基于网络动态列线图整合临床生物标志物优化脓毒症早期诊断：真实世界临床效用的开发与验证

本研究创新开发了整合高血压、肾功能不全等8项临床易获指标的动态网络列线图模型（AUC=0.746），突破传统SOFA评分在非ICU科室的应用局限，通过IL-6、D-二聚体等生物标志物动态监测实现脓毒症早期风险分层，其阴性预测值达0.832，为基层医疗机构提供实时决策支持工具。

　　

Abstract

脓毒症作为年致死率超25%的危重症，其快速进展特性对早期诊断提出迫切需求。传统SOFA评分依赖ICU监护参数，在普通病房存在监测盲区。该研究通过整合新型炎症标志物与实时动力学数据，构建出适用于非ICU环境的智能诊断工具。

Patients and Methods

研究回顾性纳入浙江台州医院1098例患者（脓毒症组354例），按Sepsis 3.0标准分组。采用多因素logistic回归筛选独立预测因子，并开发动态网络列线图。外部验证采用2024年1-3月恩泽医院94例患者数据，通过ROC曲线评估诊断效能。

Results

最终模型锁定8项核心指标：高血压（OR=1.6278）、肾功能不全（OR=1.7002）、心功能不全（OR=1.8927）等临床合并症，联合IL-6（OR=1.0003）、嗜碱性粒细胞百分比（OR=0.4319）、PLR（OR=1.0025）等实验室参数。模型展现优异区分度（C-index=0.746），决策曲线显示在30%-70%概率阈值区间具有显著净收益。外部验证AUC达0.663，网络版工具已部署于ShinyApps平台。

Laboratory Findings

脓毒症组呈现特征性炎症图谱：IL-6中位数84.15 pg/mL（非脓毒症组77.40），D-二聚体升高60%（1.59 vs 0.98 mg/L），血小板计数显著降低（157 vs 187×10⁹/L）。免疫细胞分析揭示嗜碱性粒细胞耗竭现象（0.10% vs 0.20%），印证其在免疫调控中的关键作用。

Discussion

该模型创新性地将慢性病共病状态与实时生物标志物动态关联：

1. 1.

   高血压通过血管内皮损伤加剧微循环障碍

2. 2.

   肾功能不全促进代谢废物蓄积，放大炎症风暴

3. 3.

   IL-6作为"预警分子"较PCT提前2-4小时升高

4. 4.

   PLR通过"血小板-淋巴细胞轴"双相失衡反映疾病严重度

   网络化部署突破传统评分静态局限，移动端实时计算功能显著提升临床可用性。

Limitations

研究存在单中心回顾性数据偏倚，尚未与医院HIS系统对接。未来需开展多中心前瞻性验证，并探索线粒体功能障碍等新型靶点的整合。

Conclusion

该动态列线图首次实现常规检验指标与共病特征的智能融合，为资源有限地区提供可扩展的脓毒症筛查方案。其模块化架构支持持续迭代，有望重塑脓毒症早期诊疗范式。