预测首次发作急性胰腺炎病情严重程度列线图的建立

陈清 林素涵 黄跃跃 潘景业

1温州中心医院急诊科，温州 325000；2温州医科大学附属第一医院重症监护室，温州 325000

大多数急性胰腺炎(AP)患者病情较轻，病死率约 5%[1]，但重症急性胰腺炎(SAP)的病死率高达36%～50%，因此早期预测AP的病情严重程度有助于对患者进行分类及适当的护理和干预[2]。AP严重程度床边指数(bedside index for severity in acute pancreatitis, BISAP)评分是一种简便、准确的AP评分系统[3]，但它包括多项指标，计算烦琐，不能短时完成，临床应用受限。近年也有文献提出用单个实验室参数作为评估的独立指标，如血尿素氮和血肌酐[4]，但入院后24 h内血肌酐对AP的独立预测能力有限[5]。本研究拟建立一种简便又可靠的临床工具——列线图(nomogram)，纳入简单、易获得的临床指标，较短时间内即可预测SAP。

对象和方法

一、病例选择

选取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4 506例AP患者，剔除年龄<18岁、临床资料不完整、复发性AP、原发性脏器功能不全、癌症、外科手术及临床操作因素导致的患者，最终入选706例，均为发病72 h内入院且首次发作。AP诊断符合2013年中华医学会消化病学分会胰腺病学组提出的诊断标准[6]。本研究经医院伦理委员会批准，所有患者均签署知情同意书。

二、方法

记录患者的一般资料、症状、体征及入院24 h内的相关实验室检查(血糖、淀粉酶、尿素氮、肌酐、白细胞及白蛋白)结果。2012年亚特兰大修订的分类标准[7]将AP分为轻症AP(MAP)、中度重症AP(MSAP)及重症AP(SAP)，依据此标准，本研究将患者分为非重症胰腺炎(NSAP,即MAP+MSAP)和SAP两组。

通过Logistic单因素及多因素回归分析获得逻辑回归(logistic regression, LR)模型，并用R语言(64×3.5.1)获取LR模型的列线图；绘制预测SAP因素的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)，计算曲线下面积(area under ROC, AUC)，获取最佳临界值，计算预测SAP的灵敏度和特异度。

三、统计学处理

结 果

一、基本情况

706例患者中NSAP 643例(MAP 543例，MSAP 100例)，SAP 63例。男性440例，女性266例；病因：胆源性200例，酒精性98例，特发性347例，高脂血症及饮食因素61例。NSAP组与SAP组患者的年龄、性别、发病天数、病因、体重指数、血常规(除了白细胞)、C反应蛋白、淀粉酶、总胆固醇、谷丙转氨酶的差异均无统计学意义，但入院时血白蛋白、血糖、三酰甘油、凝血酶原活动度、白细胞、低密度脂蛋白-C、高密度脂蛋白-C、入院时及入院24 h的肌酐和尿素氮、BISAP评分以及住院天数、住院费用等的差异均有统计学意义(表1)。

表1 NSAP组与SAP组患者临床指标的比较

二、Logistic回归分析

将上述差异有统计学意义的临床指标纳入单因素Logistic回归分析，结果显示，NSAP和SAP两组间血糖OR值为1.132(95%CI1.080～1.186)，入院时肌酐OR值为1.019(95%CI1.013～1.025)；入院24 h肌酐OR值为1.026(95%CI1.020～1.033)；入院时尿素氮OR值为1.066(95%CI1.035～1.099)；入院24 h尿素氮OR值为1.333(95%CI1.241～1.432)；白细胞OR值为1.083(95%CI1.032～1.136)；白蛋白OR值为0.853(95%CI0.811～0.899)，差异均有统计学意义(P值均<0.01)。将上述指标纳入多因素Logistic回归分析，得出回归方程式：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)。利用R语言软件可视化处理LR模型得到列线图(图1)，根据列线图，总分超过60分，有发生SAP的可能；总分超过130分，则发生SAP可能将高达14%以上。

三、ROC曲线分析验证

本研究建立的LR模型以及入院时尿素氮、入院24 h尿素氮、入院时肌酐、入院24 h肌酐、BISAP评分的AUC面积分别为0.887(0.847～0.926)、0.739(0.666～0.813)、0.793(0.722～0.864)、0.654(0.570～0.738)、0.743(0.668～0.818)、0.783(0.730～0.837)，LR模型的AUC明显高于其他指标，LR模型预测SAP发生的灵敏度及特异度均优于其他指标(图2)。

图1 LR模型的列线图

图2 LR模型、肌酐、尿素氮、BISAP评分的ROC曲线

本研究建立的LR模型、肌酐、尿素氮、BISAP评分预测SAP的最佳临界值、约登指数、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值见表2，LR模型预测SAP价值最大。

表2 不同的ROC曲线的最佳截点及所对应的评价指标

讨 论

近几年血尿素氮和血肌酐作为独立预测SAP的因子被广泛研究及认可[4]。BISAP评分经多项研究证实其预测AP患者器官衰竭、并发症发生率和病死率的准确性与传统的Ranson、APACHEⅡ和CTSI评分类似[8]。Wangdong等[9]认为，入院24 h的低白蛋白血症是持续性器官衰竭发展风险的独立预测因子。多篇文献报道均认为入院时高血糖是预测SAP的重要危险因子[10-12]，其中Jin等[10]认为血糖高于11.1 mmol/L时，SAP发生率明显升高。

本研究建立了评估首次AP病情严重程度的LR模型，并得出列线图，纳入血糖、白蛋白、白细胞、入院24 h肌酐等4项易获得的临床指标。该LR模型的AUC明显大于血肌酐、尿素氮和BISAP评分，预测SAP的灵敏度及特异度也高于血肌酐、尿素氮和BISAP评分。因纳入了706例患者，样本量较大，故研究结果的可信度较佳。

根据临床研究，SAP在AP中发生率不高，不到5%[1]，本研究的SAP发生率为8.92%(63/706)，故列线图里发生SAP的可能性最大值约为14%。例如一首次发作入院的AP患者，血糖为20 mmo/L、白蛋白25 g/L、白细胞为15×109/L，入院24 h肌酐为300 μmo/L，根据列线图，分别记作25、20、8、33分，总分86分，有5%发生SAP的可能。以上所有指标都出自生物化学指标，对照列线图，1分钟内即可获得SAP发生概率，因此，本研究建立的LR模型及其列线图可能是预测首次AP病情严重程度的有效临床工具。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突