儿童脓毒性休克并发急性肾损伤的风险预测模型构建与验证

来自中国大型三甲医院的研究团队针对儿童脓毒性休克并发急性肾损伤（AKI）风险因素稀缺的临床痛点，通过10年180例病例的回顾性分析，构建了基于身高、随机蛋白尿、降钙素原（PCT）、碱剩余（BE）、血尿素氮（BUN）及凝血时间等6项独立预测因子的列线图模型。该模型AUC达0.895（95% CI 0.836–0.955），早期抗生素使用显示保护效应（95% CI 0.03–0.77），为临床早期干预提供了量化工具。

　　

当小患者遭遇脓毒性休克这场风暴时，急性肾损伤（Acute Kidney Injury, AKI）就像潜伏的暗礁——这项在中国三甲医院开展的研究揭开了它的危险密码。科研人员像侦探般梳理了180名患儿10年的临床档案，发现身高每增加1厘米（95% CI 1.01–1.04）、尿蛋白试纸出现加号（95% CI 1.17–13.09）、降钙素原（PCT）数值攀升（95% CI 1.00–1.04）等6个危险信号会显著拉响AKI警报。有趣的是，抗生素这支"先锋部队"若能及时出动（95% CI 0.03–0.77），能有效筑起防护墙。

研究者们用R语言打造的预测神器——列线图（Nomogram），在受试者工作特征曲线（ROC）下斩获0.895的高分（95% CI 0.836–0.955），灵敏度77.1%和特异性88.9%的表现堪比临床"水晶球"。经过1000次 bootstrap 内部验证，这个模型依然稳如磐石（AUC 0.895, 95% CI 0.893–0.896）。这项成果不仅为儿科医生提供了风险计算尺，更照亮了脓毒症相关急性肾损伤（SA-AKI）的防治之路。