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善预后；多项研究表明，对于多发伤患者，入院时血清 经 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验显示该模型拟合良
乳酸水平升高与较高的死亡率和输血需求相关 ［13］ 。多 好，再采用 Bootstrap 方法进行模型的内部验证，均提
发伤患者血小板减少的原因在于大量丢失与高消耗，而 示该模型的校准度良好。根据回归方程计算患者预后概
血小板急剧减少可导致弥散性血管内凝血（DIC）、创 率比较繁琐，同时还需借助专业计算设备，不易于临床
伤性凝血病的发生 ［14］ 。LIU 等 ［15］ 在一项多发伤合并 推广，且含有非线性因素的模型不适宜用方程推导，因
颅脑损伤的研究中证实，PLT 为患者预后不良的独立危 此本研究运用列线图的可视化方式，以便简单、快捷地
险因素，其 OR 值为 0.982，PLT 每减少 1 个单位，患 获得一个较为精确的概率值 ［20］ ，同时本研究还提供了
者预后不良的概率增加 1.8%。回归模型中变量的临床 列线图的网页动态版本，具有一定的推广意义和临床应
意义表现在每增加或减少 1 个单位时发生阳性结果风险 用价值。
的变化程度，在本研究 LASSO 回归结果中 PLT 系数仅 本研究结果显示，模型 2 列线图预测严重多发伤患
为 -0.003，远小于其他 3 个变量，以连续性变量的形 者预后的 AUC 大于模型 1 列线图，说明模型 2 列线图
式构建模型的临床意义不显著，故根据临床经验将 PLT 的区分度更优。由于 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验得
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以 100×10 /L 为截点转化为二分类变量再进入下一步分 到的 P 值并不能用来量化模型校准度 ［21］ ，本研究再引
析。虽然本研究单因素分析中年龄无统计学意义，但根 入 Brier Score ［22］ 、AIC ［23］ 进一步评估模型 1、2 列线
据既往研究结果显示，多发伤患者的年龄与医院死亡率 图的校准能力，结果显示模型 2 列线图的 Brier Score、
指数呈正相关，年龄是不良结果的独立预测因子 ［16-17］ 。 AIC 小于模型 1，且在最佳截断值下具有较高的灵敏度
因此笔者在构建新的严重多发伤患者预后预测模型时， 和特异度。DCA 结果显示在各个阈概率下，两模型均
将年龄一并纳入分析中。根据多因素 Logistic 回归分析 具有较好的临床净收益率，且模型 2 列线图的临床净收
建立的模型 1 列线图具有较好的区分度及校准度，采用 益率高于模型 1 列线图。以上结果均说明应用 RCS 拟
Bootstrap 方法进行的内部验证结果显示该模型绝对误差 合非线性优化后的模型 2 列线图较模型 1 列线图有一定
为 0.010（<0.05）。 的改善效果。将模型 2 列线图在验证组人群中进行同中
经多因素 Logistic 回归分析拟合的模型 1 中，年龄 心时段验证 ［24］ ，结果显示，模型 2 列线图预测严重多
与其他 4 项独立因素校准后，其统计学意义仍处于临界 发伤患者预后的 AUC 为 0.949，Hosmer-Lemeshow 拟合
状态，强制纳入后对模型的改善度较小。因此，笔者再 优度检验表明该模型拟合良好；且模型 2 列线图在建模
次深入分析数据时发现，在年龄、GCS 与预后的平滑 组及验证组人群中的 AUC 比较差异无统计学意义，提
曲线中大致可知两者并非呈简单的线性相关，仅使用线 示模型 2 列线图在预测外部人群救治成功与否中的表现
性模型不能准确地反映年龄对预后情况的影响，这也可 良好，预测能力无下降。
能是导致在单因素分析中年龄无统计学意义的重要原 综上所述，年龄及入院 24 h 内 GCS、LAC、PLT、
因。连续性变量的转换及评价其与结果的关联是多变量 ISS 是影响严重多发伤患者预后的重要因素，上述因素
建模的必要步骤，特别是列线图，因此本研究通过使用 涵盖了患者的解剖和生理特征，且年龄、GCS 与患者
RCS，设置 3 个节点，寻求评估连续预测的最佳效果。 预后呈非线性相关。经 RCS 拟合非线性优化后的模型
FATOVICH 等 ［18］ 在研究中表示，当严重创伤患者年龄 2 列线图较模型 1 列线图有更高的区分度和校准度，且
>47 岁时，其死亡风险呈指数级增长。本研究中，从模 在验证组人群的预后评估中准确性未下降，因此模型 2
型 2 列线图中可知该阈值年龄约为 50 岁，年龄越大救 列线图有助于分析患者病情、指导临床治疗（网址：
治失败的概率也越大；老年患者组织器官功能衰退，免 https://yinfxyz.shinyapps.io/dynnomapp2/）， 值 得 推 广。
疫力与抵抗力低下，常合并其他慢性病，机体一旦受到 由于本研究人群来自单中心，样本量较少，且多数为钝
创伤，组织器官功能恢复时间长，容易受到致病菌的侵 性损伤，结果可能存在一定的局限性，因此在后续的研
袭，出现并发症的概率也越大，对预后产生不利影响 ［19］ 。 究工作中还需要开展与其他中心的合作研究，完善模型
同样，本研究 RCS 分析发现 GCS 与预后亦呈非线性相 的多中心验证与优化。
关，且具有统计学意义，P 值（for nonlinear）<0.05， 作者贡献：殷菲提出研究思路和研究目标，设计研
GCS 的阈值约为 8 分，当 GCS<8 分时，救治失败的概 究方案，包括 LASSO 回归、RCS 拟合 Logistic 回归探索
率随分值的减少呈指数级增长。因此笔者在创建列线图 各参数、绘制非线性效应列线图等，并负责论文起草、
时考虑到非线性持续性变量的存在，运用 RCS 拟合多 最终版本修订，对论文整体负责。殷菲、刘云负责研究
因素 Logistic 回归构建非线性优化后的模型 2 列线图， 过程的实施，各项数据的采集，包括患者入院时的一般
并绘制模型 2 列线图预测严重多发伤患者预后的 ROC 资料，入院24 h内的临床资料，并负责数据的校对、清洗。
曲线，其 AUC 为 0.974，提示该模型区分度表现良好； 殷菲、沈勰负责数据的统计学分析、图表绘制，包括运
