发热伴血小板减少综合征死亡风险预测模型及评分标准的建立

作     者：刘旗旗 

作者单位：安徽医科大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张照如

授予年度：2023年

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学] 

主      题：发热伴血小板减少 血清学指标 死亡风险 预测模型 评分标准 

摘      要：研究目的 为了更准确地评估发热伴血小板减少综合征患者入院时的病情危险程度，我们建立了一个风险预测模型，并制定了相应的评分标准，以便及早采取积极的治疗措施，改善患者的预后。 研究方法 在2020年6月1日至2022年4月13日期间，安徽医科大学附属巢湖医院共收治了91例患有发热伴血小板减少综合征的患者，其中男性38例（41.8%），女性53例（58.2%）。根据出院时的临床结果，将这些患者划分为生存组和死亡组，并对实验室指标和相关体征进行了统计学分析。应用SPSS24.0统计软件，对所有变量采取正态性检验，并显示正态曲线，数据符合正态分布的进行t检验，不符合正态分布的变量采用Mann-WhitneyU检验，连续型变量采用中位数（最小值-最大值）表示，分类变量表示为百分比。在单因素分析中，我们使用二元Logistic回归模型来评估plt;0.05的变量，以此来建立一个有效的风险预测模型。使用ROC曲线来评估模型的拟合能力和预测精度，并基于模型中每个危险因素的权重系数来确定一个评分标准。 研究结果 2020年6月1日至2022年4月13日，共纳入91例确诊的发热伴血小板减少综合征患者数据，男性38人（（41.8%）），女性53人（58.2%）。生存组与死亡组年龄差异有统计学意义（P=0.028）。其中所有观察对象中，共出现20例死亡病例，病死率（CFR）为（22.0%）。安徽省SFTS发病主要集中在5-6月份，其次是10月份，呈双高峰。生存组与死亡组早期实验室指标方面：WBC、NE、LYM、HL、PCT、cTN-i、AMY、LPS、PLT、APTT、PT、CK、CK-MB、LDH、ALT、AST、GLOB、BUN、Cr在单因素分析中与患者的临床转归并无相关，生命体征中：平均动脉压、呼吸、心率也是。 患有SFTSV感染的患者可以分为三个阶段：第一阶段，没有明显的指标表明与新布尼亚病毒感染有关，死亡率也较高;第二阶段，谷草转氨酶和白蛋白水平较低，是导致新布尼亚病毒感染死亡的重要危险因素;而在疾病晚期，LDH水平较高，是死亡的预警指标之一;此外，仅使用丙种球蛋白和利巴韦林治疗SFTSV感染重症患者并不能取得显著的临床疗效。发现3个发热伴血小板减少综合征患者在院死亡的独立危险因素，并且依据风险预测回归方程给予每个危险因素相应的评分，分别为：年龄gt;60（岁）（OR:1.197，95%CI:1.012-1.416，1分）、中热（天）（OR:1.671，95%CI:1.188-2.351，2分）、高热（天）（OR:2.954，95%CI:1.638-5.327，2分），患者所得评分在0-10分之间，其中0-3分为低风险，4-6分为中等风险，7-10分为高风险。Homser-Lemeshow检验P值gt;0.05，ROC曲线下面积为0.948，95%置信区间为（0.891-1.000），模型的拟合优度和预测准确度均较好。 结论 年龄gt;60（岁）、中热（天）、高热（天）是患者入院后早期判断发热伴血小板减少综合征在院是否死亡的独立危险因素，而入院后第一次的血清学检验与临床并无多大相关性，与此同时，依据模型指定的评分标准能够较好的预测发生在住院期间的死亡风险。 建立了一个基于年龄gt;60岁（OR:1.197，95%CI:1.012-1.416）、中热（天）（OR:1.671，95%CI:1.188-2.351）、高热（天）（OR:2.954，95%CI:1.638-5.327，）的临床预测SFTS死亡预测模型并制定相关评分，探究了患者不同发热时间、热性与死亡风险的线性模型。