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急性胃肠损伤（AGI）在非 ICU 老年危重症患者中患病率较高，影响临床结局。研究人员开展构建并验证非 ICU 老年危重症患者 AGI 风险预测模型的研究。结果显示模型预测效果良好，可用于识别高危患者，辅助临床决策。
随着全球人口老龄化进程的加快，老年危重症患者的数量日益增多，他们的健康管理面临着诸多挑战。急性胃肠损伤（Acute Gastrointestinal Injury，AGI）在老年危重症患者中并不罕见，有研究表明，其在老年危重症患者中的发生率在 20% - 85% 之间。在我国临床实践中，老年危重症患者分布在 ICU 和非 ICU 病房。其中，非 ICU 老年危重症患者是指年龄在 60 岁及以上，病情严重且恶化风险高，但因生命体征相对稳定而无需转入 ICU 的患者，他们在普通病房接受密切监测和积极治疗。
此前的一项横断面预调查发现，非 ICU 老年危重症患者中 AGI 的发生率高达 40% ，这一数据令人担忧。AGI 若不能及时被识别和处理，不仅会影响患者的营养状况，还可能引发全身炎症反应（Systemic Inflammatory Response Syndrome，SIRS）和多器官功能障碍（Multiple Organ Dysfunction Syndrome，MODS），严重威胁患者的生命健康。然而，目前针对非 ICU 老年危重症患者 AGI 的研究相对较少，已有的针对 ICU 老年危重症患者构建的 AGI 模型并不适用于非 ICU 患者，在患者群体特征、潜在风险因素等关键维度存在差异。因此，迫切需要构建一个适用于非 ICU 老年危重症患者的 AGI 风险预测模型，以便早期识别高危人群并进行精准干预，改善患者的预后。
为了解决这一问题，山西医科大学第三医院（山西白求恩医院）的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Journal of General Internal Medicine》上。
研究人员采用病例对照研究的方法，选取了 2021 年 4 月至 2024 年 5 月期间山西某三级医院综合内科收治的 538 例老年危重症患者作为研究对象。其中，2021 年 4 月至 2023 年 5 月收治的 387 例患者作为推导队列，2023 年 6 月至 2024 年 5 月收治的 151 例患者作为验证队列。研究人员通过查阅相关文献并结合临床实际情况，确定了一系列可能与 AGI 相关的变量，包括患者的基本信息、基础疾病、实验室检查指标、用药情况以及营养支持情况等。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，使用 Epidata 软件和 SPSS 25.0 软件对数据进行录入和分析，对于缺失数据采用多重插补法进行填充。然后，通过单因素分析筛选出与 AGI 相关的变量，再对这些变量进行多重共线性诊断，将无多重共线性的变量纳入多因素逻辑回归分析，以确定 AGI 的独立预测因素。最后，基于多因素逻辑回归分析的结果，利用 R 软件构建列线图风险预测模型，并采用 Bootstrap 1000 次重抽样法进行内部验证，同时选取 151 例新纳入的非 ICU 老年危重症患者进行外部验证。此外，通过绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）、校准曲线结合 Hosmer - Lemeshow 检验和 Brier 指数以及临床决策曲线，对模型的区分度、校准度和临床实用性进行评估。
研究结果如下：
- 患者特征：推导队列中 387 例患者，235 例（60.72%）未发生 AGI，152 例（39.28%）发生 AGI；验证队列中 151 例患者，88 例（58.28%）未发生 AGI，63 例（41.72%）发生 AGI。两个队列的患者临床信息基线比较无统计学差异，具有平衡性和可比性。
- 单因素分析：结果表明年龄、糖尿病、Barthel 指数、改良早期预警评分（Modified Early Warning Score，MEWS）、年龄校正的 Charlson 合并症指数（Age - corrected Charlson Comorbidity Index，ACCI）、延迟肠内营养（Delayed Enteral Nutrition，EN）、血管活性药物使用数量、抗生素使用数量、抗生素使用时长、镇静药物使用、血清钠、天冬氨酸转氨酶、白蛋白、D - 二聚体、白细胞（White Blood Cell，WBC）、血红蛋白、C - 反应蛋白（C - reactive Protein，CRP）与 AGI 相关。
- 多因素逻辑回归分析：最终确定了 5 个进入模型的变量，分别是抗生素使用时长（OR 3.197，95% CI 1.961 - 5.212，P < 0.001）、血管活性药物使用数量（OR 1.465，95% CI 1.056 - 2.032，P = 0.022）、延迟 EN（OR 3.452，95% CI 2.096 - 5.687，P < 0.001）、ACCI（OR 1.455，95% CI 1.276 - 1.659，P < 0.001）和 WBC（OR 2.145，95% CI 1.243 - 3.701，P = 0.006）。
- 模型构建与评估：基于这些变量构建了预测模型，并通过列线图进行直观展示。Omnibus 检验显示模型整体效能良好（P < 0.001）。推导队列中 ROC 曲线下面积（Area Under Curve，AUC）为 0.807，验证队列中 AUC 为 0.796，表明模型具有良好的区分度。校准曲线与理想曲线拟合良好，Hosmer - Lemeshow 检验 P 值在内部验证中为 0.627，外部验证中为 0.366，Brier 指数在内部验证中为 0.172，外部验证中为 0.182，表明模型校准良好。临床决策曲线显示模型具有良好的临床实用性。
研究结论和讨论部分指出，AGI 在非 ICU 老年危重症患者中较为常见，本研究构建的 AGI 风险预测模型预测效果良好，具有良好的区分度、校准度和临床实用性。该模型可作为筛查工具，有效识别 AGI 高危患者，为实施个体化干预策略提供依据，有助于改善患者的临床结局。从机制上看，血管活性药物会加重胃肠道缺血缺氧，破坏胃肠道黏膜；抗生素使用时长过长会影响肠道菌群平衡；延迟 EN 会导致胃肠道黏膜营养不足，增加 AGI 风险；WBC 升高反映体内炎症反应，破坏胃肠道屏障；ACCI 与多种基础疾病相关，这些疾病会损害胃肠道功能 。
此外，研究人员还建议在患者入院初期及住院期间的关键节点，如术后或病情变化时，使用该模型进行风险预测和动态监测，帮助医生快速了解患者的整体风险状况，指导临床决策。同时，为确保模型的适用性和准确性，应在不同医疗中心或患者群体中进行外部验证，并根据结果对模型进行调整和优化。
尽管本研究取得了重要成果，但也存在一定的局限性。例如，这是一项单中心研究，模型的普适性需要进一步验证；受样本量和数据限制，无法对不同等级的 AGI 进行精细分类。未来，研究人员将开展多中心验证，扩大样本量并开发多分类预测模型，以更准确地预测不同等级 AGI 的风险概率，为临床决策提供更有力的支持。总的来说，这项研究为非 ICU 老年危重症患者 AGI 的防治提供了重要的参考，具有重要的临床意义和应用价值。
