早期重癥急性胰腺炎預測模型的構建

Construction of early predictive model for severe acute pancreatitis

SU Xiaofang， WANG Qinghua*

School of Nursing of Binzhou Medical University， Shandong 256603 China

*Corresponding Author" WANG Qinghua， E?mail： wangqinghua@bzmc.edu.cn

Abstract" Objective：To analyze the early risk factors of severe acute pancreatitis and establish an early predictive model.Methods：Data of patients with acute pancreatitis from July 2016 to July 2022 in a grade A tertiary hospital in Shandong Province were retrospectively collected and randomly divided into a modeling group of 630 cases（483 cases of non-severe acute pancreatitis，147 cases of severe acute pancreatitis） and a validation group of 270 cases.General data，vital signs，and serological indicators within 24 hours of admission were collected by the medical record system.Univariate and binary Logistic regression were used to screen the risk factors of severe acute pancreatitis.Combined with the risk factors，Logistic prediction models and early prediction models were established and verified.Results：In the modeling group，it was found by univariate and bivariate Logistics regression that C?reactive protein α?hydroxybutyrate dehydrogenase，hematokrit（HCT），abdominal fluid and respiratory rate were independent predictors of severe acute pancreatitis.Logistic prediction model was established for independent predictors.The AUC was 0.938（95%CI 0.910?0.967），the sensitivity was 93.75%，and the specificity was 87.13%.The ROC curve was used to calculate the truncation value of the independent predictor，and the unweighted prediction model was constructed.The truncation value of the model was 2.000，the AUC was 0.942，the sensitivity was 90.15%，and the specificity was 87.43%.Z?test was performed with BISAP and APACHE Ⅱ scores，and the AUC was statistically significant （Plt;0.05）.Conclusions：C?reactive protein，α?hydroxybutyrate dehydrogenase，HCT，abdominal fluid and respiratory rate were independent predictors of SAP.Based on the predictors，Logistic prediction model and early prediction model were constructed.The early prediction model had higher specificity，and had higher prediction effect.

Keywords" acute pancreatitis； the degree of severity； early warning； prediction model； influencing factors

摘要" 目的：分析重癥急性胰腺炎早期發生的危險因素，構建預測模型。方法：回顧性收集2016年7月—2022年7月山東省某三級甲等醫院住院治療的900例急性胰腺炎病例資料，隨機分成建模組630例（非重癥急性胰腺炎組483例，重癥急性胰腺炎組147例）和驗證組270例。通過病案系統收集病人入院時一般資料、生命體征、24 h血清學指標。采用單因素和二元Logistic回歸篩選重癥急性胰腺炎發生的危險因素，建立Logistic回歸預測模型和早期預測模型，并進行驗證。結果：C?反應蛋白、α?羥丁酸脫氫酶、紅細胞壓積、腹腔積液、呼吸頻率為重癥急性胰腺炎早期發生獨立預測因子，對獨立預測因子建立Logistic預測模型，其受試者工作特征（ROC）曲線下面積為0.938［95%CI（0.910，0.967）］，靈敏度為93.75%，特異度為87.13%，通過ROC曲線計算獨立預測因素最佳截斷值為2.000，ROC曲線下面積為0.942，靈敏度為90.15%，特異度為87.43%，在驗證組中，ROC曲線下面積為0.950，與床邊指數（BISAP）評分、急性生理和慢性健康狀況（APACHE Ⅱ）評分比較，差異有統計學意義（Plt;0.05）。結論：C?反應蛋白、α?羥丁酸脫氫酶、HCT、腹腔積液、呼吸頻率為重癥急性胰腺炎早期發生的獨立預測因子，基于預測因子構建的早期預測模型特異性更高，有較好預測效果。

關鍵詞" 急性胰腺炎；嚴重程度；早期預測；預測模型；影響因素

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2025.03.004

急性胰腺炎（acute pancreatitis，AP）是臨床常見急腹癥之一，發病率為13/10萬～45/10萬，且逐年升高[1]。在修訂版Atlanta分級（Revised Atlanta Classification，RAC）中將急性胰腺炎分為輕癥急性胰腺炎（mild acute pancreatitis，MAP）、中重癥急性胰腺炎（moderately severe acute pancreatitis，MSAP）、重癥急性胰腺炎（severe acute pancreatitis，SAP）[2]。輕癥急性胰腺炎病人無器官衰竭和全身或局部并發癥，重癥急性胰腺炎病人常伴有多器官衰竭和全身或局部并發癥，病死率高達30%。早期識別重癥急性胰腺炎病人給予相應液體復蘇和腸內營養等對癥治療，對其改善預后具有重要意義。目前，關于重癥急性胰腺炎預測主要包括臨床評分系統和血清學指標檢查2種方法，急性生理和慢性健康Ⅱ（Acute Physiology and Chronic Health Assessment Ⅱ，APACHE Ⅱ）評分、床邊嚴重程度指數（Bedside Index for Severity in Acute Pancreatitis，BISAP）是急性胰腺炎嚴重程度常用的評分標準，但因其評分系統存在指標復雜性、不易獲取性、強主觀性等局限性被限制使用[3]。C?反應蛋白（C?reactive protein，CRP）、紅細胞壓積（hematokrit，HCT）、尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血肌酐（creatinine，Cr）、血鈣、血清鐵蛋白、纖維蛋白原、D?二聚體、α?羥丁酸脫氫酶（α?hydroxybutyrate dehydrogenase，α?HBDH）等實驗室指標對急性胰腺炎嚴重程度預測存在影響因素較多、預測效能不一等問題[4]。護理人員較難解讀重癥急性胰腺炎早期評分系統，加之急性胰腺炎病情發展的復雜性和護理工作的繁雜性，使得護理人員不能及時對急性胰腺炎病人進行護理評估與診斷。本研究納入急性胰腺炎病人入院24 h一般資料和血清學指標，構建急性胰腺炎嚴重程度早期預測模型，旨在縮短急性胰腺炎評估時間，規避危險因素，為臨床護理人員監護重癥急性胰腺炎病人病情提供參考。

1" 對象與方法

1.1 研究對象

回顧性選取2016年7月—2022年7月在山東省某三級甲等醫院住院治療的900例急性胰腺炎病人為研究對象。納入標準：1）符合《中國急性胰腺炎診治指南，2021》[2]診治標準；2）年齡gt;18歲；3）發病至入院時間lt;72 h；4）臨床資料、病程記錄完整者。排除標準：1）慢性胰腺炎急性發作者；2）因手術或經內鏡逆行性胰膽管造影術（ERCP）等引起的急性胰腺炎者；3）急性胰腺炎發病前存在重要臟器功能不全者；4）合并妊娠、腫瘤等非原發性急性胰腺炎者；5）外院轉入者。隨機分成建模組630例（非重癥急性胰腺炎483例，重癥急性胰腺炎147例）和驗證組270例。本研究經醫院倫理委員會批準（倫理審批號：KYLL?2022?97），所有病人及其家屬均知情同意，自愿參與本研究。

1.2 研究方法

1.2.1 急性胰腺炎嚴重程度分級標準

采用修訂版Atlanta中急性胰腺炎嚴重程度分級：1）輕癥急性胰腺炎，具備急性胰腺炎實驗室指標改變和臨床表現，同時不具備局部或全身并發癥和器官功能衰竭；2）中重癥急性胰腺炎，具備急性胰腺炎實驗室指標改變和臨床表現，同時具備一過性的器官衰竭（lt;48 h可恢復），或具備局部或全身并發癥；3）重癥急性胰腺炎，具備急性胰腺炎生化改變和臨床表現，伴持續器官功能衰竭（gt;48 h），采用改良Marshall評分系統判定器官功能衰竭。

1.2.2 確定重癥急性胰腺炎的危險因素

計算機檢索中國知網、萬方數據庫、維普數據庫、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、PubMed、Web of Science等數據庫中有關急性胰腺炎危險因素的相關文獻、國內外診治指南和專家共識，中文檢索詞包括：“急性胰腺炎”“評分”“危險因素”“風險因素”“診治”“護理”；英文檢索詞包括：“acute pancreatitis”“score”“nurse”“risk factor”，檢索時限為2013年1月31日—2023年1月31日，參照診治指南、專家共識、重癥急性胰腺炎病人常見臨床癥狀與指標、臨床研究，同時結合目前常用評分系統條目指標，選取可能與急性胰腺炎嚴重程度相關危險因素條目，擬定重癥急性胰腺炎危險因素分析表。分析預試驗收集重癥急性胰腺炎病人危險因素，剔除無法收集的內容，最終確定重癥急性胰腺炎危險因素，見表1。

1.2.3 資料收集方法

通過醫院病案系統查詢病人病歷記錄。由研究者和1名經培訓合格研究生、2名經培訓合格且從事臨床護理3年、護師以上職稱的課題組成員完成資料收集，由培訓合格的1名課題組成員進行數據校準和復核。

1.3 統計學方法

使用SPSS 25.0和Medcalc 20.0（網址：https：//www.medcalc.org/）軟件對數據進行分析。符合正態分布的定量資料以均數±標準差（x±s）表示，行t檢驗；不符合正態分布的定量資料以中位數（四分位數）[M（P25，P75）]表示，行秩和檢驗；定性資料采用例數、百分比（%）表示，行χ2檢驗。使用受試者工作特征曲線（ROC）分析各評分系統預測效能。采用Medcalc軟件比較早期預警模型與BISAP、APACHEⅡ評分預測效能差異。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2" 結果

2.1 重癥急性胰腺炎病人影響因素的單因素分析

建模組中非重癥急性胰腺炎病人483例，重癥急性胰腺炎病人147例（中重癥急性胰腺炎病人35例，重癥急性胰腺炎病人112例），非重癥急性胰腺炎組中，男340例，女143例；重癥急性胰腺炎組中，男102例，女45例。單因素分析結果顯示，重癥急性胰腺炎組呼吸、紅細胞壓積、降鈣素原、紅細胞沉降率、凝血酶原時間、D?二聚體、血糖、尿素氮、乳酸脫氫酶、α?羥丁酸脫氫酶、CRP均高于非重癥急性胰腺炎組，差異均有統計學意義（Plt;0.05）。非重癥急性胰腺炎組白蛋白高于重癥急性胰腺炎組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。詳見表2。

2.2 重癥急性胰腺炎病人影響因素的多因素Logistic回歸分析

將單因素分析中有統計學意義變量進行二元Logistic回歸分析，變量賦值方式見表3，結果顯示，呼吸、CRP、α?羥丁酸脫氫酶、紅細胞壓積、腹腔積液是重癥急性胰腺炎的獨立預測因子（Plt;0.05）。對上述指標進行共線性診斷，結果顯示各預測因子間無多重共線性問題，詳見表4。

2.3 建立重癥急性胰腺炎病人Logistic回歸預測模型和早期預測模型

2.3.1 建立重癥急性胰腺炎病人Logistic回歸預測模型

根據二元Logistic回歸分析結果，建立預測急性胰腺炎嚴重程度的回歸方程：Logit（P）=-55.570+1.257S呼吸+0.051SCRP+0.052Sα?羥丁酸脫氫酶+0.305S紅細胞壓積+

1.183S腹腔積液，有腹腔積液為1，無腹腔積液為0。Logistic回歸預測模型的ROC曲線下面積（AUC）為0.938[95%CI（0.910，0.967）]，最佳截斷值為0.242，靈敏度、特異度分別為93.75%、87.13%。采用Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗評價2種模型預測值和實際觀測值間的擬合度，χ2=9.128，P=0.264，模型擬合度良好，詳見表5。

2.3.2 建立重癥急性胰腺炎早期預測模型

采用ROC曲線確定各指標截斷值，建立早期預測模型，按最佳截斷值將其連續性變量轉換為二分類變量，根據新評分標準計算急性胰腺炎嚴重程度分值，即評分標準=SCRP+Sα?羥丁酸脫氫酶+S紅細胞壓積+S呼吸+S腹腔積液，S代表根據各預測因子截斷值劃定得分。早期預測模型AUC為0.942[95%CI（0.901，0.968）]，靈敏度為90.15%，特異度為87.43%，最佳截斷值為2.000。Logistic回歸模型和早期預測模型預測效能差異無統計學意義（Pgt;0.05），見表5。

2.4 重癥急性胰腺炎嚴重程度早期預測模型的驗證

驗證組通過Hosmer?Lemeshow檢驗和AUC驗證模型預測價值，早期預測模型在入院24 h預測重癥急性胰腺炎能力優于BISAP評分、APACHE Ⅱ評分[AUC=0.950，95%CI（0.910，0.969）]，靈敏度為96.12%，特異度為94.57%，經Medcalc對AUC進行檢驗，結果顯示，差異有統計學意義（Plt;0.05），詳見表6。

3" 討論

急性胰腺炎是消化系統常見疾病之一，根據嚴重程度不同，治療方式與預后不同，輕癥急性胰腺炎病人多為自限性疾病，規范治療后預后良好，少數病人發展為重癥急性胰腺炎，死亡率高達30%。因此，早期識別有重癥急性胰腺炎風險病人進行臨床診治對其改善預后非常重要。目前，臨床評估急性胰腺炎病情方式為評分系統、血清學指標變化、臨床表現、影像學資料，雖然臨床上用于評估急性胰腺炎嚴重程度指標較多，但目前尚未發現一種較為理想、易測的早期預測模型。

3.1 重癥急性胰腺炎病人嚴重程度的危險因素

本研究通過回顧性分析收集急性胰腺炎病人病例資料，篩選重癥急性胰腺炎預測價值較高指標，建立重癥急性胰腺炎預測模型，結果顯示，重癥急性胰腺炎組中CRP、α?羥丁酸脫氫酶、紅細胞壓積、腹腔積液、呼吸頻率均高于非重癥急性胰腺炎組，差異均有統計學意義（Plt;0.05）。Logistics回歸分析結果顯示，紅細胞壓積、CRP、α?羥丁酸脫氫酶、腹腔積液、呼吸為預測重癥急性胰腺炎的獨立危險因素，可預測急性胰腺炎早期發生嚴重程度。

3.1.1 CRP

CRP是由白細胞介素（IL）?1和IL?6等細胞因子誘導肝臟合成的急性期炎癥反應物，當機體出現感染引起的炎癥反應時，血液中CRP水平在數小時內急劇升高[5]。研究發現，入院早期CRP升高對預測重癥急性胰腺炎并發癥和死亡有較高的準確性[6]。本研究結果發現，CRPgt;134.3 mg/L時發展成為重癥急性胰腺炎可能性大，其AUC為0.916[95%CI（0.861，0.954）]，提示CRP是急性胰腺炎發展為重癥的預測因子。

3.1.2 α?羥丁酸脫氫酶

α?羥丁酸脫氫酶可催化α?羥丁酸氧化成α?酮丁酸[7]，與乳酸脫氫酶、肌酸激酶等構成心肌酶譜。有研究發現，血清羥丁酸脫氫酶水平在心肌梗死、動脈粥樣硬化和肝損傷中有明顯變化[8]。本研究發現，α?羥丁酸脫氫酶預測重癥急性胰腺炎的AUC為0.953[95%CI（0.906，0.980）]，靈敏度為95.24%，特異度為83.09%，最佳截斷值為189.3 U/L。而Xiao等[9]研究發現，α?羥丁酸脫氫酶gt;195 U/L時對重癥急性胰腺炎器官衰竭有較好預測價值，靈敏度為75.0%，特異度為74.6%，預測能力高于乳酸脫氫酶，表明其可能成為急性胰腺炎預后指標之一。其截斷值不同可能與納入急性胰腺炎病人年齡分布和合并基礎疾病不同有關。

3.1.3 紅細胞壓積

紅細胞壓積是反映紅細胞濃度的指標，急性胰腺炎發生時，造成血管收縮和血小板激活，增加血小板凝聚和血栓形成，血漿成分丟失，血液濃縮，紅細胞壓積升高[10]。紅細胞壓積是Ranson評分系統中的一項評價指標，但作為單一指標對急性胰腺炎預測研究結果尚不統一[11]。史立軍等[12]研究發現，入院早期時紅細胞壓積值判斷重癥急性胰腺炎的靈敏度、特異度分別為63.41%、65.09%，提示紅細胞壓積可以作為重癥急性胰腺炎早期預測指標，與本研究結果一致。

3.1.4 腹腔積液

腹腔積液是由于早期重癥急性胰腺炎病人毛細血管通透性增加，導致炎癥因子等有害物質滲透至腹腔而形成，其次由于病人后期可出現假性囊腫等并發癥，囊內胰液等液體相關聯的胰管破裂進入腹腔導致炎癥發生，形成腹腔積液[13]。Samanta等[14]研究發現，未合并腹腔積液的急性胰腺炎病人出現器官衰竭和胰腺壞死的概率明顯低于并發腹腔積液病人。本研究結果發現，腹腔積液預測重癥急性胰腺炎發生具有一定的診斷價值（AUC=0.836）。

3.1.5 呼吸頻率

呼吸系統是重癥急性胰腺炎病人發生器官衰竭最先受累、最嚴重器官之一[15]。研究表明，因炎癥因子過度釋放，炎癥介質覆蓋肺部組織，毛細血管通透性增加，內皮組織損傷，導致液體流向組織間隙，引起肺塌陷，使組織供氧能力下降[16]。提示呼吸頻率為重癥急性胰腺炎的危險因素之一，呼吸頻率gt;23/min提示可能出現急性肺損傷前兆，若病情持續惡化可引發呼吸衰竭，應在發生急性肺損傷之前提前轉入重癥監護室進行對癥治療。

3.2 重癥急性胰腺炎病人早期預測模型應用價值高，具有可行性

經Logistic回歸建立急性胰腺炎嚴重程度預測模型，同時構建早期預測模型，其AUC分別為0.938，0.942。AUC為0.7～0.9，提示預測模型具有一定的診斷價值，AUCgt;0.9時提示具有較高的診斷價值[17]。本研究結果顯示，2種預測模型對急性胰腺炎嚴重程度均具有較高預測效能。2種預測模型靈敏度分別為93.75%、90.15%，體現預測模型篩選重癥急性胰腺炎價值較高，特異度為87.13%、87.43%，體現篩選非重癥急性胰腺炎的能力較強，降低其誤診率和漏診率。對Logistic回歸預測模型和早期預測模型進行比較發現，早期預測模型與Logistic回歸預測模型差異無統計學意義（Pgt;0.05），說明2種預測模型對急性胰腺炎嚴重程度的預測效能較為接近，體現早期預測模型構建的科學性與嚴謹性。采用Medcalc軟件對早期預測模型與APACHE Ⅱ、BISAP評分進行比較發現，早期預測模型預測重癥急性胰腺炎價值高于APACHE Ⅱ評分、BISAP評分（Plt;0.05），說明早期預測模型預測重癥急性胰腺炎發生價值高于APACHE Ⅱ評分、BISAP評分。

綜上所述，本研究經多因素Logistic回歸分析發現，CRP、α?羥丁酸脫氫酶、紅細胞壓積、腹腔積液、呼吸頻率是重癥急性胰腺炎的早期獨立預測因子，基于5項血清學指標構建的早期預測模型具有較高的預測效能。本評分系統的血清學指標易獲取、花費較低，醫務人員主觀性較低，且預測效能高于BISAP、APACHE Ⅱ評分系統。此評分系統的建立以期幫助護理人員對發展為重癥急性胰腺炎病人進行早期觀察、早期分流、準確預測，提供急性胰腺炎病人更長的治療時間窗，縮短病人住院時間，改善健康結局。

4" 小結

本研究以CRP、α?羥丁酸脫氫酶、紅細胞壓積、腹腔積液、呼吸頻率5個重癥急性胰腺炎危險因素構建早期預測模型，對急性胰腺炎病人發生重癥急性胰腺炎具有一定的預測作用。本研究不足之處為單中心、回顧性橫斷面研究，存在地域性差異，故仍需多中心、大樣本、前瞻性研究證實早期預測模型的預測作用。未來研究可通過建立網頁計算器進行研究，通過病人動態數據實時監測病人病情變化，為臨床護理人員早期識別重癥急性胰腺炎高危病人提供參考依據，為醫生采納護理建議提供客觀指導。

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（收稿日期：2023-05-18；修回日期：2024-11-20）

（本文編輯 曹妍）