目的 创建基于logistic回归预测模型的新型危重症评分量表,评价量表对患者转入重症监护室(ICU)及死亡的预测价值.方法 回顾性收集2022年10月至2023年10月该院HIS系统1000例患者的临床资料,基于既往研究创建的logistic回归预测ICU转入率模型创建新型危重症评分量表.分别以改良早期预警评分(MEWS)和急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APCHEⅡ)评分为参考,采用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评价新型危重症评分量表对患者转入ICU及死亡的预测价值.结果 患者ICU转入率为29.8％,死亡率为8.10％.转入ICU或死亡患者的新型危重症评分量表、MEWS和APCHEⅡ评分明显高于未转入ICU或死亡患者(P<0.05).新型危重症评分量表、MEWS和APCHEⅡ评分对转入ICU的预测价值均为高等(P<0.05),AUC分别为0.917、0.922、0.934,灵敏度分别为82.26％、84.22％、90.57％,特异度分别为80.36％、73.50％、83.45％,Youden指数分别为62.62％、57.72％、74.02％.新型危重症评分量表、MEWS和APCHEⅡ评分对死亡的预测价值均为高等(P<0.05),AUC分别为0.924、0.914、0.933,灵敏度分别为93.48％、86.38％、84.67％,特异度分别为73.46％、79.38％、88.69％,Youden指数分别为66.94％、65.76％、73.36％.结论 新型危重症评分量表对患者转入ICU及死亡的预测价值同传统量表基本一致,可作为新的ICU患者评价工具.

目的:构建儿童重症细菌感染死亡风险模型并同儿科早期预警评分(pediatric early warning score, PEWS)、小儿危重病例评分(pediatric critical illness score, PCIS)和小儿死亡风险评分Ⅲ(pediatric risk of mortalityⅢ, PRISM Ⅲ)进行比较。方法:选取南京医科大学附属儿童医院PICU2017年5月至2022年6月收治的178名危重患儿。在获得父母/监护人的知情同意后，收集患儿的性别、年龄、身高、体重等基本信息，以及心率、收缩压、呼吸频率等指标。在患儿进入PICU 24 h后进行评分，根据入院后28 d生存状态将患儿分为存活组和死亡组。构建死亡风险模型，并绘制列线图。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，并通过ROC曲线下面积(area under curve, AUC)评估和比较死亡风险模型、PEWS、PCIS和PRISM Ⅲ预测死亡风险的价值。结果:178例危重患儿中11例因资料严重缺失、住院未超过24 h被排除。共167例患儿纳入分析，其中28 d存活组134例，死亡组33例。用瞳孔改变、意识状态、皮肤颜色、是否行机械通气、总胆固醇、凝血酶原时间构建了儿童重症细菌感染死亡风险预测模型。ROC曲线分析表明，死亡风险模型预测重症细菌感染儿童死亡AUC是0.888( P<0.05)，PEWS、PCIS和PRISM Ⅲ预测重症细菌感染儿童死亡的AUC分别为0.769( P<0.05)、0.575( P<0.05)和0.759( P<0.05)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示死亡风险模型和PEWS预测病死率与实际病死率的一致性最好( χ2＝5.180， P＝0.738； χ2＝4.939， P＝0.764)，PCIS和PRISM Ⅲ预测病死率与实际病死率的拟合效果尚可( χ2＝9.110， P＝0333； χ2＝8.943， P＝0.347)。 结论:死亡风险模型对重症细菌感染患儿的预后价值较PEWS、PCIS和PRISM Ⅲ更好。

Sepsis-3定义在脓毒症诊断中的价值已被广泛接受和应用。白细胞(WBC)、血小板计数、C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)和白蛋白等指标在尿源性脓毒症早期预警和诊断中应用最为广泛和方便，PCT的特异性和敏感性相对更高，WBC急剧下降对脓毒性休克具有很强的预警性，CRP的特异性相对低。IL-6、CD64、Presepsin、miRNA、PTX-3等是较新的更有价值的指标，具有更高的敏感性和特异性，但对检测技术要求较高，需要统一和规范的检测标准。多个生物标志物的组合以及与临床评分系统结合较单个生物标志物更具有临床应用价值。

肝细胞癌（HCC）的综合管理是一个全程、动态和个体化的过程。如何科学地确定肝癌高危/极高危人群、制定分层的监测方案，是早发现、早诊断和提高HCC总体生存率的关键环节。基于HCC风险预测模型、极早期预警标志物和早期筛查工具，精准识别高危/极高危人群，并将其运用于医院和社区筛查，构建医院社区一体化的"金字塔"HCC筛查模式，对HCC高危人群及患者实行跨学科科学管理和治疗，最终降低肝癌相关死亡率。

目的:基于Logistic回归构建和验证院内急诊抢救室心脏骤停患者预测模型。方法:本研究为回顾性队列研究，纳入2020年1月至2021年7月新疆医科大学第一附属医院急诊抢救室的患者。收集患者的一般资料、生命体征、临床症状及实验室检查结果等，观察结局为患者在24 h内发生心脏骤停。按照7∶3的比例随机将患者分为建模组和验证组。用LASSO回归和多因素Logistic回归筛选预测因素，并构建院内急诊抢救室患者发生心脏骤停的预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）、校准曲线和临床决策曲线评估预测模型的价值。结果:共纳入784例急诊抢救室患者参与研究，发生心脏骤停患者384例。最终筛选出10个变量并构建心脏骤停风险预测模型：Logit（ P）= -4.503+2.159×改良早期预警评分（modified early warning score，MEWS）评分+2.095×胸痛+1.670×腹痛+2.021×呕血+2.015×手脚湿冷+5.521×气管插管+0.388×静脉血乳酸-0.100×白蛋白+0.768×血K ++0.001×D-二聚体。建模组AUC为0.984（95% CI: 0.976~0.993），验证组的AUC为0.972（95% CI: 0.951~0.993），该预测模型具有良好的校准度、区分度和临床应用价值。 结论:基于MEWS评分、胸痛、腹痛、呕血、手脚湿冷、气管插管、静脉血乳酸、白蛋白、血K +和D-二聚体构建院内急诊抢救室心脏骤停预测模型，预测急诊抢救室患者发生心脏骤停的概率并及时调整治疗策略。

目的:研究急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患儿经机械通气治疗后并发症发生风险及其与儿童早期预警评分(PEWS)、实验室相关指标的关系。方法:本研究为病例对照研究。采用非随机抽样的方法纳入2017年2月至2020年2月西北妇女儿童医院98例接受机械通气治疗的ARDS患儿，记录治疗期间呼吸机相关肺损伤(VILI)并发症发生率。采用Cox风险回归模型分析PEWS和实验室检测指标及并发症的关系，并通过多元逐步Cox回归模型建立并发症风险的预测模型。结果:98例患儿中，36例发生VILI并发症，其中肺不张15例，纵隔气肿13例，皮下气肿8例，并发症总发生率为36.73%。多元逐步Cox回归模型分析结果显示：氧合指数、呼气末正压下降，潮气量、肿瘤坏死因子α、白细胞介素6、白细胞介素8及PEWS升高是影响并发症的独立因素( P值均<0.05)。判断并发症风险的Nomogram预测模型，C-index为0.83。 结论:ARDS患儿机械通气治疗后VILI并发症发生率较高，其发生风险与PEWS、潮气量及IL-8等血清炎性因子水平密切相关。将PEWS、潮气量及IL-8作为变量建立预测模型，有助于判断并发症发生风险。

目的:调查耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌(carbapenem-resistant enterobacteriaceae，CRE)在儿童肝移植患儿中的定植与感染率，分析CRE感染的预后及高危因素。方法:纳入天津市第一中心医院于2017年8月1日至2018年1月31日接受肝移植术的患儿共152例，其中男65例，女87例，平均年龄为7个月；37例为器官捐献全肝移植，113例为活体左外叶肝移植，2例为辅助性肝移植。收集包括术前一般情况、手术情况、术后并发症等资料；在患儿进入ICU以及转出ICU的时刻留取肛拭子细菌培养，筛查是否存在肠道CRE定植，以术后是否出现CRE感染进行分组(术后CRE感染13例，无CRE感染139例)，将患儿分为感染组和非感染组。进行单因素分析及多元Logistic回归分析确定CRE感染的独立危险因素，并对两组患儿的存活率进行分析。结果:所有患儿中，术前CRE感染、术前巨细胞病毒(cytomegalovirus，CMV)感染、术前败血症的发生率在感染组明显高于非感染组，差异具有统计学意义( P<0.005)。两组患儿在术前住院时间、体内留置中心静脉导管、儿童终末期肝病模型(pediatric end-stage liver disease，PELD)评分、术前抗生素暴露以及其他感染性疾病方面差异无统计学意义( P>0.05)。感染组在术中出血量、手术时间方面显著高于非感染组，差异具有统计学意义( P<0.05)。感染组在术后ICU治疗时间、术后非计划手术发生率、术后机械通气>24 h、入ICU前CRE定植的发生率明显高于非感染组，差异具有统计学意义( P<0.05)。与CRE感染高度相关的一些指标，如术后肺炎、肠瘘的发生率、术后1个月的降钙素原(procalcitonin，PCT)水平，在感染组也明显高于非感染组，差异具有统计学意义( P<0.05)。两组患儿在移植肝血管并发症、胆道并发症、各种原因的肝功能不全等方面的差异无统计学意义( P>0.05)。两组均存在CRE肠道定植者，感染组CRE定植12例，其中入ICU前定植9例，入ICU后定植3例；非感染组CRE定植32例，定植率23.0%(32/139)，其中入ICU前定植17例，入ICU后定植15例。Logistic回归分析提示肝移植术后CRE感染的独立危险因素包括术前CRE感染、入ICU前CRE定植、术后ICU治疗时间。感染组4例死亡；非感染组3例死亡，病死率2.2%(3/139)。 结论:CRE感染进展快，预后差，病死率高。因肝移植患儿术后发生CRE感染的独立危险因素包括肝移植术前CRE感染、入ICU前CRE定植等，所以进行肛拭子CRE筛查有利于早期预警CRE感染的发生。

目的:提出新型冠状病毒肺炎传染病暴发期区域性防控(Regional Control and Prevention, RCP)系统概念，设计基于区域现有网络架构和信息系统的应急性防疫辅助信息系统，建立远程智能医疗会诊与咨询及远程办公平台，研发区域内人群的风险评级与预警技术，提高区域性的应急重大传染病防控能力。方法:以高校、附属(教学)医院及云应用为典型RCP区域单元，建立云与高校及附属(教学)医院现有局域网交互方法，实现网络环境的远程办公、远程医学影像、心理与伦理会诊与咨询互动；应用基于复杂网络的多主体传播模型，结合全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)和电子围栏技术，实现区域内单元、人员的风险分级与早期预警。结果:在RCP内采用校园网、附属(教学)医院内网以及互联网相结合的系统架构，用分布式技术、云存储方式进行动态衔接，网间中间库数据缓冲区机制，实现各单元远程医疗会诊与远程办公。依托平台，应用基于复杂网络的多主体传播模型和元胞自动机模型等，利用GPS、RFID和电子围栏技术，实现区域内人群暴露风险评分与预警。结论:在重大传染病流行阶段，RCP系统的建设可提高应急情况下防疫响应速度，提供基于数据的合理预警和风险评级，减少易感人群的暴露风险。RCP系统的设计开发是系统化工程，需要结合区域结构与功能特点，并且区域内前期的信息化工作基础与应急开发团队水平决定了开发进度、维护和实际应用的效果，建议建立平战结合RCP模式，纳入政府疾控体系，以提升国家和区域重大传染病防控水平和能力。

目的:建立急性胰腺炎（acute pancreatitis，AP）并发急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS）的早期预警模型，并评价其诊断价值。方法:选取2018年1月至2021年1月在北京大学人民医院急诊科诊治的急性胰腺炎患者为研究对象。以诊断急性胰腺炎后14 d为观察终点，根据是否发生ARDS分为ARDS组和对照组。比较两组患者一般特征、实验室检查指标、影像学指标及临床评分，先进行单因素分析，具有统计学意义及临床意义的指标再进行多因素Logistic分析，最终建立风险预测模型，计算该模型的诊断灵敏度、特异度，绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC），并与Ranson评分及BISAP评分的诊断价值进行比较。结果:共纳入442例患者，ARDS组72例，对照组370例。两组患者相比，ARDS组患者早期出现发热症状的比例更高，而氧合指数更低，ARDS组患者炎症指标、γ-GGT、血淀粉酶、血尿素氮、血糖均高于对照组，而血钙、血浆白蛋白、CO 2结合力水平则低于对照，两组相比均差异有统计学意义。将上述差异有统计学意义的指标临床筛选后进行单因素和多因素Logistic回归分析，中性粒细胞计数升高（ OR=2.838，95% CI 1.339~6.018， P=0.007）、PCT水平升高（ OR=1.198，95% CI 1.025~1.399， P=0.023）、血尿素氮水平升高（ OR=1.665，95% CI 1.463~1.955， P=0.027）、氧合指数下降（ OR=0.603，95% CI 0.384~0.949， P=0.029）为急性胰腺炎患者并发ARDS的危险因素。根据上述因素，建立急性胰腺炎患者并发ARDS早期预警模型：Logistic ARDS/AP =35.131+1.043NEUT+0.408BUN-0.505OI+0.18PCT。该预警模型的诊断敏感度为84.72%（61/72），特异度为85.68%（317/370），阳性预测值为53.51%（61/114），阴性预测值为96.64%（317/328），诊断准确率为85.52%（378/442），ROC曲线下面积为0.894（95% CI 0.851~0.938）。该预警模型在急性胰腺炎并发ARDS中的预测能力优于Ranson评分、BISAP评分、APACHEⅡ评分及CTSI评分（AUC 0.894 vs. 0.823 vs. 0.756 vs. 0.818 vs. 0.723）。 结论:基于中性粒细胞计数、血尿素氮、发病早期氧合指数、降钙素原建立起来的预测模型具有早期预测急性胰腺炎并发ARDS的价值，且优于其他评分系统，可以更好的指导治疗，改善预后。

目的:探讨脓毒症患者发生脓毒症相关性脑病（SAE）的流行病学特点，分析其危险因素并构建预测模型，为临床早期识别SAE患者及改善患者临床结局提供依据。方法:采用回顾性研究，选择2022年2月至2023年2月新疆医科大学第一附属医院重症医学中心收治的脓毒症患者，根据是否发生SAE分为脓毒症组和SAE组；并以同期24例非脓毒症患者作为对照（非脓毒症组）。收集患者人口学资料，入重症监护病房（ICU）时的相关评分和实验室指标，以及预后指标等，采用单因素分析和多因素Logistic回归分析脓毒症及SAE的危险因素，并绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），评价各危险因素对脓毒症和SAE的预测价值。结果:共纳入130例脓毒症患者，其中52例发生SAE，SAE发生率为40.00%。各组患者预后指标中ICU住院时间及总住院时间比较差异有统计学意义，住院费用、机械通气时间等比较差异无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示，肺部感染〔优势比（ OR）＝46.817，95%可信区间（95% CI）为5.624～389.757， P＝0.000〕、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ： OR＝1.184，95% CI为1.032～1.358， P＝0.016）、序贯器官衰竭评分（SOFA： OR＝9.717，95% CI为2.618～36.068， P＝0.001）、Charson合并症指数评分（CCI： OR＝4.836，95% CI为1.860～12.577， P＝0.001）、血红蛋白（Hb： OR＝0.893，95% CI为0.826～0.966， P＝0.005）、谷氨酰转肽酶（ OR＝1.026，95% CI为1.008～1.045， P＝0.006）是ICU患者发生脓毒症的独立危险因素；肺部感染（ OR＝28.795，95% CI为3.296～251.553， P＝0.002）、APACHEⅡ评分（ OR＝1.273，95% CI为1.104～1.467， P＝0.001）、SOFA评分（ OR＝8.670，95% CI为2.330～32.261， P＝0.001）、CCI（ OR＝5.141，95% CI为1.961～13.475， P＝0.001）、Hb（ OR＝0.922，95% CI为0.857～0.993， P＝0.031）、谷氨酰转肽酶（ OR＝1.020，95% CI为1.002～1.038， P＝0.030）是脓毒症患者发生SAE的独立危险因素。ROC曲线分析显示，肺部感染、APACHEⅡ评分、SOFA评分、CCI、Hb、谷氨酰转肽酶对脓毒症预测的曲线下面积（AUC）分别为0.792、0.728、0.987、0.933、0.720、0.699；上述6个变量联合预测脓毒症的AUC为1.000，敏感度为100%，特异度为100%。肺部感染、APACHEⅡ评分、SOFA评分、CCI、Hb对SAE预测的AUC分别为0.776、0.810、0.907、0.917、0.758；上述5个变量联合预测SAE的AUC为0.975，敏感度为97.3%，特异度为93.1%。 结论:脓毒症并发脑病时病情更严重；合并肺部感染及Hb、APACHEⅡ评分、SOFA评分、CCI升高是脓毒症患者并发SAE的独立危险因素，上述5个指标联合对SAE的早期筛查和预防具有良好的预测价值。