Development and validation of a prognostic nomogram based on objective nutritional indexes in ischemic stroke patients with large vessel occlusion undergoing endovascular thrombectomy

Background and aimsPreserved nutritional status in acute ischemic stroke patients with large vessel occlusion (LVO) undergoing endovascular thrombectomy (EVT) is important but lacks an effective evaluation method. We aimed to investigate the prognostic value of objective nutritional indexes (ONIs) in LVO patients after EVT that were validated by studies in patients with other vascular diseases receiving intervention therapy and to develop a functional prediction nomogram for better stroke management.Methods and resultsLVO patients undergoing EVT from 2016 to 2020 were retrospectively enrolled and randomly classified into training and validation cohorts at a ratio of 7:3. The ONIs, including the Controlling Nutritional Status (CONUT) score, Nutritional Risk Index (NRI), and Prognostic Nutritional Index (PNI), were calculated. A stepwise logistic regression model for 3-month poor functional outcome based on the smallest Akaike information criterion was employed to develop the nomogram, and the nomogram's determination and clinical use were tested by area under the curve (AUC), calibration plots, and decision curve analysis and compared with three earlier prognostic models. A total of 418 patients were enrolled. The CONUT independently related and increased the risk of 3-month poor functional outcome with an OR of 1.387 (95% CI: 1.133–1.698, p = 0.002). A nomogram including CONUT and other seven factors (AIC = 274.568) was developed. The AUC of the nomogram was 0.847 (95% CI: 0.799–0.894) and 0.836 (95% CI: 0.755–0.916) in the training and validation cohort, respectively, with better predictive performance and clinical utility than previous models.ConclusionThe CONUT independently related to the poor functional outcome, and the newly established nomogram reliably predicted the functional outcome in LVO patients after EVT.     

抗结核药物所致肝损伤的不良反应分析及风险因素研究

目的探究抗结核药物(ATD)引发药物性肝损伤(DILI)的临床特征和危险因素,建立风险预测模型。方法以60例抗结核药物所致DILI的患者为观察组,以同期行相同方案治疗的结核病患者1100例作为对照组,采用回顾性分析手段对两组患者的一般资料、临床表现、实验室指标等数据,进行对比分析,找出ATD引起DILI的独立危险因素并利用R软件建立列线图风险预测模型。结果60例ATD引起DILI的不良反应报告中以女性为主,占58.33%;平均年龄为46.83±11.24岁,其中40~69岁发生率最高,占56.67%;临床分型中包括40例肝细胞损伤型,13例胆汁淤积型,7例混合型;临床表现以食欲下降、乏力最为显著。风险因素分析中,年龄、基础肝病、糖尿病、胆囊疾病、ALB、TBIL、含吡嗪酰胺、合用其他增加肝毒性药物为TB患者DILI的独立危险因素。R软件建立的列线图预测模型C-index指数高达0.902,说明本模型具有较好的预测能力。结论运用列线图模型评分预测发生DILI的风险,对结核病患者个体化化疗方案制定具有重要指导意义。     

极早产儿住院期间死亡的列线图预测模型的建立北大核心CSCD

目的构建预测极早产儿住院期间死亡风险的列线图模型。方法回顾性分析2015年1月至2019年12月郑州大学第三附属医院新生儿科收治的极早产儿1714例的临床资料。按7:3比率将1714例极早产儿随机分为训练队列(1179例)和验证队列(535例),通过logistic回归分析筛选独立预测因子并建立列线图模型,并由验证集评估列线图预测模型的可行性。最后,分别采用受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分析对模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估。结果1714例极早产儿中,住院期间死亡260例,存活1454例。对训练集进行多因素logistic回归分析后筛选出胎龄<28周、出生体重<1000g、重度窒息、重度脑室内出血(intraventricular hemorrhage,IVH)、Ⅲ~Ⅳ级新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)、败血症、剖宫产、孕母产前使用糖皮质激素等8个变量建立列线图预测模型。训练队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.790(95%CI:0.751~0.828),验证队列中列线图模型预测极早产儿住院期间死亡发生的AUC为0.808(95%CI:0.754~0.861)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度(P>0.05)。决策曲线分析显示当训练队列和验证队列的阈值概率分别为10%~60%和10%~70%时对极早产儿进行临床干预具有较高的净收益。结论构建并验证了预测极早产儿住院期间死亡风险的预测模型,可帮助临床医生预测极早产儿住院期间的死亡概率。     

基于动态增强MRI影像组学评分和激素受体的列线图预测乳腺癌新辅助化疗不敏感的价值

目的 探讨基于动态增强MRI（DCE-MRI）影像组学评分（Radscore）和激素受体状态的列线图预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效不敏感的价值。 方法 回顾性收集128例行乳腺癌NAC治疗的女性病人,平均年龄（49.2±10.0）岁。128例病人按照7∶3比例随机分为训练集90例（疗效敏感者47例,疗效不敏感者43例）和测试集38例（疗效敏感者15例,疗效不敏感者23例）。基于DCE-MRI影像提取并筛选影像组学特征,采用多因素逻辑回归构建影像组学模型并计算模型的Radscore。采用t检验、χ²检验或Fisher确切概率检验比较训练集和测试集中临床病理指标[年龄、雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、人表皮生长因子受体-2（HER-2）和肿瘤增殖细胞核抗原-67（Ki-67）],将差异有统计学意义的临床病理指标和Radscore纳入多因素逻辑回归,建立联合模型和列线图。应用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价影像组学模型和联合模型的预测效能。应用决策曲线评估影像组学模型和联合模型的临床应用价值。 结果 在训练集中,ER和PR在疗效敏感与不敏感组间的差异均有统计学意义（均P<0.05）,但未得到测试集的验证（均P>0.05）。在训练集中,联合模型预测NAC不敏感的AUC值和准确度分别高于影像组学模型约3.8%和3.1%。在测试集中,联合模型预测NAC不敏感的AUC值高于影像组学模型,其较后者提高了约2.3%,但两者的准确度相同。在基于ER、PR和Radscore构建的联合模型列线图中,Radscore得分最高,其次是ER和PR。决策曲线分析显示联合模型的临床获益高于影像组学模型。 结论 基于DCE-MRI的Radscore和ER、PR构建的联合模型列线图能够较好地预测NAC疗效不敏感。     

呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险预测模型的构建及验证

目的 通过分析呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的危险因素,建立并验证呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险的列线图模型。 方法 纳入2019年1月—9月于北京市某三级甲等医院呼吸科病房住院使用抗生素治疗的患者291例并收集临床资料。应用Logistic回归模型分析呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的独立危险因素。应用R软件构建预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻风险的列线图模型,并进行验证。 结果 Logistic回归分析显示,大便潜血[OR=4.517,95%CI（1.440~14.163）]、体重指数[OR=0.834,95%CI（0.735~0.947）]、血红蛋白浓度[OR=0.970,95%CI（0.946~0.994）]、院前使用抗生素[OR=2.957,95%CI（1.076~8.130）]及使用抗生素种类[OR=2.148,95%CI（1.146~4.026）]是呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的独立危险因素（P<0.05）。对列线图模型进行验证,ROC曲线显示该模型预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的风险曲线下面积为0.779;校准曲线为斜率接近于1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验（ χ²=1.413,P=0.994）均显示该模型能够较准确地预测呼吸科住院患者抗生素药物相关腹泻的风险。结论 该研究基于大便潜血、院前使用抗生素、体重指数、血红蛋白浓度、使用抗生素种类数这5项抗生素药物相关腹泻发生的独立危险因素,构建的列线图模型具有良好的区分度与准确度,可为临床个体化预测抗生素药物相关腹泻发生风险提供参考。     

Nomograms predicting long-term survival in patients with invasive intraductal papillary mucinous neoplasms of the pancreas: A population-based study

BACKGROUND There are few effective tools to predict survival in patients with invasive intraductal papillary mucinous neoplasms of the pancreas.AIM To develop comprehensive nomograms to individually estimate the survival outcome of patients with invasive intraductal papillary mucinous neoplasms of the pancreas.METHODS Data of 1219 patients with invasive intraductal papillary mucinous neoplasms after resection were extracted from the Surveillance,Epidemiology,and End Results database,and randomly divided into the training(n=853)and the validation(n=366)cohorts.Based on the Cox regression model,nomograms were constructed to predict overall survival and cancer-specific survival for an individual patient.The performance of the nomograms was measured according to discrimination,calibration,and clinical utility.Moreover,we compared the predictive accuracy of the nomograms with that of the traditional staging system.RESULTS In the training cohort,age,marital status,histological type,T stage,N stage,M stage,and chemotherapy were selected to construct nomograms.Compared with the American Joint Committee on Cancer 7th staging system,the nomograms were generally more discriminative.The nomograms passed the calibration steps by showing high consistency between actual probability and nomogram prediction.Categorial net classification improvements and integrated discrimination improvements suggested that the predictive accuracy of the nomograms exceeded that of the American Joint Committee on Cancer staging system.With respect to decision curve analyses,the nomograms exhibited more preferable net benefit gains than the staging system across a wide range of threshold probabilities.CONCLUSION The nomograms show improved predictive accuracy,discrimination capability,and clinical utility,which can be used as reliable tools for risk classification and treatment recommendations.     

对胸腔积液患者利用临床及内科胸腔镜下特征构建诺谟图诊断结核性胸膜炎的价值

目的 利用临床及内科胸腔镜下特征对胸腔积液患者构建诺谟图(nomogram),探讨其诊断结核性胸膜炎的价值。 方法 采用前瞻性研究的方法,收集2015—2018年首都医科大学附属北京胸科医院(99例)、首都医科大学附属北京朝阳医院(67例)、北京积水潭医院(16例)及北京医院(24例)收治的206例胸腔积液患者。其中确诊为结核性胸膜炎的患者129例,作为结核性胸膜炎组;确诊为其他原因胸腔积液的患者77例,作为其他原因胸腔积液组。收集两组患者的一般资料、胸腔积液实验室检查结果、胸腔镜下形态学特征和病理形态学特征信息,按照4∶1的比例通过SAS随机分组过程,将206例患者完全随机分为训练集(162例)和验证集(44例)。利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选结核性胸膜炎的诊断因素,构建辅助诊断诺谟图,分别验证模型的区分度、校准度及收益,综合评价诺谟图的辅助诊断能力。 结果 训练集162例胸腔积液患者中,共104例(64.2%)确诊为结核性胸膜炎。经LASSO回归,共7个高诊断价值因素被筛选出,分别为病理形态学上的干酪样肉芽肿、坏死表现、不典型肉芽肿,胸腔镜观察下的粟粒样结节状病灶、胸膜粘连带、孤立结节状病灶,以及胸腔积液检查指标中的腺苷脱氨酶水平。训练集中ROC曲线下面积(AUC)为0.97,敏感度为92.31%,特异度为93.42%,在验证集中模型AUC为0.89,敏感度为80.44%,特异度为100.00%。 结论 诺谟图能够在胸腔积液患者中有效诊断结核性胸膜炎,有一定的辅助诊断价值。     

预测乳腺癌术后切口愈合不良的列线图模型建立

目的探讨乳腺癌术后切口愈合不良的危险因素,构建预测术后切口愈合不良发生的列线图模型,并评估模型的预测效果。 方法采用便利抽样法,选择2016年1月至2021年10月徐州医科大学附属淮安医院行乳腺癌手术的813例患者,根据术后切口愈合情况分为愈合良好组（767例）和愈合不良组（46例）。收集两组患者基本信息、病理特征及手术情况开展单因素分析,通过多因素Logistic回归分析筛选术后切口愈合不良的危险因素,利用R 4.1.3软件绘制术后切口愈合不良发生的列线图预测模型并评估其区分度和符合度。 结果愈合不良组年龄、营养不良、合并糖尿病、贫血及手术切口为纵切口比例、置引流管时间与愈合良好组比较,差异均有统计学意义（P<0.05）。Logistic回归分析显示,乳腺癌术后切口愈合不良发生的主要危险因素为年龄大（OR=1.269）、营养不良（OR=2.376）、合并糖尿病（OR=2.262）、贫血（OR=2.227）、置引流管时间长（OR=1.571）（均P<0.05）;受试者工作特征曲线及校准曲线分析结果显示,构建的列线图预测模型区分度（曲线下面积为0.785,95% CI：0.725~0.845）及符合度（拟合优度HL检验χ²=8.294,P=0.405）均较高。 结论基于年龄、营养不良、合并糖尿病、贫血、置引流管时间5项危险因素构建的乳腺癌术后切口愈合不良列线图模型具有较好的预测效能。     

冠状动脉旁路移植术后手术部位感染风险预测模型及管理策略

目的:探讨影响冠状动脉旁路移植术(CABG)后手术部位感染的主要危险因素,并构建定量列线图风险预测模型,提出针对性管理策略。方法:回顾性总结2015年5月至2019年5月于南京医科大学附属盐城市第三人民医院接受CABG患者共302例作为模型组,比较感染与未感染者临床资料(主要包括性别、年龄、基础疾病史、体质指数、美国麻醉师协会(ASA)评分、常规皮肤准备、围术期抗菌药物不合理使用、手术时间>4 h、手术室探视和连续使用同一手术室),再经多因素Logistic回归分析筛选主要危险因素并构建列线图风险预测模型。纳入2019年6月至2020年12月共211例CABG患者作为验证组,接受感染管理策略。采用受试者工作曲线(ROC)分析列线图模型评估模型组与验证组感染发生的效能。结果:模型组共诊断11例患者发生感染(3.64%,11/302),单因素分析显示感染者年龄高于未感染者,且感染者基础疾病史(高血压和糖尿病)和肥胖者比例增高,ASA评分升高,常规皮肤准备方法、围术期抗菌药物不合理使用、手术时间>4 h、手术室探视、连续使用同一手术室比例均较未感染者增高(P均<0.05)。Logistic回归分析显示,高龄(OR=1.58、95%CI:1.12~2.53、P=0.011)、基础疾病史(OR=2.63、95%CI:2.12~3.06、P=0.001)、围术期抗菌药物不合理使用(OR=2.01、95%CI:1.55~2.69、P=0.002)、手术时间>4 h(OR=3.11、95%CI:2.68~3.59、P=0.001)和手术室探视(OR=1.24、95%CI:1.01~1.85、P=0.024)均为CABG术后手术部位感染的主要危险因素。应用R软件根据主要危险因素(高龄、基础疾病、抗菌药物不合理使用、手术时间>4 h、手术室探视)的权重(β值)进行定量赋值建立列线图模型。验证组共诊断感染者2例(0.95%,2/211),显著低于模型组(Fisher’s确切概率法,取单侧P=0.047)。ROC分析显示,列线图模型预测模型组和验证组发生感染的准确性分别为0.895和0.864;Hosmer-Lemeshow检验显示拟合度良好。结论:CABG术后手术部位感染的发生与多个临床因素有关,如高龄、基础疾病史、围术期抗菌药物不合理使用、手术时间>4 h和手术室探视,医护人员应充分认知并采取严格的感染管理措施以减少感染的发生。     

肝移植术后早期感染危险因素分析及预测

目的探讨肝移植术后早期(≤1个月)感染发生的危险因素并建立列线图预测模型。 方法回顾性分析2016年1月至2020年12月宁波大学附属李惠利医院肝移植中心200例同种异体肝移植受者临床资料。根据纳入和排除标准共收集181例受者的人口学数据、临床资料和病原菌检测结果,根据术后早期是否发生感染分为感染组(n＝96)和非感染组(n＝85)。分析受者术后早期感染菌群分布特点和相关危险因素,构建列线图并评价其拟合度、区分度和临床实用性。正态分布计量资料采用独立样本t检验比较,不符合正态分布计量资料采用Mann-Whitney U检验比较。分类变量采用χ²检验或Fisher确切概率法。采用Logistic回归分析进行多因素分析。采用R语言(4.1.2)软件rms包构建列线图模型,并通过Bootstrap自抽样法对模型进行内部验证;采用Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线下面积、一致性指数(C指数)及临床决策曲线分析来评价列线图的校准度、区分度及临床实用性。P<0.05为差异有统计学意义。 结果纳入研究的181例受者中,肝移植术后早期感染发生率为53.0%(96/181),96例感染组受者共检出病原菌132株,以革兰阴性菌最为常见(42.4%)。受者术后2周内感染发生率最高(70.8%,68/96),感染常见部位为肺部和血行感染。多因素Logistic回归分析结果显示,受者女性(OR＝4.235,95%CI：1.577～11.370)、MELD评分≥20(OR＝3.742,95%CI：1.296～10.805)、Chlid-Pugh分级C级(OR＝3.346,95%CI：1.263～8.862)、术后呼吸机使用时间(OR＝1.036,95%CI：1.009～1.063)是肝移植术后早期感染的独立危险因素。根据上述独立危险因素建立列线图预测模型,经Bootstrap法进行内部验证,Hosmer-Lemeshow检验无统计学意义(χ²＝7.236,P>0.05),校正曲线贴近于理想曲线,预测模型与观测值具有较好的拟合度。C指数和ROC曲线下面积均为0.800(95%CI：0.735～0.865),模型具有良好的区分度。模型临床决策曲线在较广的阈值概率范围内(0.2～1.0),高于采用单一危险因素预测,显示该模型具有临床实用性。 结论肝移植受者性别、MELD评分、Child-Pugh分级和术后呼吸机使用时间是移植术后早期感染的独立危险因素,列线图对移植术后早期感染的预测效果良好。