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为解决老年 COPD 患者 ICU 谵妄缺乏针对性预测模型的问题，研究人员基于 MIMIC-IV 数据库，通过 LASSO 及多变量逻辑回归等构建列线图模型。结果显示模型 AUC 达 0.86，可助临床早期识别高危患者，优化干预策略。
在老龄化加剧的当下，老年患者在重症监护室（ICU）的健康问题备受关注。谵妄作为一种急性认知功能障碍，在老年 ICU 患者中高发，其表现为注意力和认知功能的波动变化，且生理机制尚未完全明确。对于患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）的老年患者而言，情况更为严峻 ——COPD 不仅导致慢性呼吸系统疾病，还伴随全身炎症反应、低氧血症和高碳酸血症等病理改变，这些都可能增加谵妄风险。数据显示，COPD 机械通气患者谵妄发生率高达 21.94%，而谵妄一旦发生，会延长机械通气时间，增加认知障碍、并发症及死亡风险，也会加重临床护理负担。然而，目前针对老年 COPD 患者 ICU 谵妄的预测模型尚属空白，多数通用模型在特定人群中的有效性有限，因此，开发专适于此人群的谵妄风险预测工具迫在眉睫。
为填补这一研究空白，温州医科大学附属第一医院等机构的研究人员开展了相关研究。他们基于公开的 MIMIC-IV 数据库，纳入 1912 例年龄≥65 岁的老年 COPD 首次 ICU 住院患者，旨在构建并验证一种直观、简便的列线图模型，以预测该人群的 ICU 谵妄风险。这项研究成果发表在《BMC Geriatrics 》上，为临床早期干预提供了重要依据。
研究人员采用了一系列关键技术方法：首先，通过结构化查询语言（SQL）从 MIMIC-IV 数据库中提取符合标准的数据，排除严重精神疾病、神经退行性疾病等影响认知评估的病例；然后，将患者按 7:3 比例随机分为训练集（1337 例）和验证集（575 例）；接着，运用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归从 52 个潜在预测因子中筛选变量，结合单因素和多因素逻辑回归分析，确定独立预测因子；最后，构建列线图模型，并通过受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）评估模型的预测性能和临床实用性。
研究结果
患者基线特征与谵妄发生率
研究期间，638 例（33.4%）患者在 ICU 住院一周内发生谵妄，中位年龄 76 岁。与非谵妄组相比，谵妄组患者的 Charlson 合并症指数（CCI）更高，格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分更低，序贯器官衰竭评估（SOFA）评分、心率、体温、血尿素氮（BUN）、24 小时尿量、氧流量等指标显著不同，且机械通气（尤其是有创机械通气 IMV）和芬太尼使用比例更高。此外，谵妄患者的住院时间更长，院内死亡率（18.0% vs 3.5%）显著升高，生存分析证实谵妄是死亡的独立危险因素（HR=1.91, 95% CI:1.66-2.20）。
预测模型的构建与验证
通过 LASSO 回归筛选出 14 个潜在变量，经多因素逻辑回归分析，最终确定 10 个独立预测因子：脑血管疾病、CCI、GCS、SOFA 评分、心率、体温、BUN、24 小时尿量、芬太尼使用、氧流量。基于这些因子构建的列线图模型，在训练集和验证集中的曲线下面积（AUC）均为 0.86，校准曲线显示预测值与实际值吻合良好（P>0.05），DCA 和 CIC 表明模型在临床阈值范围内具有较高净获益，显示出良好的临床适用性。
模型的临床意义与潜在应用
列线图通过可视化方式整合 10 项入院时易获取的指标，临床医生可通过各变量对应分值累加计算总分，快速评估患者谵妄风险。例如，总分低于 130 分提示风险低于 10%，超过 215 分则风险超 50%。这一工具不仅有助于早期识别高危患者，还能针对关键风险因素（如芬太尼使用、体温异常、氧流量过高等）制定个体化干预策略，如优化镇痛方案、加强体温管理、调整氧疗参数等，从而降低谵妄发生率，改善患者预后。
研究结论与讨论
本研究成功开发了首个针对老年 COPD 患者 ICU 谵妄的列线图预测模型，验证显示其具有良好的区分度和临床实用性。该模型填补了特定人群谵妄预测的空白，为临床提供了便捷的风险评估工具，有助于优化资源分配，推动早期干预措施的实施。值得注意的是，研究发现芬太尼使用与谵妄风险显著相关（OR=1.94），提示在 COPD 患者中需谨慎使用该药物；而体温升高和氧流量过高可能通过加重脑损伤或导致二氧化碳潴留增加谵妄风险，强调了监测和管理生命体征的重要性。
尽管研究存在回顾性单中心局限性，且未定义明确风险阈值，但列线图的个体化预测优势为临床决策提供了新视角。未来需通过多中心前瞻性研究进一步验证模型的普适性，并开发数字化工具以提升临床应用效率。总体而言，该研究为老年 COPD 患者的谵妄防控提供了重要科学依据，具有显著的临床转化价值。
