开发并验证一种用于重症成人再喂养综合征的风险预测模型：一项前瞻性观察研究

《Clinical Nutrition Open Science》：Development and validation of a risk prediction model for refeeding syndrome in adults with critical illness: A prospective observational study

早期筛查重症患者再喂养综合征高风险因素并开发预测模型的研究，采用LASSO回归和R语言构建包含APACHE II评分、呕吐史、能量摄入等8项指标的模型，验证其在训练集和验证集的AUC均超过0.9，校准曲线和决策曲线分析显示临床价值显著。

　　

陈静|侯琳琳|李丽敏|蒋秋环|林涛|易银萍|曲瑞杰|高玉彤

摘要

背景与目的

早期筛查再喂养综合征（RFS）的高风险因素并采取针对性的护理措施，对于确保入住重症监护病房（ICU）患者的安全至关重要。本研究旨在开发并验证一个可靠有效的判别图，用于识别患有危重疾病且具有高RFS风险的成年人。

方法

本研究在一家综合医院的ICU进行，于2023年7月至2024年3月期间招募了400名危重患者。通过单变量分析和最小绝对收缩量选择法回归确定了预测因素；使用R语言构建了该判别图。通过接收者操作特征曲线、校准曲线分析、临床决策曲线分析以及灵敏度、特异性和准确率来评估该模型的性能。

结果

RFS的总体发生率为39.25%。在训练组和验证组中，这一比例分别为38.57%和40.83%。预测模型包括八个变量：APACHE II评分、呕吐情况、手术史、能量摄入水平、再喂养前的静脉葡萄糖输注量、白蛋白水平、前白蛋白水平以及乳酸水平；该模型表现出较强的预测能力，训练组和验证组的曲线下面积分别为0.945和0.908。校准曲线表明模型对外部验证具有良好的适应性，而决策曲线分析显示在广泛的决策阈值范围内具有显著的临床效益。

结论

该判别图在预测危重患者发生RFS方面表现出优异的性能，显示出良好的预测价值和临床实用性。ICU的医护人员可以利用该模型评估患者的RFS风险，从而及时进行干预，降低其发生率，缩短住院时间，并改善患者的预后和生活质量。