摘要:目的 构建多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的预测模型,并进行内外部验证。方法 选取2023年1月至2024年1月于山东大学齐鲁医院德州医院就诊的126例多发性骨折创伤失血性休克患者作为建模集用于模型构建,另外100例多发性骨折创伤失血性休克患者作为验证集用于模型验证。根据建模集患者院内疾病转归情况分为存活组(n=95)、死亡组(n=31),比较两组临床资料,采用单因素和多因素Logistic回归分析确定影响多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的危险因素,根据筛选的危险因素构建预测模型,经受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线来评估模型预测效能,临床决策曲线分析(DCA)预测模型的临床实用性和获益率。结果 死亡组年龄≥60岁(83.87%vs. 30.53%)、合并基础疾病(29.03%vs. 10.53%)、合并颅内出血(38.71%vs. 15.79%)、受伤至急诊时间>4 h(64.52%vs. 33.68%)、损伤严重程度(ISS)评分(分:33.54±4.52 vs. 29.89±3.42)、6 h乳酸值(mmol/L:5.21±0.22 vs. 3.32±0.87)、活化部分凝血活酶时间(APTT, s:39.90±3.45 vs. 36.42±2.94)、凝血酶时间(TT, s:17.21±2.87 vs. 15.45±1.76)、凝血酶原时间(PT, s:16.98±2.19 vs. 14.23±1.98)高于存活组,格拉斯哥昏迷(GCS)评分(分:4.53±0.98 vs. 10.23±2.42)、纤维蛋白原(Fib, g/L:2.34±0.32 vs. 3.87±0.33)低于存活组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,受伤至急诊时间(OR=3.898, 95%CI 1.287~8.275)、GCS评分(OR=3.978, 95%CI 1.814~7.989)、ISS评分(OR=2.342, 95%CI 1.191~4.375)、6 h乳酸值(OR=2.881, 95%CI 1.239~5.689)、Fib(OR=2.543, 95%CI 1.198~5.389)是多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的独立危险因素(P<0.05)。基于受伤至急诊时间(X1)、GCS评分(X2)、ISS评分(X3)、6 h乳酸值(X4)、Fib(X5)构建多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的列线图预测模型。建模集中预测模型的AUC为0.897(95%CI 0.723~0.923),验证集中预测模型的AUC为0.901(95%CI 0.786~0.955)。校准曲线发现,在两个数据集中多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的预测概率与实际发生率接近。DCA分析发现,列线图预测模型曲线远离净获益为0的参考线和所有样本均为阳性的参考线,提示预测模型预测价值良好。结论 受伤至急诊时间、GCS评分、ISS评分、6 h乳酸值、Fib是多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的独立危险因素,据此构建的列线图预测模型区分度、校准度较高,能够为临床早期评估患者疾病转归和干预提供理论依据。
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多发性骨折作为骨科常见的危重疾病,大多因交通事故、坠落引发,患者在骨折后机体大量失液、失血、微循环改变、有效循环灌注不足,继而导致组织器官缺氧缺血,进一步导致创伤失血性休克的发生[1]。有资料显示[2-3],约有超过1/3的创伤致死患者是因创伤失血性休克死亡,大多为青壮年,且近年来创伤失血性休克发病率逐年升高,病情愈发严重,有较高的救治难度,患者死亡风险明显增加。因此, 如何早期预测多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归情况,对挽救患者生命具有重要意义。基于此,本研究通过构建适合我国医疗环境的多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的预测模型,以促进患者疾病转归。
1、资料与方法
1.1一般资料
选取2023年1月~2024年1月于山东大学齐鲁医院德州医院就诊的126例多发性骨折创伤失血性休克患者作为建模集用于模型构建,男71例,女55例,年龄24~78岁,根据患者疾病转归情况分为存活组(n=95)、死亡组(n=31);另外100例多发性骨折创伤失血性休克患者作为验证集用于模型验证,男60例,女40例,年龄25~78岁。纳入标准:①经影像学检查确诊为多发性骨折,由交通事故或坠落引起,骨折部位包括骨盆、脊柱、四肢等;②创伤失血性休克参照文献[4]标准诊断;③资料完整。排除标准:①入院24 h内死亡的患者;②入院前使用血管活性药物或进行液体复苏的患者;③无法救治的创伤,如到达急诊室时呼吸心跳已经停止的患者;④先天性或获得性免疫功能障碍者;⑤处于恶性肿瘤终末期的患者;⑥急慢性心力衰竭者。该研究已通过医院伦理委员会审核(S2022-017),研究对象本人或家属已提供知情同意书。
1.2研究方法
1.2.1数据收集
收集存活组、死亡组临床资料,包括①基础信息:性别(男、女),年龄(≥60岁、<60岁),体重指数(>24 kg/m2、≤24 kg/m2),生活习惯(吸烟、饮酒),合并基础疾病(有、无);②疾病信息:骨折类型(开放性骨折、闭合性骨折),致伤原因(交通事故、坠落),骨折数量(2~3处、≥4处),骨折部位(骨盆、脊柱、四肢),颅内出血(是、否),受伤至急诊时间(即接收到救治调度至急诊救治时间>4 h、≤4 h);③实验室指标:格拉斯哥昏迷评分(GCS),损伤严重程度评分(ISS),心率(>130次/min、≤130次/min),初始平均动脉压,血红蛋白(Hb)基础值,初始乳酸值,红细胞压积(HCT),活化部分凝血活酶时间(APTT),凝血酶时间(TT),凝血酶原时间(PT),纤维蛋白原(Fib)。
1.2.2风险预测
将建模集的126例多发性骨折创伤失血性休克患者基础信息、疾病信息、实验室指标等相关资料进行单因素分析,而后进行多因素Logistic回归分析,筛选出影响多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的危险因素。
1.2.3预测模型构建及验证
根据所筛选的影响多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的危险因素构建预测模型,经受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线评估模型预测效能,采用临床决策曲线分析(DCA)探讨列线图预测模型的临床实用性和获益率。
1.3统计学处理
使用EpiData 3.1对数据进行双录入并进行一致性核查。采用SPSS 25.0统计软件及R4.2.0统计分析数据。正态计量资料采用均数±标准差描述,组间比较采用独立样本t检验;计数资料采用百分率描述,组间比较采用卡方(χ2)检验或Fisher确切概率法分析;将单因素分析中有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析,经R4.2.0统计软件根据筛选的独立危险因素进行列线图预测模型构建和验证。P<0.05为差异有统计学意义。
2、结果
2.1多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的单因素分析
死亡组年龄≥60岁、合并基础疾病、有颅内出血、受伤至急诊时间>4 h、ISS评分、6 h乳酸值、APTT、TT、PT高于存活组,GCS评分、Fib低于存活组,差异均有统计学意义(P<0.05),其余资料比较差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。
2.2多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的多因素Logistic回归分析
将存活组和死亡组相比得出影响多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的单因素结果中,包括年龄、合并基础疾病、是否出现颅内出血、受伤至急诊时间、GCS评分、ISS评分、6 h乳酸值、APTT、TT、PT、Fib,行多因素Logistic回归分析显示,受伤至急诊时间、GCS评分、ISS评分、6 h乳酸值、Fib是多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的独立危险因素(P<0.05)。见表2。
表1多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的单因素分析
2.3多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归列线图预测模型构建与验证
2.3.1列线图预测模型构建
基于多因素Logistic回归分析发现的受伤至急诊时间(X1)、GCS评分(X2)、ISS评分(X3)、6 h乳酸值(X4)、Fib(X5)构建多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的列线图预测模型。见图1。
表2多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的多因素Logistic回归分析
图1多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的列线图预测模型
2.3.2列线图预测模型验证
在建模集和验证集中分别绘制ROC曲线,结果发现,建模集中预测模型的曲线下面积(AUC)为0.897(95%CI0.723~0.923),验证集中预测模型的AUC为0.901(95%CI0.786~0.955),见图2。在建模集和验证集中多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的预测概率与实际发生率接近,提示列线图预测模型具有良好的校准度,见图3。经DCA分析发现,列线图预测模型曲线远离净获益为0的参考线和所有样本均为阳性的参考线,提示列线图预测模型对多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的预测价值良好,见图4。
图2建模集和验证集中多发性骨折创伤失血性休克列线图预测模型的受试者工作特征(ROC)曲线
图3建模集和验证集中多发性骨折创伤失血性休克列线图预测模型的校准曲线
图4建模集和验证集中多发性骨折创伤失血性休克列线图预测模型的临床决策曲线分析(DCA)曲线
3、讨论
多发性骨折属于一种病情危重的创伤性疾病,出血点数量较多,出血点部位较隐匿,加之出血空间较大,极易导致某些部位无法加压止血,从而诱发创伤失血性休克的发生[5]。创伤失血性休克发生后,由于组织灌注不足和白细胞介素、中性粒细胞等炎性介质迅速浸润从而导致进一步加剧组织损伤,病死率较高。研究表明,即使进行及时的救治仍有部分患者疾病转归不良,病死率较高[6-7]。《创伤失血性休克中国急诊专家共识(2023)》[4]报道显示,创伤失血性休克患者病死率高达30%~40%。本研究发现,纳入126例多发性骨折创伤失血性休克患者中31例死亡,病死率为25.00%,与上述报道的病死率相近,提示多发性骨折创伤失血性休克疾病转归不良。基于此现状,本研究分析患者院内疾病转归情况,探讨影响多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的独立危险因素,并构建预测模型,以促进患者疾病转归,降低病死率。
本研究发现,受伤至急诊时间、GCS评分、ISS评分、6 h乳酸值、Fib是多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的独立危险因素,提示多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归受多种因素的影响。①受伤至急诊时间:创伤失血性休克病情危重,患者大多情况危急,临床提出要想提高患者抢救成功率和降低死亡风险,需早期及时有效地采用确切的急救措施以挽救患者生命[8-9]。本研究显示,受伤至急诊时间越长病死率越高,分析原因可能是受伤至急诊时间越长,因失血引起的全身有效循环血量减少、微循环障碍和血流灌注不足,引起机体代谢紊乱,增加死亡风险。②GCS评分、ISS评分:前者用于意识状态的评价,后者用于创伤程度的评价,既往临床根据上述评分高低评价患者疾病转归情况。本研究显示,低GCS评分和低ISS评分均是多发性骨折创伤失血性休克死亡的危险因素,提示病情越严重患者死亡风险越高,此结果证实了创伤失血性休克的危重特点。③6 h乳酸值:乳酸作为体内糖代谢的中间产物,血液中乳酸值的高低与肝脏和肾脏的合成速率、代谢率有关,缺氧状态下,葡萄糖生成丙酮酸,丙酮酸还原为乳酸,从而为机体提供能量[10]。创伤失血性休克发生后机体出现严重应激反应,同时伴有血乳酸升高表现,临床认为创伤失血性休克患者高乳酸涉及以下机制:休克后肝肾灌注不足导致缺氧缺血,肝、肾功能降低,乳酸清除率降低[11];在低血容量的影响下血液氧携带能力减弱,组织细胞缺氧,机体无氧代谢增加,随着病程的延长,体内氧输送呈进行性下降,氧消耗量降低,此时机体内氧供给和氧需求平衡被打破,从而产生大量乳酸[12];创伤失血性休克发生后,患者除出现血糖、血压、心率升高等应激反应外,还会促进去甲肾上腺素、肾上腺素等儿茶酚胺类物质分泌,向有利于有氧糖酵解方向进行,从而出现高乳酸血症[13-14]。本研究发现,6 h乳酸值越高,多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险越高,是影响患者疾病转归的独立危险因素,此结果与刘双庆等[11]的报道结果一致。分析其增加患者死亡风险的原因可能与组织缺氧缺血、氧供给和氧需求失衡及有利于有氧糖酵解方向进行等机制有关。④Fib:正常情况下,机体凝血系统处于动态平衡状态,在应激源的刺激下会被激活,出现凝血异常,而当应激源持续刺激后则会导致凝血系统崩溃,引起弥漫性血管内凝血等严重并发症[15-16]。创伤失血性休克作为应激源,在发生早期可激活凝血系统发挥止血作用,但一旦失血性休克持续刺激则会影响血流动力学稳定,促进血栓形成,加重病情进展[17]。Fib作为肝脏合成和分泌的糖蛋白,是血浆中含量最高的凝血因子,在凝血系统被激活后可形成纤维蛋白单体,促进血凝块形成,在凝血中具有重要作用[18-20]。本研究发现,死亡患者Fib处于较低水平,较低水平的Fib不利于凝血,因此推测可能与凝血障碍影响患者疾病转归有关。
列线图作为临床常用的预测模型,被证实与传统预测模型相比具有更高的准确度、灵活性等特点,已广泛用于临床研究中。基于列线图预测模型的优势,本研究根据所明确的影响多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的危险因素构建模型,经验证发现此模型有良好的区分度和准确度。进一步通过DCA分析验证预测模型的临床效用发现,曲线远离两条极端线,提示在临床效用方面具有较高的应用价值。
综上所述,本研究构建的多发性骨折创伤失血性休克患者死亡风险的列线图预测模型区分度、校准度、临床有效性较高,可为临床医务人员预测多发性骨折创伤失血性休克患者死亡的概率提供参考。但本研究仅纳入本院收治的患者,样本可能缺乏一定的代表性,未来还需进行多中心、大样本验证,以期望获得更高的评价和推广此预测模型,从而挽救患者生命,促进疾病转归。
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基金资助:山东省医药卫生科技发展计划项目(202204070241);
文章来源:蔡海涛,王建强.多发性骨折创伤失血性休克患者疾病转归的预测模型构建与验证[J].中国急救医学,2024,44(09):745-751.
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