重症医学科收治的73例脓毒症AGI患者的相关资料进行模型外部验证。应用R软件绘制Nomogram图。结果 （1）单因素分析：C-反应蛋白（CRP）、pH值、乳酸（Lac）、平均动脉压（MAP）、血管活性药物使用比率、急性生理与慢性健康状况Ⅱ评分（APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评估（SOFA）评分、脓毒性休克比率以及AGI分级等资料在生存组和死亡组之间的差异均具有统计学意义（P＜0.05）。（2）LASSO回归筛选出4个最优预测变量，包括Lac、使用血管活性药物、APACHEⅡ评分和AGI分级，依此建立logistic预测模型。（3）预测模型的内部验证和外部验证：一致性指数（C-index）分别为0.917和0.881,校正C-index分别为0.904和0.841,提示区分度良好；Hosmer-Lemeshow检验均显示P＞0.05,校准曲线的斜率均为1,Brier值为0.118和0.132,说明校准度较好；决策分析（DCA）曲线阈值概率在＞1%和6%～89%之间显示出较好的临床有效性。（4）预测模型的AUC为0.913（95%CI:0.870～0.955）,最佳截断值为0.532,敏感度82.2%,特异度88.5%,预测效能优于传统指标；外部验证的AUC为0.887（95%CI:0.811～0.963）,预测效能优于传统指标。（5）应用R软件绘制预测模型的可视化Nomogram图。结论 Lac、使用血管活性药物、APACHEⅡ评分和AGI分级是脓毒症AGI患者28死亡风险的独立危险因素。基于上述指标在校正性别和年龄后构建了预测脓毒症AGI患者28 d死亡风险的预后模型，在预测预后方面具有一定的准确度。
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