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目的 探讨脓毒症患者急性肾损伤(AKI)的影响因素,并构建预测模型.方法 回顾性选取脓毒症患者200 例,根据是否发生AKI将其分为AKI组(80 例)和非AKI组(120 例),收集所有患者一般资料、临床资料、入院时实验室检查结果及炎症因子水平并进行组间比较.采用多因素logistic回归分析探讨影响脓毒症患者发生AKI的因素.构建Nomogram预测模型,采用Bootstrap法对模型进行内部验证,绘制校准曲线及受试者工作特征(ROC)曲线评价模型,绘制决策曲线评价临床净获益.同时另选取172 例脓毒症患者进行外部验证.结果 AKI组BMI、急性生理学和慢性健康状况评分系统(APACHE)Ⅱ评分、肿瘤坏死因子(TNF)-α、IL-6、C 反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)水平及合并糖尿病患者比例均高于非AKI组,PLT计数低于非AKI组(P<0.05).多因素logistic分析结果显示,BMI、合并糖尿病、PLT、TNF-α、IL-6、CRP、PCT均为脓毒症患者发生AKI的影响因素(P<0.05).经内部验证,Nomogram预测模型预测脓毒症患者发生AKI相关因素的一致性指数为 0.902(95

作者:李雅琳;李东风;孙振康;王静

来源:临床内科杂志 2023 年 40卷 11期

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作者:
李雅琳;李东风;孙振康;王静
来源:
临床内科杂志 2023 年 40卷 11期
标签:
脓毒症 急性肾损伤 炎症因子 预测模型 Sepsis Acute kidney injury Inflammatory factors Predictive model
目的 探讨脓毒症患者急性肾损伤(AKI)的影响因素,并构建预测模型.方法 回顾性选取脓毒症患者200 例,根据是否发生AKI将其分为AKI组(80 例)和非AKI组(120 例),收集所有患者一般资料、临床资料、入院时实验室检查结果及炎症因子水平并进行组间比较.采用多因素logistic回归分析探讨影响脓毒症患者发生AKI的因素.构建Nomogram预测模型,采用Bootstrap法对模型进行内部验证,绘制校准曲线及受试者工作特征(ROC)曲线评价模型,绘制决策曲线评价临床净获益.同时另选取172 例脓毒症患者进行外部验证.结果 AKI组BMI、急性生理学和慢性健康状况评分系统(APACHE)Ⅱ评分、肿瘤坏死因子(TNF)-α、IL-6、C 反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)水平及合并糖尿病患者比例均高于非AKI组,PLT计数低于非AKI组(P<0.05).多因素logistic分析结果显示,BMI、合并糖尿病、PLT、TNF-α、IL-6、CRP、PCT均为脓毒症患者发生AKI的影响因素(P<0.05).经内部验证,Nomogram预测模型预测脓毒症患者发生AKI相关因素的一致性指数为 0.902(95

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