老年急性肺損傷患者列線圖預后模型的構建

陳嬋，梁飛宇，張靜，楊靜雯，施璇，杜曉紅，蘇華芳

溫州醫科大學附屬第一醫院，浙江 溫州 325015，1.老年病科；2.放化療科

急性肺損傷（acute lung injury，ALI）通常是由于感染、休克或創傷等非心源性因素引起的肺毛細血管內皮細胞和肺泡上皮細胞損傷，隨病情加重常進展為急性呼吸窘迫綜合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS），繼而導致急性呼吸衰竭，在老年患者中病死率極高[1]。有效評估老年ALI病情，及時制定正確的診療策略，有助于改善患者臨床預后。肺損傷預測評分（lung injury prediction score，LIPS）、序貫器官衰竭評分（sequential organ failure score，SOFA）與急性生理學慢性健康狀況評分系統II（acute physiologyand chronic health evaluation scoring system，APACHE II）常用于ALI嚴重程度評估[2-4]，但其特異性與敏感性均較低。列線圖（nomogram）是一種新型可視化的統計學模型，具有直觀、預測效能好等優點，在臨床醫學研究中逐漸得到推廣應用[5]。本研究擬通過分析老年ALI患者死亡風險因素，構建預測其短期預后的列線圖模型，為臨床老年ALI防治策略提供理論依據。

1 對象和方法

1.1 對象 通過結構化查詢語言，從美國大型重癥監護數據庫（MIMIC-III數據庫）中篩選出年齡≥60歲的ALI患者，提取其入院生命體征、入院首日實驗室指標等數據。回顧性收集溫州醫科大學附屬第一醫院2010年12月至2020年12月期間收住入院的老年ALI患者臨床資料。入選標準：住院時間≥24 h，年齡≥60歲，符合ALI診斷標準。本研究通過醫院倫理委員會審核批準，患者或患者家屬均簽署了知情同意書。

表1 兩組患者一般資料比較

1.2 方法

1.2.1 數據分組與模型構建：美國MIMIC-III數據庫中325例符合納入標準的老年ALI患者為建模組，回顧性收集的138例老年ALI患者為驗證組。建模組數據用于構建預測老年ALI死亡風險列線圖預后模型，驗證組數據檢驗模型性能。通過單因素、多因素logistic回歸篩選出死亡獨立危險因素，結合臨床實際將有意義變量納入列線圖預后模型。

1.2.2 模型驗證：通過建模組數據進行模型內部驗證，驗證組數據進行模型外部驗證，分別采用ROC曲線中曲線下面積（area under curve，AUC）和校準圖評價模型的區分度和校準度。

1.3 統計學處理方法 采用R軟件4.3和SPSS23.0軟件進行統計分析與繪圖。正態分布計量資料用±s表示，兩組間比較用t檢驗；非正態分布計量資料采用M（P25，P75）表示，兩組間比較用Mann-Whitney檢驗；分類資料用頻數表示，組間比較用χ2檢驗。死亡危險因素和風險列線圖用logistic回歸分析，預后風險變量用列線圖模型，效能評價用ROC曲線。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料情況 2組一般資料比較，差異均無統計學意義（P＜0.05），見表1。

2.2 老年ALI患者死亡危險因素logistic回歸分析 單因素logistic回歸分析顯示最低收縮壓、最低指尖氧飽和度、血漿白蛋白及24 h尿量減少，血乳酸、PT升高為老年ALI患者30 d內死亡危險因素（P＜0.05）。多因素logistic回歸分析顯示最低收縮壓降低、血乳酸和PT升高為其30 d內死亡危險因素（P＜0.05），見表2。

2.3 死亡風險列線圖預測模型的構建 根據多因素logistic回歸分析結果，結合臨床實際，將有意義的變量納入老年ALI患者預后列線圖構建，患者30 d內死亡風險與各變量評分總分值成正比，各變量評分及風險見圖1。

2.4 列線圖預測效能評價 建立的預測模型AUC為0.712（95%CI=0.656～0.767），見圖2A；通過Bootstrap法繪制內部校準圖，其校準曲線與標準曲線接近，見圖2B，表明該列線圖預測模型在內部數據中具有良好預測價值。驗證組的列線圖AUC為0.753（95%CI=0.671～0.836），見圖3A；其校準曲線同樣接近標準曲線，見圖3B，表明該列線圖預測模型在外部數據中具有良好預測價值。

表2 老年ALI患者死亡危險單因素及多因素logistic回歸分析

圖1 老年ALI患者30 d內死亡風險列線圖

3 討論

眾多研究表明，高齡是影響各種疾病死亡預后的獨立危險因素[6-7]。本研究以老年患者為研究對象，通過logistic回歸分析表明，年齡不是老年ALI死亡預后危險因素，但根據臨床實際情況，仍將其視為老年ALI患者短期死亡預后危險因素。生命體征做為臨床病情評估的重要指標，常用于急危重癥患者不良預后預測模型構建[8]。本研究結果表明，患者入院首日最低收縮壓降低是老年ALI死亡風險因素，且在列線圖中的預測權重最大，提示低血壓是老年ALI死亡的最主要危險因素。尿量是反映腎臟有效灌注的重要指標，其受收縮壓影響較大，收縮壓越低，腎臟有效灌注量越少，繼而導致尿量逐漸減少。本研究示血乳酸增多，可能與循環衰竭、低灌注低氧狀態有關。與此同時，ALI患者呼吸或循環衰竭患也會導致組織缺氧，后者可極大地增加血乳酸酸中毒風險。研究表明，ALI患者會出現凝血與纖溶系統異常[9]，本研究同樣發現老年ALI患者PT延長可增加死亡風險。上述研究表明，低血壓、少尿、高乳酸血癥和凝血功能異常等是老年ALI患者重要預后不良因素，穩定生命體征是ALI患者臨床救治的關鍵環節。

圖2 列線圖的內部驗證區分度和校準度

圖3 列線圖的外部驗證區分度和校準度

以往常用LIPS評分預測ALI患者預后[10-11]，該評分標準的變量因素較多，實際操作及推廣應用難度較大，而采用單一新型生物分子標志物預測疾病預后，其特異度和敏感度往往較低，且通常較難在基層醫療機構推廣普及，嚴重影響其臨床應用價值[12-14]。本研究通過最低收縮壓、血乳酸水平、24 h尿量及PT等5個變量，建立老年ALI患者死亡風險列線圖模型，利用簡便的數字界面實現死亡危險評分計算。結果表明，該預測模型可快速有效預測患者短期死亡事件發生概率，其模型AUC大于0.7，表明其具有良好的區分度及較準確的預測能力。校準圖示校準曲線與標準曲線相近，說明其預測能力較穩定，校準度高。同時，利用我院數據進一步驗證，其結果表明仍有良好的預測價值。

綜上所述，本研究通過篩選的5個變量因素，構建老年ALI死亡預測列線圖模型，此模型評分將有助于臨床醫師評估判斷老年ALI患者預后，指導臨床盡早制定救治決策，以提高老年ALI患者診療水平。