维持性血液透析患者发生无症状脑梗死风险预测模型的建立及验证:一项多中心研究

• Published in: 中国全科医学 Vol. 27; no. 26; pp. 3232 - 3239
• Main Authors: 李秋伶, 唐文武, 余艺雯, 邓欢, 杨小华, 陈晓霞, 季一飞
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 637000 四川省南充市,川北医学院附属南充市中心医院神经内科%637000 四川省南充市,川北医学院附属南充市中心医院肾内科%628000 四川省广元市中心医院肾内科%629000 四川省遂宁市中心医院肾内科 15.09.2024
• Subjects: Multi-center; Maintenance hemodialysis; 危险因素; Prediction model; 多中心; 维持性血液透析; 预测模型; 无症状脑梗死; Silent brain infarction; Risk factors
• ISSN: 1007-9572
• DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0762

R743.33; 背景 维持性血液透析(MHD)患者具有较高无症状脑梗死(SBI)发病率,且是症状性脑梗死和血管性痴呆的临床前阶段.因此非常有必要探讨MHD患者SBI风险,以早期识别并减少不良预后.目的 探讨MHD患者发生SBI的危险因素,构建预测模型并评价其效能.方法 纳入 2017 年 1 月—2022 年 10 月 4 个中心(川北医学院附属南充市中心医院、广元市中心医院、遂宁市中心医院、蓬安县人民医院)的 486 例MHD患者.以MHD患者是否发生SBI为结局事件,分为SBI组(n=102)和非SBI组(n=384),比较两组研究对象的基线特征.按照7∶3 的比例将患者随机分为建模集(n=340)和验证集(n=146).通过LASSO回归和多因素Logistic回归分析确定预测变量,构建MHD患者发生SBI的风险预测模型并绘制列线图;采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积、校准曲线和决策曲线分析评估模型的预测性能、准确性和临床应用价值.结果 建模集 70 例(20.6%)MHD患者发生SBI,验证集 32 例(21.9%)患者发生SBI.LASSO回归结合多因素Logistic回归分析结果显示,年龄(OR=1.027,95%CI=1.005～1.050)、饮 酒 史(OR=4.487,95%CI=2.075～9.706)、BMI(OR=1.082,95%CI=1.011～1.156)、睡眠时间＜5 h/d或＞9 h/d(OR=6.286,95%CI=3.560～11.282)、慢性病史(慢性阻塞性肺疾病、糖尿病、慢性乙肝)(OR=1.873,95%CI=1.067～3.347)、血清乳酸水平(OR=1.452,95%CI=1.152～1.897)、尿素清除率(URR)(OR=0.922,95%CI=0.875～0.970)和抗血小板药用药史(OR=0.149,95%CI=0.030～0.490)是MHD患者发生SBI的独立影响因素(P＜0.05).构建包含上述 8 个影响因素的预测模型并绘制列线图.该预测模型在建模集和验证集的ROC曲线下面积分别为 0.816(95%CI=0.759～0.873)和 0.808(95%CI=0.723～0.893),校准曲线表现出良好的一致性.DCA曲线提示该模型可使患者获得最大临床收益.结论 基于年龄、饮酒史、BMI、睡眠不足或睡眠过长、慢性病史(慢性阻塞性肺疾病、糖尿