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目的急性百草枯(Paraquat,PQ)中毒死亡率很高,预后很差。筛选急性百草枯中毒死亡危险的独立危险因素,建立一种简单、实用的急性百草枯中毒死亡危险评分模型,用于百草枯中毒患者的预后评估,具有重要的临床意义。方法对于急性PQ中毒患者(n=1199例)进行回顾性队列研究。将2011-2018年的PQ中毒患者(n=913例)随机分为:训练集(609例)和测试集(304例)。以2019年郑州大学第一附属医院的207例患者作为跨时间验证集,中国医科大学附属盛京医院的79例患者作为跨地域验证集。通过马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法模拟的logistic模型进行独立危险因素的筛选,并通过潜在类别分析(Latent Class Analysis,LAC)进行评估,计算出危险评分,确定相应的危险评分模型,并在两个独立的验证集进行验证。该预测模型是根据训练集确定的,并使用测试集和验证集进行进一步评估与验证。结果研究共纳入样本总量1199例(训练集609例、测试集304例、跨时间验证集207例和跨地域验证集79例)。平均年龄(35.1±16.4)岁,女性599例(50.0%)。训练集和测试集的院内病死率分别为40.6%[95%置信区间(Confidence Interval,CI),36.6%-44.6%]和 38.5%(95%CI,33.0%-44.2%),平均院内病死率为37.9%。包括年龄、PQ摄入量、肌酸激酶同工酶(Creatine kinase isoenzyme,CK-MB)、血小板(Platelet,PLT)、白细胞(White blood cell,WBC)、中性粒细胞计数(Neutrophil counts,N)、γ-谷氨酰转移酶(Gamma-glutamyl transferase,GGT)和血清肌酐(Serum creatinine,sCr)在内的八个危险因素被确定为院内死亡事件的独立危险指标。此危险模型中测试集、跨时间验证集、跨地域验证集的C统计量分别为0.895(95%CI,0.855-0.928),0.891(95%CI,0.848-0.932)和 0.829(95%CI,0.455-1.000),预测范围分别为 4.6%-98.2%,2.3%-94.9%和 0%-12.5%。在训练集中,危险模型将21.7%的患者识别为低危组,59.9%的患者识别为中危组,18.4%的患者识别为高危组,相应的院内病死率分别为0.03、0.365和0.985。在跨时间验证集中,27.1%的患者为低危组,59.4%的患者为中危组,13.5%的患者为高危组,相应的院内病死率分别为0.03,0.38和0.98。在跨地域验证集中,36.7%的患者为低危组,60.8%的患者为中危组,2.5%的患者为高危组,相应的院内病死率分别为0.03,0.33和0.97。两个验证集的院内病死率与训练集基本一致。结论本文确定了急性PQ中毒死亡危险的八个独立危险因素,建立了一个简单的危险评分模型并进行了评估,用于预测急性PQ中毒患者的预后。该危险评分模型实现了很好的跨时间验证和跨区域验证,表明该模型具有很好的普适性。该危险评分系统简单实用,有助于识别PQ中毒死亡危险的高危患者,进而达到降低PQ中毒的院内病死率的目的。