新型布尼亚患者预后风险预警模型的构建.pdf
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1、 ,()中 国 人 兽 共 患 病 学 报C h i n e s eJ o u r n a l o fZ o o n o s e sD O I:/j i s s n 基础理论与方法新型布尼亚患者预后风险预警模型的构建卢星星,赵晓玲,张巧梅通讯作者:赵晓玲,E m a i l:x l d o u d o u c o m;O R C I D:作者单位:江苏大学医学院,镇江 ;南京医科大学第一附属医院感染病科,南京 摘要:目的分析新型布尼亚(S F T S)患者预后不良的危险因素,并构建预警模型.方法回顾性分析南京市某三级甲等医院 年月至 年月确诊的新型布尼亚患者 例,按其预后情况分为预后不良组(例
2、)和预后良好组(例).分析得出影响患者预后情况的独立危险因素,建立风险预警模型.结果年龄O R ,C I(),P 、意识状态O R ,C I(),P 、新型布尼亚病毒载量O R,C I(),P 是影响患者预后的独立危险因素.基于个危险因素构建相关列线图模型,且该列线图模型的预测效能良好(R O C ,C I(,),P ).结论本研究构建的S F T S患者预后风险预警模型预测效果良好,可作为临床预测S F T S患者预后的工具使用.关键词:新型布尼亚;预后;风险预警模型;列线图中图分类号:R ;R 文献标识码:A文章编号:()C o n s t r u c t i o no fap r o g
3、 n o s t i cr i s kw a r n i n gm o d e l f o rp a t i e n t sw i t hs e v e r e f e v e rw i t ht h r o m b o c y t o p e n i as y n d r o m eL UX i n g x i n g,Z HAOX i a o l i n g,Z HANGQ i a o m e i(J i a n g s uU n i v e r s i t yS c h o o l o fM e d i c a l,Z h e n j i a n g ,C h i n a;D e p a
4、 r t m e n t o fI n f e c t i o u sD i s e a s e s,t h eF i r s tA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fN a n j i n gM e d i c a lU n i v e r s i t y,N a n j i n g ,C h i n a)A b s t r a c t:T h i ss t u d ya n a l y z e dt h er i s kf a c t o r s f o rp o o rp r o g n o s i s i np a t i e n t sw i t
5、 hs e v e r e f e v e rw i t ht h r o m b o c y t o p e n i as y n d r o m e(S F T S),t oe s t a b l i s ha ne a r l yw a r n i n gm o d e l Ar e t r o s p e c t i v ea n a l y s i sw a sp e r f o r m e dt oc o l l e c t c a s e so fp a t i e n t sw i t hS F T Sd i a g n o s e d i nat e r t i a r yh
6、 o s p i t a l i nN a n j i n gb e t w e e nJ u l y a n dJ u n e T h ep a t i e n t sw e r ed i v i d e di n t oap o o rp r o g n o s i sg r o u p(c a s e s)a n dag o o dp r o g n o s i sg r o u p(c a s e s)T h e i n d e p e n d e n t r i s k f a c t o r s a f f e c t i n g t h ep r o g n o s i so f
7、 p a t i e n t sw e r ea n a l y z e d,a n da ne a r l yw a r n i n gr i s k m o d e lw a se s t a b l i s h e d A g eO R ,C I(),P ,s t a t eo f c o n s c i o u s n e s sO R ,C I(),P a n dS F T Sv i r a l l o a dO R,C I(,P w e r e i n d e p e n d e n tr i s kf a c t o r sf o rp o o rp r o g n o s i
8、s Ac o r r e l a t i o nn o m o g r a m m o d e lw a sc o n s t r u c t e do nt h eb a s i so ft h e s et h r e er i s kf a c t o r s,a n dw a sf o u n dt oh a v eg o o dp r e d i c t i v ee f f i c i e n c yR O C ,C I(,),P T h ep r o g n o s t i c e a r l yw a r n i n g r i s km o d e l f o rS F T
9、Se s t a b l i s h e d i n t h i s s t u d yh a dg o o dp r e d i c t i v e e f f e c t s a n dc a nb eu s e da sac l i n i c a l t o o l f o rp a t i e n tp r o g n o s t i cp r e d i c t i o n K e y w o r d s:s e v e r e f e v e rw i t ht h r o m b o c y t o p e n i as y n d r o m e;p r o g n o s
10、i s;r i s ke a r l yw a r n i n gm o d e l;n o m o g r a p hC o r r e s p o n d i n ga u t h o r:Z h a oX i a o l i n g,E m a i l:x l d o u d o u c o m发热伴血小板减少综合征(s e v e r ef e v e rw i t ht h r o m b o c y t o p e n i as y n d r o m e,S F T S)是由我国 年新发现的一种新型布尼亚病毒,是一种主要经蜱传播的自然疫源性疾病.临床上以发热伴血小板较少为主要症状
11、,少数患者病情危重、发展快,最终可因多器官衰竭死亡.新型布尼亚疾病早期缺乏特异性临床表现,病情进展迅速,据估计,病死率可能在到 之间.目前有关S F T S疾病的预测 模 型 较 少,且 现 有 模 型 侧 重 的 指 标 差 异 较大 ,缺乏统一的标准.Y a n gB等建立的模型中包括格拉斯哥昏迷评分,增加了模型运用的难度;X i o n gS等人建立的模型包含一个主观参数,这限制了该模型的应用;钱等研究中缺乏病毒载量等有意义的参数,这些参数未在该模型中进行预测能力分析;W e iY等研究中发现N L R是预测发热伴血小板减少患者死亡的简便早期生物标志物,但该项研究未建立相应的预测模型.因
12、此医护人员缺乏对患者病情了解的客观工具,不利于S F T S患者早期严重病情变化的识别及预后的判断.因此,建立S F T S患者预后风险预警模型,帮助临床早期识别潜在危重症患者,及时发现病情变化,采取前置措施及护理干预,对提高患者救治成功率,降低病死率有着重要意义.对象与方法对象回顾性分析南京市某三甲医院感染科 年月至 年月收治的新型布尼亚患者 例的相关资料.纳入标准:)S F T S患者诊断均符合卫生部颁发的 发热伴血小板减少综合征防治指南(年)标准,且具备以下条件之一:病例标本S F T S V核酸检 测阳性;病例标本检 测S F T S V特异性l g G抗体阳性或者恢复期抗体水平较 急
13、 性 期倍 以 上 增 高;病 例 标 本 分 离 到S F T S V.)年龄 周岁,入住感染科病房时间 h;排除标准:资料不全的患者;入住感染科病房时间 h.共纳入病例数 例,其中预后不良者 例(),预后良好 例().预后不良的概率为 .研究方法S F T S患者预后情况调查表根据临床经验、查 阅 相 关 文 献 结 合 感 染 科 专 家 的 意 见 设 计S F T S患者预后情况相关因素调查表,收集患者入院时的年龄、性别、意识状态、体温、血小板计数、丙氨 酸 氨 基 转 移 酶(A l a m i n e a m i n o t r a n s f e r a s e,A L T)、
14、天 冬 氨 酸 氨 基 转 移 酶(A s p a r t a t e Am i n o t r a n s f e r a s e s,A S T)、S F T S V载量、高敏肌钙蛋白T等实验室指标及患者是否有基础疾病,包括高血压、糖尿病、肺部感染、脑梗死、消化道症状等.资料收集对资料收集人员进行培训,包括各项资料的纳入标准、预后情况的判断标准、资料的收集方法,感染科专科护士对小组成员进行课题相关培训,考核合格后方可进行研究.患者的数据来源于医院的医疗信息系统及护理记录系统.由两名人员进行数据录入,专科护士进行数据核实.统 计 学 方 法将 收 集 数 据 录 入E X C E L ,双人
15、核对,并对数据进行整理及筛查.通过S P S S 进行数据分析,计数资料以例、百分率表示,采用卡方检验;符合正态分布的计量资料采用xs表示,组间比较采用独立样本t检验;不符合正态分布的计量资料采用中位数和四分位数表示,组间比较采用非参数秩和检验.相关性分析采用P e a r s o n相关性分析.采用二元L o g i s t i c多因素分析,H o s m e r L e m e s h o w检验评价模型拟合度;得出的独立危险因素采用R语言()建立列线图模型.采用B o o t s t r a p法做内部验证,采用C指数、校正曲线和R O C曲线验证模型的预测能力.以P 为差异有统计学意
16、义.结果一般资料本研究纳入研究对象 例,其中男性患者 例(),女性患者 例(),年龄()岁;其 中 预 后 不 良 者 例(),预后良好者 例().S F T S患者预后情况的临床特征差异分析两组患者的年龄(Z ,P )、意识状态(,P )、体温(,P )、血小板计数(,P)、S F T S V载量(t ,P )、A S T(Z ,P )、高敏肌钙蛋白T(Z ,P )、基础病合并肺部感染(校正 ,P),差异有统计学意义,见表.自变量的相关性分析纳入的个自变量,采用P e a r s o n相关性分析,分析变量间的相关性,个变量间的相关性均较弱.故该个变量均纳入多因素分析中.S F T S患者预
17、后的多因素分析以单因素分析中有统计学意义的因素为自变量,以预后情况为因变量,进行二元L o g i s t i c多因素分析.最终确定了个独立危险因素,包括年龄(O R ,C I(),P )、意识(O R ,C I(),P )、病毒载量(O R ,C I(),P ),见表.建立回归方程:l nPP X X X中 国 人 兽 共 患 病 学 报 ,()表S F T S患者预后情况的临床特征差异分析T a b C l i n i c a l f e a t u r e s i nt h ep r o g n o s i so fp a t i e n t sw i t hS F T S一般情况结果
18、预后良好组(n )预后不良组(n)统计量P值年龄(岁)()()性别男()()女 ()()体温()()()()()意识状态清醒 ()()不清醒()()血小板()()()()()病毒载量(l g拷贝/m L)A L T(U/L)()()A S T(U/L)()()高敏肌钙蛋白T(U/L)()()是否合并高血压否 ()()是()()是否合并糖尿病否 ()()是()()是否合并肺部感染否 ()()是()()是否合并脑梗否 ()()是()()是否合并消化道症状否 ()()是()()注:校正值,值,Z值,t值.表S F T S患者预后的多因素二元L o g i s t i c回归分析T a b A n a
19、 l y s i so f t h ep r o g n o s t i c f a c t o r s i np a t i e n t sw i t hS F T S自变量回归系数标准误W a l d值P值O R值 C I年龄(X)体温 意识状态(X)血小板计数 病毒载量(X)A S T 高敏肌钙蛋白T 肺部感染 常量 期卢星星,等:新型布尼亚患者预后风险预警模型的构建S F T S患者预后风险预警模型的建立将独立危险因素中的变量分别绘制R O C曲线,见图.各个独立危险因素的AU C,见表.依据R O C曲线中的灵敏度和特异性计算连续变量年龄的最大约登指数为 岁,病毒载量的约登指数为(l
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