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           0.949〔95%CI(0.898,0.979),P<0.001〕, 见 图 9,                1.0
           Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验表明该模型拟合良好
               2
           (χ =5.813,df=8,P=0.668)。模型 2 列线图在建模
                                                                    0.8
           组及验证组人群中的 AUC 比较,差异无统计学意义
           (Z=1.124,P=0.263)。
                                                                    0.6
               0.25                                                灵敏度
                                                无
                                                全部                  0.4
               0.20                             模型 1
                                                模型 2
               0.15
                                                                    0.2
              净收益  0.10

                                                                     0       0.2    0.4    0.6    0.8     1.0
               0.05
                                                                                     1- 特异度
                                                                图 9 模型 2 列线图预测验证组严重多发伤患者预后的 ROC 曲线
                 0                                             Figure 9 The ROC curve of nomogram 2 for predicting the prognosis of
                                                               patients with severe multiple trauma in the validation group
              -0.05
                                                               3 讨论
                   0      0.2    0.4    0.6    0.8    1.0
                                 阈值概率                              一般认为,当评估多发伤的严重程度时,可依据解
             图 8 模型 1、模型 2 列线图预测严重多发伤患者预后的 DCA                 剖学标准和生理学标准来确定,其中以解剖学最可靠,
           Figure 8 Decision curve analysis of nomograms 1 and 2 for predicting the
           prognosis of severe multiple trauma                 因为创伤发生后身体形态方面相对稳定,通过肉眼观察、
                                                               影像学检查获取更为直观,但多发伤患者病情复杂,最
           表 3 模型 1、模型 2 列线图预测严重多发伤患者预后的 AUC、最佳                大的缺陷是容易出现信息缺失和遗漏,因此临床医生常
           截断值、灵敏度、特异度、Brier Score、AIC
           Table 3 The AUC,optimal cut-off value,sensitivity,specificity,Brier   需要结合其他生理学指标完成评估。生理学指标能反映
           Score and Akaike information criterion of nomograms 1 and 2 for predicting   身体功能(包括年龄、性别、合并症)和器官系统对损
           the prognosis of severe multiple trauma
                                                               伤产生的一系列变化(包括生命体征、生化指标、血常
                                   最佳截  灵敏度 特异度 Brier          规、凝血功能等)        [7] ,这类临床参数并不稳定,在治
            变量    AUC(95%CI)  P 值                      AIC
                                   断值   (%) (%) Score
                                                               疗过程中和不同的疾病时期可能发生变化,患者从受伤
            模型 1 0.963(0.936,0.981) <0.001  0.414  88.30  93.00  0.065 146.30
                                                               至送达医院的时间不同,且在采集血液、体液标本时是
            模型 2 0.974(0.949,0.988) <0.001  0.261  92.20  92.20  0.055 129.00  否接受治疗、接受何种治疗也无法统一。因此本研究同
              注:AUC= 受试者工作特征曲线下面积,AIC= 赤池信息准则                  时收集生理学数据与解剖学数据,其中解剖学数据的采
                                                               集参照 AIS-ISS(2005)评分标准        [8] 。
           表 4 验证组救治成功和救治失败患者年龄、GCS、LAC、PLT、ISS                    本研究单因素分析结果显示,共 24 个变量可能影
           比较
           Table 4 Comparison of age,Glasgow Coma Score,arterial lactate,  响严重多发伤患者的预后,从统计学角度分析,Logistic
           platelet count and Injury Severity Score of successfully and unsuccessfully   回归分析模型中每个变量至少应该有 10 个阳性病例 [9] ,
           treated patients with severe multiple trauma in validation group
                                                               本研究数据中阳性病例数(即建模组救治失败患者)为
                             救治成功       救治失败     Z(t)
                 项目                                    P 值     77 例,未达到 Logistic 回归分析所需的条件,故先选用
                             (n=104)    (n=32)    值
                                                               LASSO 回归对变量行初步筛选           [10] ,结果显示最佳 λ
           年龄( ±s,岁)         55.4±16.5  61.6±18.2  -1.807 a  0.073
                                                               为 0.059,在此惩罚系数下,GCS、LAC、PLT、ISS 这 4
           GCS〔M(P 25 ,P 75 ),分〕  15(10,15)  4(3,6)  -7.991  <0.001
                                                               个变量的系数未归零,分别为 -0.262、0.036、-0.003、
           LAC〔M(P 25 ,P 75 ),  2.50(1.60,3.80) 5.75(3.35,8.23) -5.372  <0.001  0.042。GCS 是目前全球公认的用于意识状态评估的有
           mmol/L〕
                                                               效评分方法     [11] ,GALKOVA 等  [12] 表示该量表具有较
           PLT〔M(P 25 ,P 75 ),  140.0    92.50
              9
           ×10 /L〕         (111.0,172.5) (48.0,129.5)  -4.075  <0.001  高的灵敏度和特异度,可用于预测多发伤患者的死亡
                                                               率。多发伤患者因快速失血导致组织灌注不足易发生酸
                               23.0      33.5
           ISS〔M(P 25 ,P 75 ),分〕                 -5.895  <0.001
                            (19.2,29.0)  (29.2,38.0)           中毒,生物标志物如 pH 值、乳酸和碱剩余常被用于判
                 a
              注: 表示 t 值                                        定组织灌注不足,进而确定患者是否需要干预以帮助改
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