[发明专利]一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型及其构建方法

说明书

本发明提供了一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型及其构建方法，所述预测模型包括连续性变量和分类变量；所述预测模型还包括预测概率表达式P的截断值为0.6316，用于界定一过性和持续性AKI的风险。所述构建方法包括步骤S1收集临床数据、步骤S2选择排名前20位的特征用于进一步特征筛选、步骤S3筛选14位变量、步骤S4使用logistic回归构建重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型以及步骤S5构建的预测模型。本发明为临床医师提供了一个简单、实用的一过性和持续性AKI风险预测工具。

技术领域

本发明涉及肾脏病和重症护理技术领域，具体涉及一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型及其构建方法。

背景技术

急性肾损伤(简称AKI)是重症脓毒症患者常见和严重的并发症之一。研究显示，约60％的重症脓毒症患者合并AKI。然而，AKI的发生与患者短期和长期不良结局风险增加有关，如死亡、心血管并发症和慢性肾功能不全等。由于AKI持续时间长短和AKI肾功能恢复情况均会影响AKI患者的预后，第16届急性疾病质量倡议会议建议，根据AKI发生后持续是否超过48小时，将AKI分为一过性AKI和持续性AKI。相比于一过性AKI脓毒症患者，持续性AKI脓毒症患者对应着更强的炎症和促凝反应、更严重的血管完整性丧失以及更高的死亡率和长期不良预后的发生风险。早期预测持续性AKI的发生有助于临床医师对患者进行危险分层，从而选择个体化的治疗策略，如制定合理的液体管理方案以防止有害的液体超载发生，评估肾脏替代治疗的需求和决定最佳的启动时机，动态监测患者的容量状态、肾功能和AKI相关并发症的发生情况。早期研究尝试使用钠排泄分数、尿素排泄分数和尿液尿素肌酐比等实验室指标，以及肾脏多普勒超声等影像学方法早期区分一过性和持续性AKI患者，但区分效果较差。近期有研究评估了肾功能和肾损伤相关的生物标志物在早期预测持续性AKI中的作用，结果显示大多数标志物预测效能较低，少数仍需进一步大规模的临床研究验证。目前尚无可靠的方法早期区分一过性AKI和持续性AKI脓毒症患者。

综上所述，急需一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型及其构建方法以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明第一目的在于提供一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型，具体技术方案如下：

一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型，所述预测模型包括以下连续性变量：

年龄Age，单位为岁；动脉血氧分压PaO2，单位为毫米汞柱；动脉血二氧化碳分压PaCO2，单位为毫米汞柱；阴离子间隙Anion gap，单位为毫摩尔每升；乳酸Lactate，单位为毫摩尔每升；国际标准化比值INR，无单位；部分凝血活酶时间Ptt，单位为秒；

所述预测模型包括以下分类变量：

糖尿病Diabetes mellitus、充血性心衰Congestive heart failure、慢性肾脏病Chronic kidney disease、需要机械通气Mechanical ventilation和启动肾脏替代治疗RRT induction，此五类变量根据患者实际情况选择有或无，当选择有时，其对应数值为1，当选择无时，其对应数值为0；

所述预测模型还包括以下分类变量：

AKI尿量分期UO stage和AKI肌酐分期SCr stage，此两类变量根据患者实际情况选择0期、1期、2期或3期，当选择任意一期时，该期对应数值为1，其它期对应数值为0；

所述预测模型包括预测概率表达式(1)，所述预测概率表达式(1)具体为：