预测首次发作急性胰腺炎病情严重程度列线图的建立

目的 建立一个对首次发作急性胰腺炎(AP)病情严重程度有早期预测价值的可视化的列线图.方法 收集2013年1月至2016年1月间温州医科大学附属第一医院收治的发病72 h内入院的首次发作AP患者706例,依据2012年亚特兰大分类标准将AP患者分为非重症胰腺炎(NSAP,即MAP+MSAP)和重症胰腺炎(SAP)两组,统计并分析患者的一般资料(年龄、体重指数和入院时间等)、实验室检查(血淀粉酶、血糖、白蛋白、白细胞、肌酐、尿素氮)结果 .对纳入的相关临床指标进行Logistic单因素及多因素回归分析,根据有统计学差异的指标得出回归方程式,利用R语言软件可视化处理逻辑回归(LR)模型获得列线图,并通过受试者工作特征(ROC)曲线分析验证.结果 单因素Logistic回归分析结果显示,NSAP和SAP两组间血糖、入院时肌酐、入院24 h肌酐、入院时尿素氮、入院24 h尿素氮、白细胞及白蛋白的OR(95％CI)值分别为1.132(1.080～1.186),1.019(1.013～1.025),1.026(1.020～1.033),1.066(1.035～1.099),1.333(1.241～1.432),1.083(1.032～1.136)和0.853(0.811～0.889),差异均有统计学意义(P值均<0.01).经多因素Logistic回归分析LR模型的回归方程式为Y=-2.657～-0.116×白蛋白(g/L)+0.082×白细胞(×109/L)+0.118×血糖(mmol/L)+0.022×入院24 h肌酐(μmol/L).列线图总分超过60分有发生SAP的可能,总分超过130分发生SAP可能将高达14％以上.进一步通过ROC曲线分析验证,本研究建立的LR模型的曲线下面积(AUC)预测SAP发生的灵敏度、特异度均优于尿素氮、肌酐、BISAP评分单独预测.结论 本列线图可能是预测首次AP病情严重程度的有效临床工具.