上消化道出血风险预测模型的研究进展.pdf
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1、张诗怡,朱秀琴,陈丽红,何园,井阿敏,华中科技大学同济医学院附属同济医院消化内科 湖北省武汉市 430030张诗怡,主管护师,主要从事内科护理、护理管理等研究.作者贡献分布:本文由张诗怡完成;朱秀琴指导及审校;陈丽红、何园、井啊敏文献检索.通讯作者:朱秀琴,主任护师,430030,湖北省武汉市硚口区解放大道1095号,华中科技大学同济医学院附属同济医院消化内科收稿日期:2023-07-31修回日期:2023-08-28接受日期:2023-09-01在线出版日期:2023-09-08Progress in research of risk prediction models for upper
2、gastrointestinal bleedingShi-Yi Zhang,Xiu-Qin Zhu,Li-Hong Chen,Yuan He,A-Min JingShi-Yi Zhang,Xiu-Qin Zhu,Li-Hong Chen,Yuan He,A-Min Jing,Department of Gastroenterology,Tongji Hospital,Tongji Medical College,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430030,Hubei Province,ChinaCorresponding
3、 author:Xiu-Qin Zhu,Chief Nurse,Department of Gastroenterology,Tongji Hospital,Tongji Medical College,Huazhong University of Science and Technology,No.1095 Jiefang Avenue,Qiaokou District,Wuhan 430030,Hubei Province,CReceived:2023-07-31Revised:2023-08-28Accepted:2023-09-01Published online:2023-09-08
4、AbstractUpper gastrointestinal bleeding is a common gastrointes-tinal condition with a high incidence rate and great harm to the body.This paper reviews the rebleeding,endos-copic intervention,and death risk prediction models for upper gastrointestinal bleeding,including the study population,researc
5、h methods,related risk factors,and model performance,in order to provide reference for clinicians to conduct risk assessment as soon as possible,formulate effective prevention and management plans,and improve patient survival outcomes.The Author(s)2023.Published by Baishideng Publishing Group Inc.Al
6、l rights reserved.Key Words:Upper gastrointestinal bleeding;Rebleeding;Endoscopic intervention;Death risk;Prediction modelsCitation:Zhang SY,Zhu XQ,Chen LH,He Y,Jing AM.Progress in research of risk prediction models for upper gastrointestinal bleeding.Shijie Huaren Xiaohua Zazhi 2023;31(17):695-704U
7、RL:https:/ DOI:https:/dx.doi.org/10.11569/wcjd.v31.i17.695摘要上消化道出血作为临床常见的消化道疾病之一,发病率高,危害性强.本研究对上消化道出血的再出血、内镜干预和死亡风险预测模型进行综述,包括研究人群、研究方法、相关风险因素及模型性能等,以期为临床医护人员尽早开展风险评估,制订有效预防管理方案,改善患者生存结局提供参考.The Author(s)2023.Published by Baishideng Publishing Group Inc.All rights reserved.关键词:上消化道出血;再出血;内镜干预;死亡风险;预
8、测模型核心提要:系统阐述了消化道出血的再出血、内镜干预和死亡最新进展的风险预测模型,包括研究人群、研究方法、相关风险因素及模型性能,以期为国内急诊及住上消化道出血风险预测模型的研究进展张诗怡,朱秀琴,陈丽红,何 园,井阿敏在线投稿:https:/DOI:10.11569/wcjd.v31.i17.695世界华人消化杂志 2023年9月8日;31(17):695-704ISSN 1009-3079(print)ISSN 2219-2859(online)述评 EDITORIAL2023-09-08|Volume 31|Issue 17|WCJD|https:/695张诗怡,等.上消化道出血风险预
9、测模型的研究进展2023-09-08|Volume 31|Issue 17|WCJD|https:/696院护理实践和上消化道出血风险预测模型的构建与验证提供思路.文献来源:张诗怡,朱秀琴,陈丽红,何园,井阿敏.上消化道出血风险预测模型的研究进展.世界华人消化杂志 2023;31(17):695-704 URL:https:/ DOI:https:/dx.doi.org/10.11569/wcjd.v31.i17.6950 引言上消化道出血(upper gastrointestinal bleeding,UGIB)是指Treitz上方的消化道,包括食管、胃、十二指肠或胰、胆等病变,胃空肠吻合术
10、后吻合口附近疾患引起的出血,根据病因进一步分为非静脉曲张性上消化道出血和静脉曲张性上消化道出血.上消化道出血作为临床常见的消化道疾病之一,全球范围内年发病率为48/10万-160/10万,其病情反复、变化快,易威胁患者生命安全1.在中国,急性上消化道出血成年人发病率为100/10万-150/10万,死亡率为2%-15%2.据报道过去20年,美国上消化道出血的医疗费用从3.3万亿美元增加到6万亿美元,占年GDP近20%.美国胃肠病学会(American College of Gastroenterology,ACG)2021版指南3建议,UGIB患者进行早期风险分层以识别高危和低危患者,指导医务
11、人员采取快速而有效的措施,合理分配医疗资源,最终改善患者生存结局.目前,国内外使用的上消化道出血风险预测工具繁多,各种工具有效评估指标各异,评估内容及适用人群不统一,造成预测结果与预后存在差距.鉴于此,本研究对目前国内外上消化道出血风险预测模型进行总结、分析,以期为国内急诊及住院护理实践和上消化道出血风险预测模型的构建与验证提供思路.上消化道出血患者面临各种风险,如再出血风险、干预需求、死亡风险等.Logsitic回归或Cox比例风险回归是构建模型的常用方法.近年来,人工智能也开始应用于预测模型构建.1 上消化道出血风险评估量表因其便利性和可操作性,量表被临床广泛用于预测、评估上消化道出血预后
12、工具.根据是否需要内镜检查结果可以分为两类,第一类需要内镜结果:(1)Forrest分级评分(表1),分为a、b、a、b和,分别对应再出血率为5%-55%.指南4指出内镜检查时对出血性病变应行Forrest分级,评估出血风险;(2)Rockall出血和死亡危险性评分(表2),简称RS,预测消化道出血病人死亡与再出血的可能性.评分范围0-11分,其中高危5-11分,中危3-4分,低危0-2分.第二类不需要内镜结果:(1)The Baylor出血积分量表(表3),评分范围0-24分,用于非静脉曲张性上消化道出血(non-variceal upper gastro intestinal bleedi
13、ng,NVUGIB)再出血风险预测;(2)Blatchford入院危险性积分(表4),简称GBS.主要用于评估病人首次就诊时是否需要住院或接受止血干预措施,如内镜干预或输血等.2019年国际共识组5指南中建议,对于NVUGIB患者应使用GBS识别再出血率或死亡率风险极低的患者;(3)Cedars-Sinai Medical Center预后指数(表5),简称CSMCPI.预测患者住院期间的死亡风险、手术需求程度及再出血风险;(4)AIMS65评分量表(表6),其临界值较高,主要用来识别高危患者,而识别低危患者的特异性较差.当AIMS65量表评分2分时,可认为患者死亡风险较高.Stanley6等
14、的一项国际大规模多中心的研究,对AIMS65、RS、GBS评估量表在评估上消化道出血患者中的预测准确性和临床实用性进行比较,结果GBS评分在预测内镜治疗(ROC 0.75)方面优于AIMS65(0.62)和RS评分(0.61),AIMS65评分(0.77)在预测死亡率方面最佳,均优于GBS评分(0.64).AIMS65评分2分,RS评分5分为预测死亡率最佳截断值,其敏感性为65.8-78.6%,特异性为65.0%-65.3%,三种评分均不能准确预测再出血风险.而国内学者卢学峰等7同样比较三种量表,报告称AIMS65和RS可以准确预测AUGIB患者院内死亡、再出血、需要非药物止血干预、需要输血四
15、个预后结局的发生风险.GBS仅能有效地预测需要非药物止血干预、需要输血结局的发生风险,无法对院内死亡及再出血的发生进行准确预估.Benedeto-Stojanov等8研究结果则不同,发现RS、CSMCPI和GBS均能够准确预测院内死亡率(AUC0.9),但CSMCPI优于其他两个量表,CSMCPI增加1分,死亡率高6.3倍.由此可见,虽然上述量表均为成熟量表,但由于不同研究间异质性较高,因此传统量表针对不同预后结果预测准确性不足,尚需前瞻性多中心的大型队列研究或者Meta分析进一步探索.2 上消化道出血再出血风险预测模型2.1 SHEA风险评分系统 2021年奚黎婷9构建SHEA风险评分系统.
16、研究采用回顾性研究方法,调查686例急性非静脉曲张性上消化道出血(acute nonvariceal upper gastrointestinal bleeding,ANVUGIB)患者临床相关资料,构建Logistic回归分析方程:Logit P=2.499-0.032SBP-0.035Hb+1.799(ASA分级3级)+1.944有血凝块+2.039有血管裸露+2.320有活动性出血.在建模组和验证组中,AUC值分别为0.892、0.915;H-L检验卡方值分别为0.934、0.871,提示具有高区分度和校准度.为方便计算,该研究将构建的回归模型转换为风险评分系统,总分范围为0-52分.根
17、据截断值将SHEA评分20分的患者定义为高张诗怡,等.上消化道出血风险预测模型的研究进展2023-09-08|Volume 31|Issue 17|WCJD|https:/697危患者,0-20分为低危.SHEA评分的AUC为0.882,敏感度为0.862,特异度为0.765.该评分的优势在于选择临床上常用的客观变量首次建立ANVUGIB风险评分系统,并且计算简便,有利于临床医务人员风险分层并制定个性化干预措施.但本研究为单中心回顾性研究,且未对构建的再出血预测模型及SHEA风险评分进行外部验证.因而,该研究仍需进行大量多中心、前瞻性研究验证其临床实用性和有效性.同年,庄杨萍10构建了AUGI
18、B风险预测模型,模型公式为Logit P=-1.461+0.13乳酸+0.81血浆D-二聚体-0.005 血小板,其AUC、截断值、灵敏度、特异度分别为0.728、0.152、0.563和0.854,表明预测能力中等.与奚黎婷研究相比,庄杨萍研究适用各种病因引起上消化道出血患者,涵盖人群更加广泛,并且评估因素均为实验室指标,不涉及内镜检查结果,有利于快速评估.但该模型灵敏度较低,存在延误高危患者诊治的可能性.此外,模型仅开展横断面调查,未进行内部和外部验证,因此其临床使用效果如何尚需要其他研究予以确定.表 3 The Baylor出血积分量表 计分胃镜前积分胃镜积分年龄(岁)合并疾病数合并病严
19、重性出血部位出血征象0分5分或胃镜后积分10分,低危险是胃镜前积分5分或胃镜后积分10分.表 2 Rockall再出血和死亡危险性评分 变量0分1分2分3分年龄(岁)6060-7980休克状况无休克心动过速低血压伴发病无心力衰竭、缺血性心脏病和其他肝功能衰竭、肾衰竭和肿瘤播散重要伴发病内镜诊断无病变,Mallory-Weiss综合征溃疡等其他病变上消化道恶性疾病内镜下出血征象无或有黑斑上消化道血液潴留,黏附血凝块,血管显露或喷血无休克指收缩压100 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),心率100/min;心动过速指收缩压100 mmHg,心率100/min;低血压指收缩,压100 m
20、mHg;最小积分0分,最大积分11分,高危积分5分,中危积分3分-4分,低危积分0分-2分.表 1 Forrest分级 Forrest分级溃疡病变的内镜下表现再出血率%a喷射样出血55b活动性出血55a血管显露43b附着血凝块22c黑色基底10基底洁净5张诗怡,等.上消化道出血风险预测模型的研究进展2023-09-08|Volume 31|Issue 17|WCJD|https:/6982.2 GAF-AP模型 该模型主要适用人群为老年人.老年患者是消化道再出血的高危人群,而急诊胃镜检查因其有创性、侵入性操作的特点,对于多数老年人存在限制.金珊珊等11于2022年回顾性的分析161例老年ANV
21、UGIB患者,重点探讨了临床表现和实验室结果与再出血风险的关系.模型公式为Logit P=2.411抗血小板药物+0.917GBS评分-0.269白蛋白(ALB)-2.735纤维蛋白原(FIB)-3.149.预测模型对应的AUC为0.979,截断值为0.912,此时模型特异度为97.7%,敏感度为93.5%.使用Bootstrap自举法内部验证,C指数为0.986,表明模型的预测效果理想.但该模型还有待改善,其纳入的样本量相对较少,均来自同一研究中心,存在选择偏倚.其次,模型直接用回归系数进行计算,在临床上不易使用.此外,模型纳入人群为老年患者,故其是否适用于其他人群,值得进一步探讨.2.3
22、IPU-ML机器学习模型 Wong等122019年回顾性分析了22854例患者包括人口统计学、实验室检验、相关诊断、药物等相关临床资料,以建立消化道溃疡再出血IPU-ML机器学习模型.在模型构建中,机器学习可以对结构化数据(诊断代码、人口统计学等)及非结构化数据(主诉、病例中的自由文本数据等)进行观察描述并挖掘他们之间可能的关系,以此开发出可以辅助临床决策或患者结果的预测模型.过拟合化是指在建模组中表现出色但在验证组中表现糟糕的情况,为解决机器学习常见过拟合化的难题,该研究应用Elastic Net回归,在连续路径下同时选择变量并优化模型性能.最终的IPU-ML模型基于六个参数:年龄,基线血红
23、蛋白,胃溃疡,胃肠道疾病、恶性肿瘤和感染.当我们将IPU-ML临界值设置为0.20时,27.5%的患者被归类为再出血的高风险,敏感度为41.4%,特异度为74.6%,阴性预测值为91.1%.在验证队列中,IPU-ML确定了1年内消化道溃疡再出血患者AUROC为0.775,总体准确率为84.3%.与其他研究相比,该模型应用场景包括急诊、ICU、普通病房,直至出院的整个治疗阶段,具有广泛适用性.然而该队列中研究对象都存在幽门螺杆菌感染,因此IPU-ML模型在幽门螺杆菌感染率较低的其他国家或地区,可对“初始模型”进行再校准并进行临床验证.综上,国内消化道再出血风险预测模型的研究尚在起步阶段,对模型结
24、果进行转化和应用较少,提示今后应更加注重模型内部、外部验证以及在临床上的转表 4 Blatchford入院危险性积分 项目 分数BUN,mmol/L6.5-7.928-9.9310-24.5425.06血红蛋白,男(g/L)120-129 1 100-1193 100 6血红蛋白,女(g/L)100-119 1 100 6收缩压,mmHg 100-109 1 90-99 2 90 3其他 脉率100 bpm1 黑便1 晕厥2 肝脏疾病2 心力衰竭2总分23当评分6分为高危组,6分为低危组.BUN:血尿素氮.张诗怡,等.上消化道出血风险预测模型的研究进展2023-09-08|Volume 31|
25、Issue 17|WCJD|https:/699化、应用等方面的综合探讨.另外国外关于再出血的模型构建较少,仅对再出血的危险因素探究.土耳其学者Tatlparmak指出13癌症、血小板分布宽度和总蛋白水平是发生再出血的显著危险因素,还有待更多学者关注此领域进行进一步研究.3 上消化道出血干预风险预测模型3.1 MAP(ASH)评分系统 2020年,西班牙学者Redondo-Cerezo14等通过前瞻性研究法和logistic回归法构建预测上消化道出血干预需求的评分系统,称为MAP(ASH)评分系统.该模型中“干预”是指复合终点包括内镜治疗(介入治疗或手术)以及输注红细胞.该模型采集547例患者
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