亨诺-舍恩莱因紫癜患者腹痛持续时间的预测因素及诺模图模型的建立：一项对220例患者的回顾性研究

《Journal of Inflammation Research》：Predictors of Abdominal Pain Duration in Henoch–Sch?nlein Purpura and Nomogram Model Development: A Retrospective Study of 220 Cases

腹型狼疮患者腹部疼痛缓解时间异常 prolonged 的预测模型构建及验证，基于220例回顾性数据分析，发现年龄、初发情况、肠壁增厚及 NLR 为独立风险因素，构建的 nomogram 校准良好，AUC 0.849，可辅助临床早期识别高风险患者并优化治疗。

　　本研究旨在探索腹型过敏性紫癜（A-HSP）患者中，腹痛缓解时间异常延长的潜在风险因素，并构建一个预测模型，以帮助医生在早期阶段识别高风险患者，优化治疗方案。腹型过敏性紫癜是一种以皮肤紫癜、关节炎、胃肠道症状和肾脏损害为主要表现的免疫介导性血管炎疾病。该病通常在儿童中较为常见，但在成人中也可能发生，并且可能带来更严重的健康后果。腹痛是A-HSP最常见的症状之一，其持续时间与疾病进展和并发症风险密切相关。因此，能够准确预测腹痛缓解时间的工具对临床决策具有重要意义。

研究团队从重庆医科大学平台获取了2011年1月22日至2022年11月18日期间，所有确诊为A-HSP的住院患者数据，共计375例。通过严格的纳入和排除标准，最终确定了220例符合研究条件的患者。这些患者被分为两组：一组是腹痛缓解时间少于一周的患者（192例），另一组是腹痛缓解时间大于或等于一周的患者（28例）。通过多变量逻辑回归分析，研究团队筛选出与腹痛缓解时间异常延长显著相关的独立风险因素，包括年龄、初次发病情况、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）以及肠道壁增厚。基于这些因素，研究团队构建了一个名为“彩色风险分层带”的预测模型，并对其进行了内部验证，评估了模型的预测能力和临床适用性。

研究结果显示，该模型的曲线下面积（AUC）达到了0.849，表明其具有良好的区分能力。校准曲线和决策曲线分析（DCA）进一步证实了模型的可靠性，显示其在不同阈值概率下的净获益显著优于单一因素预测。模型的构建考虑了多个关键变量，如年龄、初次发病、NLR和肠道壁增厚，这些变量在临床实践中具有较强的可操作性和实用性。此外，模型还纳入了影像学检查结果，如肠道壁增厚、腹水、腹腔淋巴结肿大等，这使得模型在预测胃肠道症状方面具有更高的特异性。

在临床应用方面，该模型的预测能力为医生提供了重要的决策支持。例如，模型可以用于初步评估阶段，帮助医生快速识别那些可能需要密切监测的高风险患者。对于被预测为腹痛缓解时间较长的患者，可以考虑尽早启动积极的治疗方案，如使用糖皮质激素（GCs）进行干预，并根据病情安排进一步的检查，如胃肠道内镜检查。而对于低风险患者，医生可以避免不必要的过度治疗，从而减少医疗成本和药物相关副作用的风险。此外，模型的结果还可以用于医患沟通，帮助患者和家属更好地理解疾病的进展和治疗方案的必要性，提高治疗依从性。

值得注意的是，尽管该模型在内部验证中表现出色，但其外部验证仍然至关重要。由于A-HSP的发病率较低，研究团队在模型构建过程中优先考虑了统计学的稳健性，而非外部验证。这在一定程度上限制了模型的普遍适用性。因此，未来的研究需要在更大的样本量和更多样化的患者群体中进行外部验证，以确保该模型在不同地区和人群中的有效性和适用性。同时，该模型也不能完全取代医生的临床判断，尤其是在评估其他并发症或制定个体化治疗方案时，仍需结合患者的实际情况进行综合分析。

在模型构建过程中，研究团队特别关注了糖皮质激素剂量对腹痛缓解时间的影响。分析结果显示，较高的初始糖皮质激素剂量与较短的腹痛缓解时间呈负相关，而较高的累积剂量则与较长的缓解时间呈正相关。这一发现表明，早期使用足量的糖皮质激素可以有效控制炎症反应，减少组织损伤，从而缩短腹痛缓解时间。然而，过量使用糖皮质激素可能带来一系列副作用，如骨质疏松、高血压和糖尿病等，这些并发症可能进一步影响患者的健康状况。因此，研究团队建议在确保有效控制病情的前提下，尽量减少糖皮质激素的总使用量，以降低不良反应的风险。

此外，研究团队还发现，肠道壁增厚是一个重要的影像学指标，能够显著预测腹痛缓解时间的延长。这一发现为医生在诊断过程中提供了新的视角，尤其是在无法及时进行胃肠道内镜检查的情况下，影像学评估可能成为重要的替代手段。然而，由于样本量的限制，研究团队在分析中未能充分探讨其他影像学表现，如腹水和腹腔淋巴结肿大的预测价值。未来的研究可以进一步扩大样本量，以更全面地评估影像学指标在预测胃肠道症状中的作用。

本研究的另一个重要发现是，NLR（中性粒细胞与淋巴细胞比值）与腹痛缓解时间的延长密切相关。NLR是一种反映全身炎症状态的指标，其升高通常与疾病活动度和严重程度相关。在A-HSP患者中，NLR的升高可能意味着更严重的免疫反应和更持久的炎症过程，从而导致腹痛缓解时间的延长。这一发现为临床医生提供了一个新的生物标志物，用于评估患者的病情和治疗反应。然而，NLR的临床应用仍需进一步研究，以明确其在不同患者群体中的具体意义和适用范围。

研究团队在构建模型时，还考虑了其他潜在的预测因素，如腹痛的起始时间、伴随症状和实验室检查结果。然而，由于数据缺失或统计学显著性不足，部分变量未能被纳入最终模型。例如，关节受累的记录在多数患者中缺失，因此未被纳入分析。这反映了在实际临床数据收集过程中存在的挑战，尤其是在罕见疾病的研究中，数据的完整性和一致性可能受到限制。因此，未来的研究应更加注重数据质量的提升，以确保模型的准确性和可靠性。

总的来说，本研究为A-HSP患者的腹痛缓解时间预测提供了一个新的工具，具有重要的临床价值。该模型能够帮助医生在早期阶段识别高风险患者，制定更合理的治疗策略，从而改善患者的预后。然而，模型的临床应用仍需进一步验证，特别是在不同的医疗环境中和不同的患者群体中。此外，研究团队也指出了该模型的局限性，包括样本量较小、缺乏外部验证以及未能涵盖所有潜在的预测因素。这些局限性提示未来的研究应关注如何提高模型的泛化能力，同时探索更多可能影响腹痛缓解时间的因素，以完善预测模型的构建。

在实际临床应用中，该模型的使用还需要结合医生的经验和患者的个体差异。例如，尽管模型可以提供客观的风险评分，但医生仍需综合考虑患者的病史、症状严重程度和并发症风险等因素，以做出最终的治疗决策。此外，该模型的推广还需要进一步的教育和培训，以确保医生能够正确理解和应用这一工具。在资源有限的医疗环境中，该模型的使用可能会带来一定的挑战，因此需要更多的临床研究和实践验证，以评估其在实际诊疗中的效果。

未来的研究方向可以包括扩大样本量、增加外部验证以及探索更多潜在的预测因素。例如，研究团队提到，基因检测、生物标志物和免疫指标可能对预测腹痛缓解时间具有重要意义，这些因素的纳入可能进一步提高模型的准确性。此外，研究团队还建议，应进一步研究糖皮质激素剂量与病情进展之间的关系，以优化治疗方案并减少不必要的药物使用。同时，探索其他可能的治疗手段，如免疫抑制剂或生物制剂，也可能为A-HSP患者的管理提供新的思路。

本研究的意义不仅在于构建了一个预测模型，更在于它为A-HSP的临床管理提供了新的视角。通过识别独立的风险因素，医生可以更早地采取干预措施，减少疾病对患者生活质量的影响，并降低并发症的发生率。此外，该模型的构建也为未来的研究奠定了基础，鼓励更多的科学家和临床医生关注这一领域的探索。随着医学技术的不断发展，预测模型的应用将变得更加广泛和精准，为患者提供更加个性化的治疗方案。

最后，研究团队强调了伦理和数据隐私的重要性。本研究使用的是匿名化的医院数据，符合伦理委员会的要求，并且在数据共享方面也做出了相应的规定。未来的研究应继续遵循严格的伦理规范，确保患者数据的安全性和隐私性，同时推动数据的合理利用，以促进医学研究的进步。此外，研究团队还提到，该模型的推广需要医疗机构的积极配合和支持，以确保其在实际临床中的应用和效果。