預測重癥急性胰腺炎預后模型的構建和驗證

何宇敏 趙燊 王曉萍* 邵菲 唐子人

中重度急性胰腺炎是一種伴或不伴胰腺或 胰周壞死，或合并有器官衰竭的全身性疾?。?］。早期積極的干預，如床旁連續(xù)性腎臟替代治療、早期胰周置管引流等可改善預后［2］。但早期過度的有創(chuàng)干預增加患者費用和痛苦，并帶來相應的操作和感染風險。故建立一個可靠的臨床預測模型，有利于指導醫(yī)療資源合理應用，可最大限度的提高救治水平，改善患者的預后。本研究通過雙中心回顧性分析，聯(lián)合各預測指標，通過列線圖建立重癥急性胰腺炎生存結局的早期預測模型，為疾病的早期評估、高風險患者的早期積極干預提供參考。

1 臨床資料

1.1 一般資料 選擇2015 年1 月至2019 年12 月福建省立醫(yī)院及北京市朝陽醫(yī)院收治的SAP 患者為研究對象；根據(jù)2012 年急性胰腺炎分類的國際共識納入急性重癥胰腺炎患者［3］。排除年齡＜18 歲、孕婦、腫瘤患者、入院72 小時內自動出院或死亡者、外院治療超過2 周者。本研究已獲得醫(yī)院倫理委員會批準（2019-05-005 & Pro 01121）。

1.2 研究方法 統(tǒng)計所有納入患者的性別、年齡、病因、起病后72 小時內CT 分級、入院前后48 小時內最高APACHE II 評分、SOFA 評分，隨訪3 個月統(tǒng)計患者生存時間及生存結局。將福建省立醫(yī)院納入病例作為建模隊列建立臨床預測模型，北京市朝陽醫(yī)院納入病例作為驗證隊列進行模型的外部驗證。

1.3 統(tǒng)計學分析 應用SPSS 25 軟件對獲得的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析。連續(xù)變量資料服從正態(tài)分布以均數(shù)±標準差（±s）表示，多組間比較采用方差分析；分類變量以例數(shù)（%）表示，采用卡方檢驗；運用Cox 回歸模型篩選影響預后的因素，P＜0.05的變量被納入多因素Cox 回歸模型。使用R 軟件（4.0.2）根據(jù)危險因素的風險比構建列線圖。使用一致性指數(shù)（Harrell'concordanceindex，C?index）和受試者工作特征曲線（Receiver Operating Charac?teristic，ROC）評估預測模型的區(qū)分度，繪制校正曲線以評估預測模型的準確性。C?index 數(shù)值越大代表預測模型越準確。校正曲線越接近斜率為1 的直線說明預測模型的準確度越高。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結 果

2.1 一般情況 共計271 例患者納入研究，建模隊列160 例，死亡13 例（8.13%），90 天累計生存率為96.1%；驗證隊列111 例，死亡16 例（14.41%），90天累計生存率為91.1%。建模隊列和驗證隊列病死率無統(tǒng)計學差異［1.843，95%CI：0.887-3.833（P=0.101）］。建模隊列和驗證隊列的基線情況差異無統(tǒng)計學意義，見表1。

表1 建模隊列和驗證隊列的基線情況

2.2 影響預后的危險因素 多因素回歸分析提示建模隊列的患者SOFA 評分［HR=1.189，95%CI：1.007-1.328（P=0.041）］、APACHE II 評 分［HR=1.153，95%CI：1.003-1.328（P=0.046）］、CTE 級［HR=6.309，95%CI：1.001-49.170（P=0.049）］是導致SAP 死亡的獨立危險因素。

2.3 預測模型的構建與驗證 基于上述結果構建SAP 患者預后的預測模型，列線圖詳見圖1。預測生存率時，先計算各影響因素的分值，例如APACHEII 評分8 對應分值50，SOFA 評分3 對應分值40，CT 分級E 對應分值0，計算總分90 分，根據(jù)總分預測90 天生存率約為85%。

圖1 預測重癥急性胰腺炎患者90 天生存率的列線圖

驗證結果顯示，預測模型在建模隊列中的C-指數(shù)為0.8，P＜0.001，預測SAP 患者90 天生存率的ROC 曲線見圖2。預測模型、APACHE II 評分、SOFA 評分、CT 分級在建模隊列中分別預測90 天生存率的ROC 曲線下面積（AreaUndertheCurve，AUC）、敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值的結果見表2。

表2 不同評分預測生存結局的評價指標

圖2 預測模型在建模隊列中預測SAP 患者90 天生存率的ROC 曲線

圖3 預測重癥急性胰腺炎患者預后模型的校準曲線

預測模型在驗證隊列中的C?index 為0.808，P＜0.001。預測模型在建模隊列和校正隊列中的校正曲線均接近斜率為1 的直線，見圖3。

3 討 論

本研究通過常見的臨床數(shù)據(jù)構建SAP 預后的預測模型，結果顯示APACHEII 評分、SOFA 評分、CT 分級E 是SAP 患者死亡的獨立危險因素。構建的預測模型在建模隊列和驗證隊列中的C-指數(shù)分別為0.8、0.808，校正曲線均接近斜率為1 的直線，提示所構建的預測模型有較好的區(qū)分度和準確度。

SAP 是一個高病死率的全身性疾病。目前的評估工具有Ranson 評分、急性胰腺炎無害性評分（Harmless Acute Pancreatitis Score，HAPS）、急性胰腺炎床邊嚴重指數(shù)評分（Beside Index for Severity in Acute Pancreatitis，BISAP）、APACHEII 評 分、CTSI 評分，以及多項生化指標等。不同評價工具在早期預測胰腺炎嚴重程度及并發(fā)癥上各有優(yōu)勢［4］。有研究認為，BISAP 評分可以較好的預測胰腺炎合并肺部感染、多臟器功能衰竭［5］；CTSI 評分對于胰腺壞死有較好的預測價值；HAPS 對早期多臟器功能衰竭的排除有優(yōu)良的預測價值［6］；APACHE II 評分是SAP 死亡的獨立危險因素［7］，預測死亡的能力比Ranson 評分高［5］。張東等［8］的研究將急性胃腸損傷分級引入SOFA 評分，提示其較單用SOFA 評分及APACHEII 評分具有更好的預測價值。但這些研究少有可視化呈現(xiàn)預測模型，無法做到多中心的統(tǒng)一。建立一個可靠的臨床預測模型，有利于指導醫(yī)療資源合理應用。

APACHE II 評 分 建 立 在 客 觀 的 數(shù) 據(jù) 上［9］，SOFA 評分作為描述器官衰竭的發(fā)生、發(fā)展的指標，具有客觀、容易獲得及可靠的特點。這2 個評分在評估SAP 患者嚴重程度時有重要價值［7，8］，Balthazar CT 綜合分型對胰腺損傷的嚴重程度有明確的定義［10］。它們在入院早期即可快速獲得，且不額外增加評估工作量。本研究利用APACHE II評分、SOFA 評分、CT 分級建立臨床預測模型，列線圖可簡單直觀的預測SAP 患者90 天的生存率。與單獨使用APACHE II 評分、SOFA 評分、CT 分級建立的模型比較，預測模型具有更高的C-指數(shù)及AUC，提示與單獨的評分項目比較，其對SAP 患者生存結局的預測區(qū)分度更高，即準確性更高。通過不同中心的臨床數(shù)據(jù)進行內部驗證及外部驗證，校正曲線均接近斜率為1 的直線，提示模型的觀察值和預測值有較好的一致性，在不同中心有較好的重復性和適用性。

綜上所述，APACHE II 評分、SOFA 評分、CT E級是SAP 患者死亡的獨立危險因素，基于上述因素構建的預測模型能較準確的預測SAP 患者90 天的生存率，并具有較高的外部預測性。