急性肾损伤患者心力衰竭风险预测新突破：诺模图模型的构建与验证
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时间：2025年02月26日
来源：BMC Cardiovascular Disorders 2
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为解决急性肾损伤（AKI）患者心力衰竭风险预测难题，研究人员利用 MIMIC-III 数据库开展研究，构建诺模图模型，助力早期干预，意义重大。
在医学领域，急性肾损伤（AKI）就像一颗隐藏在人体健康道路上的 “定时炸弹”，时刻威胁着患者的生命安全。AKI 是一种以尿量减少和血清肌酐水平升高为特征的肾脏疾病，全球发病率约为 20%，平均死亡率高达 23%。更令人担忧的是，心血管疾病已成为 AKI 患者死亡的主要原因之一。在 “心脏 - 肾脏” 这个紧密相连的系统中，当肾脏出现急性损伤时，心脏也往往难以独善其身。两者之间通过炎症、细胞免疫、应激、营养和代谢等多种共同途径相互影响，“心肾综合征” 的概念应运而生。患有 AKI 的患者，由于肾小球滤过率降低和肾素 - 血管紧张素系统激活，常常会出现液体潴留，进而引发外周水肿、肺淤血等症状，对心脏功能造成极大的负担。而且，AKI 后患者心力衰竭的风险会飙升 58%，心肌梗死的可能性增加 40%，心血管疾病的发生更是显著提高了死亡率。
面对如此严峻的形势，准确预测 AKI 患者发生心力衰竭的风险就显得尤为重要。为了解决这一难题，研究人员开展了一项极具意义的研究。该研究使用了来自贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）的 MIMIC-III 数据库，对大量 AKI 患者的数据进行深入挖掘。这项研究成果发表在《BMC Cardiovascular Disorders》期刊上。
在研究过程中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，从 MIMIC-III 数据库中筛选出符合 AKI 诊断标准的患者作为研究对象，并根据严格的排除标准进行筛选，随机分为训练队列和验证队列。然后，利用 SQL 从数据库中提取患者入住 ICU 前 24 小时的信息。在数据分析阶段，运用多变量逻辑回归选择变量构建预测模型，通过比较诺模图、SOFA 评分和 APSIII 评分的曲线下面积（AUC）等指标评估模型的性能，使用校准曲线和决策曲线分析（DCA）验证模型的准确性和临床有效性，所有统计分析均借助 R 软件完成。
研究结果令人瞩目。在研究对象基本特征方面，最初有 32452 名患者符合 AKI 筛查标准，经过层层筛选，最终 9174 名患者纳入研究，随机分为训练队列（n = 6421）和验证队列（n = 2753）。这些患者在性别、年龄、种族、生命体征、实验室指标等方面呈现出一定的特征，且大部分患者的缺失数据低于 10%，通过中位数填充处理。在预测模型构建上，多因素逻辑回归分析发现，年龄、收缩压（SBP）、氧分压（PO?）、血红蛋白（Hb）、血尿素氮（BUN）、氯离子（Cl?）、心律失常、瓣膜性心脏病、肺循环疾病、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和糖尿病等 11 个因素与充血性心力衰竭的发生密切相关，并基于这些因素构建了诺模图模型。
在模型性能评估方面，诺模图展现出了卓越的性能。Hosmer-Lemeshow（HL）测试显示，训练队列和验证队列的 P 值分别为 0.367 和 0.871，表明模型拟合良好。诺模图的 AUC 在训练集和验证集分别达到 0.751 和 0.749，明显高于 SOFA 评分（0.659 和 0.649）和 APSIII 评分（0.62 和 0.607）。Net Reclassification Improvement（NRI）和 Integrated Discrimination Improvement（IDI）结果也显示，诺模图相较于 SOFA 评分和 APSIII 评分具有显著优势。校准曲线表明预测值与观察值吻合良好，DCA 进一步验证了诺模图在预测心力衰竭概率方面的临床实用性。
研究结论表明，该研究成功构建了以年龄、SBP、PO?、Hb、BUN、Cl?、心律失常、瓣膜性心脏病、肺循环疾病、COPD 和糖尿病为预测指标的诺模图模型，能够有效预测 AKI 患者发生充血性心力衰竭的概率。这一模型的出现，为临床医生提供了一个强大的工具，有助于早期识别 AKI 患者心力衰竭的高风险因素，从而及时采取干预措施，改善患者的预后。不过，研究也存在一些局限性，如研究为回顾性分析，仅在 MIMIC-III 数据库中验证，未充分考虑患者治疗情况等。未来研究需要利用更多外部数据进行验证，并纳入更多预测指标对模型进行优化。
尽管存在不足，但这项研究无疑为 AKI 患者心力衰竭风险预测领域开辟了新的道路。它不仅填补了相关研究的空白，而且为后续研究提供了重要的参考和方向。相信随着研究的不断深入，这一模型将不断完善，在临床实践中发挥更大的作用，为更多 AKI 患者的健康保驾护航。
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