疾病预测模型在慢性肾脏病并发造影剂肾病中的应用

目的构建慢性肾脏病(CKD)并发造影剂肾病(contrast-induced nephropathy,CIN)的疾病预测模型,并检验该模型在临床的应用价值。方法选择2012年2月至2018年5月在南京医科大学附属淮安第一医院肾内科住院的CKD并发心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)并行造影剂检查的患者作为研究对象。采用回顾性分析研究,记录所有患者在应用造影剂前后的临床资料,包括性别、年龄、CKD病因、左室射血分数(LVEF)、空腹血糖、血压、24 h尿量、血红蛋白(Hb)、血清肌酐(Scr)、肾小球滤过率(eGFR)和造影剂剂量,研究终点为CIN的发生。从中筛选出和CIN发生有明确关联的指标,并将这些指标作为变量,按照一定数值进行打分,统计每个患者的具体分值总和,然后根据总和观察患者发生CIN的风险并构建疾病预测模型。结果共有311例患者纳入本次研究,对照设定的CIN标准,我们发现其中80例在原有CKD基础上并发了CIN,并且年龄≥65岁、高血糖、低LVEF和高Scr的患者罹患CIN的风险更高。我们进一步将年龄、Scr、LVEF和血糖4个指标进行分值量化处理,将总分划分为3个级别,构建疾病预测模型。研究发现总分越高,发生CIN的风险也越大。结论利用4种变量构建疾病预测模型对CKD并发CIN有较好的预测作用,能指导临床进行早期防范和干预。