关键词:
血液透析
终末期肾病
危险因素
死亡
预测模型
摘要:
目的探讨维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者死亡风险的影响因素,并构建预测模型。方法在安徽医科大学附属巢湖医院血液净化中心,选取了2019年1月至2022年1月接受MHD治疗的198例患者作为研究对象。按照是否存活,将其分为生存组(152例)和死亡组(46例)。收集患者的临床资料,并应用Logistic回归分析影响MHD患者死亡风险的独立危险因素。利用R软件构建列线图模型,并应用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)和校准曲线(calibration curve,CA)来验证模型的区分能力和校准程度,并绘制决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)以评估其在实际临床中的应用价值。结果本研究纳入了198例MHD患者,发现死亡率为23.23%(46例)。通过Logistic回归分析,我们确定了血镁(OR=0.585,95%CI:0.375~0.912)、hs-CRP(OR=1.173,95%CI:1.063~1.294)、mCI(OR=0.691,95%CI:0.566~0.844)和SII(OR=1.030,95%CI:1.016~1.045)均为MHD患者死亡风险的独立危险因素。我们以这4个因素为基础,建立了预测MHD患者死亡风险的列线图模型,其AUC为0.884(95%CI:0.819~0.949),具有80.26%的特异度和89.13%的敏感度,表明该模型具有良好的区分度。通过1000次bootstrap方法进行内部验证后,AUC为0.876(95%CI:0.812~0.933),校准曲线与实际曲线吻合良好,提示该模型的校准度较高。绘制的DCA曲线显示,当阈值概率在0.03~0.99范围内,净收益均大于0,进一步证实了该模型的有效性。结论基于血镁、hs-CRP、mCI和SII这4项危险因素构建的列线图模型对MHD患者死亡风险的预测展现出了出色的区分度和校准度,具备一定的临床应用价值。