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目的:基于重症下呼吸道感染(LRTIs)患者的临床资料、早期免疫功能参数和动态衍生炎症指标构建入院28 d和90 d预后模型、绘制列线图并评价模型。方法:本研究为队列研究。采用非随机抽样法,纳入2020年9月至2023年3月航天中心医院收治的年龄≥65岁的101例重症LRTIs患者,随访患者入院28 d和90 d生存情况,分为28 d死亡组23例和存活组78例,90 d死亡组40例和存活组61例。收集患者的临床资料,检测入院24 h、第3天和第7天的血常规、血生化,入院24 h的淋巴细胞亚群和免疫球蛋白水平。利用单因素分析和多因素logistic回归分析筛选预后危险因素构建模型,Bootstrap法进行内部验证并绘制列线图,以ROC曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型的区分度、一致性和临床有效性。结果:使用血管活性药物、C反应蛋白/白蛋白(入院第7天)升高、IgG和IgM升高是28 d预后的危险因素(均 P<0.05)。28 d模型AUC值0.88,内部验证AUC值0.85;当预测概率为0.1~0.5时,预测值略高于实测值;DCA显示临床有效性高。使用血管活性药物、并发多器官功能障碍综合征、CD8 +细胞和CD16 + CD56 +细胞计数降低是90 d预后的危险因素(均 P<0.01)。90 d模型AUC值0.96,内部验证AUC值0.94;预测值

作者:齐天琪;李曼玉;杨靖娴;吴晓瑞

来源:国际呼吸杂志 2023 年 43卷 12期

知识库介绍

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作者:
齐天琪;李曼玉;杨靖娴;吴晓瑞
来源:
国际呼吸杂志 2023 年 43卷 12期
标签:
重症下呼吸道感染 列线图 免疫功能参数 衍生炎症指标 预测模型 Severe lower respiratory tract infections Nomograms Immune parameters Derived inflammatory markers Prediction model
目的:基于重症下呼吸道感染(LRTIs)患者的临床资料、早期免疫功能参数和动态衍生炎症指标构建入院28 d和90 d预后模型、绘制列线图并评价模型。方法:本研究为队列研究。采用非随机抽样法,纳入2020年9月至2023年3月航天中心医院收治的年龄≥65岁的101例重症LRTIs患者,随访患者入院28 d和90 d生存情况,分为28 d死亡组23例和存活组78例,90 d死亡组40例和存活组61例。收集患者的临床资料,检测入院24 h、第3天和第7天的血常规、血生化,入院24 h的淋巴细胞亚群和免疫球蛋白水平。利用单因素分析和多因素logistic回归分析筛选预后危险因素构建模型,Bootstrap法进行内部验证并绘制列线图,以ROC曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型的区分度、一致性和临床有效性。结果:使用血管活性药物、C反应蛋白/白蛋白(入院第7天)升高、IgG和IgM升高是28 d预后的危险因素(均 P<0.05)。28 d模型AUC值0.88,内部验证AUC值0.85;当预测概率为0.1~0.5时,预测值略高于实测值;DCA显示临床有效性高。使用血管活性药物、并发多器官功能障碍综合征、CD8 +细胞和CD16 + CD56 +细胞计数降低是90 d预后的危险因素(均 P<0.01)。90 d模型AUC值0.96,内部验证AUC值0.94;预测值

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