Processing math: 100%
论著·电烧伤
ENGLISH ABSTRACT
电烧伤患者弥散性血管内凝血风险预测模型的建立与验证
李全
巴特
曹胜军
陈强
周彪
闫增强
侯智慧
王凌峰
作者及单位信息
·
DOI: 10.3760/cma.j.cn501225-20230419-00132
Establishment and validation of a risk prediction model for disseminated intravascular coagulation patients with electrical burns
Li Quan
Ba Te
Cao Shengjun
Chen Qiang
Zhou Biao
Yan Zengqiang
Hou Zhihui
Wang Lingfeng
Authors Info & Affiliations
Li Quan
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Ba Te
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Cao Shengjun
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Chen Qiang
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Zhou Biao
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Yan Zengqiang
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Hou Zhihui
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
Wang Lingfeng
Department of Burn Surgery, Baogang Hospital of Inner Mongolia, Burn Medical Institute of Inner Mongolia, Baotou 014010, China
·
DOI: 10.3760/cma.j.cn501225-20230419-00132
494
162
0
0
1
0
PDF下载
APP内阅读
摘要

目的通过筛选电烧伤患者发生弥散性血管内凝血(DIC)的独立危险因素,建立发生DIC风险预测模型并进行验证。

方法采用回顾性病例系列研究方法。收集2015年1月—2023年1月内蒙古包钢医院收治的符合入选标准的218例电烧伤患者临床资料,其中男198例、女20例,年龄(38±14)岁。按照治疗期间是否被诊断为DIC,将患者分为DIC组和非DIC组。收集并比较2组患者一般临床资料,包括年龄、性别、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、致伤电压、伤后1 d内是否发生骨筋膜室综合征、烧伤重症监护病房停留时间、总住院时间,是否合并吸入性损伤、多发伤和入院时是否发生休克,简明烧伤严重指数评分与急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ评分;患者入院24 h内的实验室检测指标资料,包括血常规指标:白细胞计数(WBC)、血红蛋白水平、血小板计数(PLT)、中性粒细胞计数,凝血指标:活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶原时间、凝血酶时间、D-二聚体水平、纤维蛋白原(FIB)水平,血生化指标:天冬氨酸转氨酶、丙氨酸转氨酶、直接胆红素、总胆红素、总蛋白、白蛋白、血糖、肌酐、尿素氮的水平,血气分析指标:血pH值、动脉血氧分压、动脉血二氧化碳分压、碳酸氢根、碱剩余,心肌酶谱指标:肌红蛋白、肌钙蛋白、乳酸脱氢酶、肌酸激酶和α-羟丁酸脱氢酶的水平。对数据行 χ 2检验、Fisher确切概率法检验、独立样本 t检验、Mann-Whitney U检验。对单因素分析差异有统计学意义的变量采用最小绝对值压缩和选择算法(LASSO)回归进行降维处理,筛选218例电烧伤患者发生DIC的预测因子。将前述预测因子纳入多因素logistic回归分析,寻找218例电烧伤患者发生DIC的独立危险因素并绘制预测模型列线图。通过受试者操作特征(ROC)曲线和ROC曲线下面积评估预测模型性能,采用校准曲线和临床决策曲线分析法(DCA)对预测模型进行验证。

结果与非DIC组相比,DIC组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、总住院时间以及高压致伤、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、合并吸入性损伤、入院时发生休克的比例均显著增大/延长( Z值分别为-2.53、-4.65、-2.10, χ 2值分别为11.46、16.00、7.98、18.93, P<0.05)。与非DIC组相比,DIC组患者入院24 h内的APTT、D-二聚体水平、肌红蛋白、WBC、PLT以及FIB、总胆红素、肌酸激酶水平均显著延长/升高( Z值分别为-2.02、-4.51、-3.82, t值分别为-3.84、-2.34、-2.77、-2.70、-2.61),总蛋白水平、血pH值均显著降低( t=-2.85、 Z=-2.03), P<0.05。对前述17个差异有统计学意义的指标行LASSO回归分析,结果显示致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征以及入院24 h内的D-二聚体水平与总蛋白水平为218例电烧伤患者发生DIC的预测因子(回归系数分别为0.24、0.52、0.35、0.13、-0.001)。多因素logistic回归分析显示,致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征和入院24 h内的D-二聚体水平是218例电烧伤患者发生DIC的独立危险因素(比值比分别为3.33、4.24、2.68、1.38,95%置信区间分别为1.43~7.79、1.78~10.07、1.17~6.13、1.19~1.61, P<0.05)。根据前述4个独立危险因素绘制可评估患者发生DIC概率的预测模型列线图。预测模型的ROC曲线下面积为0.88,95%置信区间为0.82~0.95,提示该模型预测能力较好;预测模型曲线趋近于理想曲线,提示该模型有较高校准度;预测模型的临床DCA显示,患者阈值概率在4%~97%范围内,提示该模型预测能力较好。

结论致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、入院24 h内的D-二聚体水平是电烧伤患者发生DIC的独立危险因素,基于以上指标建立的预测模型可为该类患者是否发生DIC提供早期预警。

烧伤,电;列线图;预后;危险因素;弥散性血管内凝血;D-二聚体
ABSTRACT

ObjectiveTo establish and validate a risk prediction model of disseminated intravascular coagulation (DIC) by the screening independent risk factors for the occurrence of DIC in patients with electrical burns.

MethodsThe retrospective case series study was conducted. The clinical data of 218 electrical burn patients admitted to Baogang Hospital of Inner Mongolia from January 2015 to January 2023 who met the inclusion criteria were collected, including 198 males and 20 females, with the age of (38±14) years. The patients were divided into DIC group and non DIC group based on whether they were diagnosed with DIC during the treatment period. The following data of patients of two groups were collected and compared, including age, gender, total burn area, full-thickness burn area, injury voltage, whether osteofascial compartment syndrome occurred within 1 day after injury, duration of stay in burn intensive care unit, total length of hospital stay, whether combined with inhalation injury and multiple injuries, whether shock occurred upon admission, the abbreviated burn severity index score, and the acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ score. The laboratory examination data of the patients within 24 hours after admission were also collected, including blood routine indexes: white blood cell count (WBC), hemoglobin level, platelet count (PLT), and neutrophil count; coagulation indexes: activated partial thromboplastin time (APTT), prothrombin time, thrombin time, and levels of D-dimer and fibrinogen (FIB); blood biochemistry indexes: aspartic transaminase, alanine transaminase, direct bilirubin, total bilirubin, total protein, albumin, blood glucose, creatinine, and urea nitrogen; blood gas analysis indexes: blood pH value, arterial partial pressure of oxygen, arterial partial pressure of carbon dioxide, bicarbonate, and base excess; and cardiac zymogram indexes: levels of myoglobin, troponin, lactate dehydrogenase, creatine kinase (CK), and α-hydroxybutyrate dehydrogenase. Data were statistically analyzed with chi-square test, Fisher's exact probability test, independent sample t test, and Mann-Whitney U test. For the variables with statistically significant differences in single factor analysis, the least absolute value selection and shrinkage operator (LASSO) regression was used to reduce the dimension, and the predictive factors for DIC in 218 patients with electrical burns were screened. The above-mentioned predictors were included in multivariate logistic regression analysis to find out the independent risk factors for DIC in 218 patients with electrical burns, and to draw the prediction model nomograms. The performance of the prediction model was evaluated by the receiver operating characteristic (ROC) curve and the area under the ROC curve, and the prediction model was validated by the calibration curve and clinical decision curve analysis (DCA).

ResultsCompared with those in non DIC group, the total burn area, full-thickness burn area, total length of hospital stay, and the proportions of high voltage caused injury, occurrence of osteofascial compartment syndrome within 1 day after injury, combination of inhalation injury, and occurrence of shock upon admission of patients in DIC group were significantly increased/prolonged (with Z values of -2.53, -4.65, and -2.10, respectively, with χ 2 values of 11.46, 16.00, 7.98, and 18.93, respectively, P<0.05). Compared with those in non DIC group, the APTT, level of D-dimer, myoglobin, WBC, PLT, and levels of FIB, total bilirubin, and CK of patients within 24 hours after admission in DIC group were significantly prolonged/increased (with Z values of -2.02, -4.51, and -3.82, respectively, with t values of -3.84, -2.34, -2.77, -2.70, and -2.61, respectively), and the level of total protein and blood pH value were significantly reduced ( t=-2.85, Z=-2.03), P<0.05. LASSO regression analysis was carried out for the above 17 indicators with statistically significant differences. The results showed that injury voltage, the occurrence of shock upon admission, the occurrence of osteofascial compartment syndrome within 1 day after injury, and levels of D-dimer and total protein within 24 hours after admission were predictive factors for the occurrence of DIC in 218 patients with electrical burns (with regression coefficients of 0.24, 0.52, 0.35, 0.13, and -0.001, respectively). Multivariate logistic regression analysis showed that injury voltage, the occurrence of shock upon admission, the occurrence of osteofascial compartment syndrome within 1 day after injury, and D-dimer level within 24 hours after admission were independent risk factors for DIC in 218 patients with electrical burns (with odds ratios of 3.33, 4.24, 2.68, and 1.38, respectively, with 95% confidence intervals of 1.43-7.79, 1.78-10.07, 1.17-6.13, and 1.19-1.61, respectively, P<0.05). Based on the aforementioned four independent risk factors, the nomogram of prediction model for evaluating the probability of DIC in patients was drawn. The area under the ROC curve of prediction model was 0.88, and the 95% confidence interval was 0.82-0.95, indicating that the model had good predictive ability; the curve of prediction model tended to be near the ideal curve, indicating that the model had a high calibration degree; the clinical DCA of prediction model showed that the threshold probability of patients ranged from 4% to 97%, indicating that the model had good predictive ability.

ConclusionsThe injury voltage, the occurrence of shock upon admission, the occurrence of osteofascial compartment syndrome within 1 day after injury, and D-dimer level within 24 hours after admission are independent risk factors for the occurrence of DIC in patients with electrical burns. The prediction model established based on the above indicators can provide early warning for the occurrence of DIC in these patients.

Burns, electric;Nomograms;Prognosis;Risk factors;Disseminated intravascular coagulation;D-dimer
Wang Lingfeng, Email: mocdef.aabnis.piv3147flw
引用本文

李全,巴特,曹胜军,等. 电烧伤患者弥散性血管内凝血风险预测模型的建立与验证[J]. 中华烧伤与创面修复杂志,2023,39(08):738-745.

DOI:10.3760/cma.j.cn501225-20230419-00132

PERMISSIONS

Request permissions for this article from CCC.

评价本文
*以上评分为匿名评价
本文亮点:

(1)通过统计并分析218例电烧伤患者临床资料,筛选出致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、D-二聚体水平是电烧伤患者发生弥散性血管内凝血(DIC)的独立危险因素。

(2)基于上述独立危险因素建立预测模型,可对该类患者的凝血功能状况进行辅助性预判,为DIC的发生提供早期预警。

电烧伤指人体不慎接触电流后由其产生的电热效应造成的机体组织损伤,电烧伤的高致残率给患者及其家庭甚至社会造成了严重影响。弥散性血管内凝血(DIC)是复杂病理过程的中间环节,当机体遭受严重创伤、恶性肿瘤、重大手术或严重感染时,凝血因子及血小板会被大量消耗并伴发/继发纤维蛋白溶解亢进,导致广泛微血管损伤及微血栓形成,凝血系统被过度激活,进而引起以微循环衰竭和出血为特征的众多疾病 1 , 2。接触型电烧伤为复合性烧伤,电流通过人体时不但会造成局部组织损伤,同时还可引起全身各脏器和系统的损伤 3。如果未对毁损型电烧伤深部“夹心状”坏死肌肉组织行及时清创,其中的横纹肌溶解后产生的肌红蛋白会在短时间内大量入血,引起机体凝血功能障碍,甚至引发DIC,危及患者生命 4 , 5。凝血功能障碍是引发危重烧伤患者死亡的主要原因之一 6,因此,对电烧伤患者的凝血功能状态进行早期预判具有重要临床意义。
本研究通过对电烧伤患者发生DIC的危险因素进行评估并据此进行风险预测模型构建,为DIC的发生提供早期预警,从而提高临床专科救治水平。
1 对象与方法
本回顾性病例系列研究收集匿名患者临床资料,分析过程中不泄露患者身份及相关疾病信息,获内蒙古包钢医院(简称本院)伦理委员会豁免,符合《赫尔辛基宣言》的基本原则。
1.1 入选标准
纳入标准:(1)年龄18~60岁;(2)患者为接触型电烧伤,即人体直接接触电流或进入高压电场导致烧伤;(3)伤后24 h内入院;(4)住院时间>3 d且临床资料完整。排除标准:(1)仅电弧火焰引起的烧伤;(2)既往凝血系统疾病史;(3)孕妇;(4)既往严重器质性疾病史。
1.2 临床资料与分组统计
收集2015年1月—2023年1月本院收治的符合入选标准的218例电烧伤患者临床资料,其中男198例、女20例,年龄19~58(38±14)岁,其中电工职业者77例(35.3%),占比最高,多为操作不当致伤;于工作场所致伤者最多,为133例(61.1%);致伤电压以380 V者最多,为79例(36.2%);受累部位为上肢者最多,为148例(67.9%)。按照治疗期间是否被诊断为DIC,将患者分为DIC组(36例)和非DIC组(182例)。收集并比较2组患者一般临床资料,包括年龄、性别、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、致伤电压、伤后1 d内是否发生骨筋膜室综合征、烧伤ICU停留时间、总住院时间,是否合并吸入性损伤、多发伤和入院时是否发生休克,简明烧伤严重指数评分 7与急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ评分 8;患者入院24 h内的实验室检测指标资料,包括血常规指标:白细胞计数(WBC)、血红蛋白水平、血小板计数(PLT)、中性粒细胞计数,凝血指标:活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶原时间、凝血酶时间、D-二聚体水平、纤维蛋白原(FIB)水平,血生化指标:AST、ALT、直接胆红素、总胆红素、总蛋白、白蛋白、血糖、肌酐、尿素氮的水平,血气分析指标:血pH值、PaO 2、PaCO 2、碳酸氢根、碱剩余,心肌酶谱指标:肌红蛋白、肌钙蛋白、乳酸脱氢酶、肌酸激酶和α-羟丁酸脱氢酶的水平。
1.3 诊断标准
(1)DIC诊断,参照《弥散性血管内凝血诊断与治疗中国专家共识(2012年版)》 9与《弥散性血管内凝血诊断中国专家共识(2017年版)》 10,当患者DIC诊断积分≥7分时,视为发生DIC。(2)致伤电压诊断,参照中国GB/T 2900.50-2008标准及文献[ 11 ],致伤电压>1 000 V为高压,≤1 000 V为低压。(3)烧伤休克诊断,参照《烧伤休克防治全国专家共识(2020版)》 12,根据患者休克临床表现及实验室检查指标进行诊断。(4)骨筋膜室综合征诊断,参照《中国急性骨筋膜室综合征早期诊断与治疗指南(2020版)》 13,如果舒张压-筋膜室内压≤30 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),结合肢体出现剧烈疼痛、肿胀、颜色改变、感觉异常、麻痹、脉搏变弱等症状体征,即可确诊。由2位高级职称医师根据以上标准评估患者情况,达成一致意见后确定诊断。
1.4 统计学处理
采用SPSS 26.0和R 4.2.2统计软件进行统计学分析。计数资料数据用频数(百分数)表示,组间比较采用 χ 2检验或Fisher确切概率法检验;通过正态性检验分析的计量资料数据采用 ˉx±s 表示,组间比较采用独立样本 t检验;非正态分布的计量资料数据用 MQ 1Q 3)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验, P<0.05为差异有统计学意义。
对单因素分析差异有统计学意义的变量采用最小绝对值压缩和选择算法(LASSO)回归进行降维处理,筛选218例电烧伤患者发生DIC的预测因子(即在调优参数取最小值的一个标准误时,变量系数不为零)。将前述预测因子纳入多因素logistic回归分析,采用逐步前进法,以纳入 P≤0.05,剔除 P≥0.10的变量为检验水准,寻找218例电烧伤患者发生DIC的独立危险因素。根据独立危险因素建立DIC风险预测模型并绘制列线图。通过受试者操作特征(ROC)曲线和ROC曲线下面积(AUC)评估预测模型性能,采用校准曲线评估预测模型符合度,采用临床决策曲线分析法(decision curve analysis,DCA)对预测模型进行验证。
2 结果
2.1 一般临床资料比较
与非DIC组相比,DIC组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积以及高压致伤、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、合并吸入性损伤、入院时发生休克的比例和总住院时间均显著增大/延长( P<0.05),见 表1
组别 例数 年龄(岁, ˉx±s 性别(例) 烧伤总面积[%TBSA, MQ 1Q 3)] Ⅲ度烧伤面积[%TBSA, MQ 1Q 3)] ABSI评分[分, MQ 1Q 3)] APACHEⅡ评分(分, ˉx±s 致伤电压(例)
高压 低压
非DIC组 182 38±14 166 16 21.00(15.00,31.00) 11.00(8.00,16.75) 10.00(6.00,13.75) 14±6 66 116
DIC组 36 39±15 32 4 28.50(18.75,39.50) 21.00(16.00,30.25) 11.50(8.00,17.50) 15±6 25 11
统计量值 t=-0.53 χ 2=0.19 Z=-2.53 Z=-4.65 Z=-1.85 t=-1.34 χ 2=11.46
P 0.598 0.660 0.011 <0.001 0.064 0.186 <0.001
组别 例数 伤后1 d内是否发生骨筋膜室综合征(例) 合并吸入性损伤(例) 入院时是否发生休克(例) 合并多发伤(例) BICU停留时间[d, MQ 1Q 3)] 总住院时间[d, MQ 1Q 3)]
非DIC组 182 53 129 22 160 42 140 25 157 9.00(6.00,13.00) 27.00(18.25,38.00)
DIC组 36 23 13 11 25 21 15 9 27 11.00(7.00,14.50) 34.00(26.50,43.50)
统计量值 χ 2=16.00 χ 2=7.98 χ 2=18.93 χ 2=2.90 Z=-1.52 Z=-2.10
P <0.001 0.005 <0.001 0.089 0.130 0.036
2组电烧伤患者一般情况比较

注:DIC为弥散性血管内凝血,TBSA为体表总面积,ABSI为简明烧伤严重指数,APACHEⅡ为急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ,BICU为烧伤重症监护病房;致伤电压>1 000 V为高压,≤1 000 V为低压

2.2 实验室检测指标结果比较
与非DIC组相比,DIC组患者入院24 h内的WBC、PLT、APTT以及D-二聚体、FIB、总胆红素、肌红蛋白、肌酸激酶水平均显著升高/延长,总蛋白水平、血pH值均显著降低( P<0.05),见 表2
组别 例数 血常规指标( ˉx±s 凝血指标
WBC(×10 9/L) 血红蛋白(g/L) PLT(×10 9/L) NEUT(×10 9/L) APTT[s, MQ 1Q 3)] PT[s, MQ 1Q 3)] TT[s, MQ 1Q 3)] D-二聚体[ug/mL, MQ 1Q 3)] FIB(g/L, ˉx±s
非DIC组 182 12±5 138±32 349±124 9±4 28.65(17.23,36.77) 17.95(14.83,20.30) 18.80(15.15,22.20) 1.44(0.68,2.71) 7±5
DIC组 36 16±6 140±38 404±154 10±5 33.30(21.28,43.12) 18.90(15.00,23.20) 19.00(16.45,24.58) 2.98(1.61,5.18) 10±4
统计量值 t=-3.84 t=-0.44 t=-2.34 t=-1.54 Z=-2.02 Z=-1.25 Z=-1.39 Z=-4.51 t=-2.77
P <0.001 0.279 0.020 0.126 0.043 0.212 0.163 <0.001 0.006
组别 例数 血气分析指标 心肌酶谱指标
血pH值[ MQ 1Q 3)] PaO 2(mmHg, ˉx±s PaCO 2(mmHg, ˉx±s 碳酸氢根(mmol/L, ˉx±s 碱剩余(mmol/L, ˉx±s 肌红蛋白[ng/mL, MQ 1Q 3)] 肌钙蛋白[ng/mL, MQ 1Q 3)] LDH(U/L, ˉx±s 肌酸激酶(U/L, ˉx±s α-HBDH(U/L, ˉx±s
非DIC组 182 7.32(7.25,7.39) 90±14 37±10 31±10 -0.70±4.78 390(232,580) 0.06(0.04,0.08) 387±196 398±211 213±80
DIC组 36 7.28(7.25,7.33) 86±11 34±11 34±11 -0.16±6.33 526(367,1 057) 0.07(0.05,0.10) 456±236 515±371 189±110
统计量值 Z=-2.03 t=-1.44 t=-1.61 t=-1.49 t=-0.58 Z=-3.82 Z=-1.18 t=-1.86 t=-2.61 t=-1.54
P 0.043 0.150 0.108 0.139 0.559 <0.001 0.240 0.064 0.010 0.124
组别 例数 血生化指标( ˉx±s
AST(U/L) ALT(U/L) DBIL(μmol/L) 总胆红素(μmol/L) 总蛋白(g/L) 白蛋白(g/L) 血糖(mmol/L) 肌酐(μmol/L) 尿素氮(mmol/L)
非DIC组 182 66±23 87±18 9±5 19±10 57±17 36±14 8±4 76±38 8±4
DIC组 36 69±32 93±39 10±5 24±11 49±13 31±12 9±3 84±42 8±3
统计量值 t=-0.79 t=-1.29 t=-0.76 t=-2.70 t=-2.85 t=-1.74 t=-1.21 t=-1.15 t=-1.09
P 0.429 0.197 0.446 0.008 0.005 0.084 0.228 0.253 0.276
2组电烧伤患者入院24 h内的实验室检查结果比较

注:DIC为弥散性血管内凝血,WBC为白细胞计数,PLT为血小板计数,NEUT为中性粒细胞计数,APTT为活化部分凝血活酶时间,PT为凝血酶原时间,TT为凝血酶时间,FIB为纤维蛋白原,AST为天冬氨酸转氨酶,ALT为丙氨酸转氨酶,DBIL为直接胆红素,PaO 2为动脉血氧分压,PaCO 2为动脉血二氧化碳分压,LDH为乳酸脱氢酶,α-HBDH为α-羟丁酸脱氢酶;1 mmHg=0.133 kPa

2.3 LASSO回归模型筛选变量
对烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、致伤电压、总住院时间、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、合并吸入性损伤、入院时发生休克以及入院24 h内的WBC、PLT、APTT与D-二聚体、FIB、总胆红素、肌红蛋白、肌酸激酶、总蛋白水平和血pH值行LASSO回归分析,结果显示致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征以及入院24 h内的D-二聚体水平、总蛋白水平为218例电烧伤患者发生DIC的预测因子(回归系数分别为0.24、0.52、0.35、0.13、-0.001),见 图1
采用最小绝对值压缩和选择算法(LASSO)回归筛选并验证影响218例电烧伤患者发生弥散性血管内凝血(DIC)风险的变量的动态过程图。1A.LASSO回归筛选变量动态过程图;1B.LASSO回归交叉验证最佳λ参数过程图,随着λ值增加,部分回归系数压缩直至最终将其剔除,在λ值取最小λ值的一个标准误即0.068 7时,模型中有5个变量(致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征及入院24 h内的D-二聚体、总蛋白水平)的系数不为零,这些变量即为患者发生DIC的预测因子

注:λ值为调优参数;图1A不同颜色线条代表不同变量入选过程,从上至下的曲线依次代表入院时发生休克、致伤电压、D-二聚体、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、总胆红素、白细胞计数、血pH值、合并吸入性损伤、总蛋白、Ⅲ度烧伤面积、纤维蛋白原(FIB)、烧伤总面积、肌红蛋白、肌酸激酶、血小板计数、活化部分凝血活酶时间、总住院时间,其中Ⅲ度烧伤面积、FIB、烧伤总面积、肌红蛋白、肌酸激酶的曲线基本重合,实验室检测指标为入院24 h内的数据;图1B左右2条虚线分别对应均方误差为最小时的λ值和最小λ值的一个标准误,红点为目标参量均值

2.4 列线图预测模型的建立
对前述采用LASSO回归筛选出的5个预测因子进行自变量赋值:低压致伤=0、高压致伤=1,无入院时发生休克=0、有=1,无伤后1 d内发生骨筋膜室综合征=0、有=1,D-二聚体、总蛋白为实测数值,以患者是否发生DIC为因变量(未发生DIC=0、发生DIC=1)行多因素logistic回归分析。结果显示致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征和入院24 h内的D-二聚体水平是218例电烧伤患者发生DIC的独立危险因素(比值比分别为3.33、4.24、2.68、1.38,95%置信区间分别为1.43~7.79、1.78~10.07、1.17~6.13、1.19~1.61, P值分别为0.005、0.001、0.020、<0.001)。根据前述4个独立危险因素绘制可评估患者发生DIC概率的预测模型列线图,见 图2
218例电烧伤患者发生弥散性血管内凝血(DIC)风险的预测模型列线图

注:致伤电压>1 000 V为高压,≤1 000 V为低压

2.5 预测模型的评估
ROC曲线显示,AUC为0.88,95%置信区间为0.82~0.95,提示该模型预测能力较好,见 图3A ;预测模型曲线趋近于理想曲线,即预测模型与理想模型一致性较好,提示该模型具有较高校准度,见 图3B ;临床DCA显示,患者阈值概率在4%~97%范围内,即预测模型预测发生DIC风险净收益值较高,提示该模型预测能力较好,见 图3C
218例电烧伤患者发生弥散性血管内凝血风险的预测模型评估。3A.受试者操作特征曲线;3B.校准曲线;3C.临床决策曲线

注:图3B中预测模型曲线与理想曲线越接近,预测效果越好

3 讨论
电流通过人体时可引起各系统功能紊乱和各脏器功能损害,高压电烧伤常伴深层肌肉坏死,治疗难度大、周期长,因此高压电烧伤患者截肢率和病死率居高不下 1014。电烧伤患者发生DIC为复杂的动态病理过程,不同致伤因素及损伤部位对应临床特点与病理机制存在较大差异。本研究采用患者临床资料构建预测DIC的列线图预测模型,该预测模型的AUC为0.88,校正曲线结果趋近于理想曲线,临床DCA表明模型预测发生DIC风险净收益值高,这些均表明该模型预测能力较好 15 , 16。用于建立本研究预测模型的患者资料均源自同一医疗机构,治疗方案同质性高,通过列线图计算对应各项危险因素的总分,可迅速研判DIC发生风险。
通过列线图预测模型可迅速评估疾病风险概率,是预测患者预后简易直观的方式。LASSO回归算法可通过在模型估计中增加惩罚项来筛选变量,将不必要变量进行压缩进而剔除,有效降低数据维度,保证模型稳定和有效 17 , 18。进一步,本研究将单因素分析筛选的变量在LASSO回归基础上进行了多因素logistic回归分析,结果表明致伤电压、入院时发生休克、伤后1 d内发生骨筋膜室综合征、入院24 h内的D-二聚体水平是电烧伤患者发生DIC的独立危险因素。马琪敏等 19研究表明,采用APTT+纤维蛋白降解产物+烧伤总面积建立的预测模型可为休克期重度烧伤患者凝血功能障碍提供有效预警价值;另外,国内外其他研究表明低体温是危重烧伤患者凝血功能障碍的危险因素 620 , 21。本研究预测模型的危险因素均是基于电烧伤患者资料筛选,可能是造成与其他学者研究结果不一致的重要因素之一。
电烧伤不同于其他类型损伤,机体触电后可造成血管内皮细胞及组织损伤,进一步导致局部血管收缩,激活凝血系统形成广泛微血栓 422。高压电烧伤则可能引起机体凝血功能障碍 23。既往对DIC的预测多采用的是单个凝血指标、生物标志物或评分量表,这些评估方式均存在一定局限性。本预测模型筛选的独立危险因素在临床中易于获取,便于接诊医师根据患者情况迅速做出评估。
机体在正常生理环境下,纤维蛋白溶解和凝聚处于动态平衡以维持血液正常流动 24 , 25。D-二聚体是纤维蛋白溶解系统产生的可溶性降解产物,其浓度升高反映机体处于继发性纤溶亢进或高凝状态,因此,D-二聚体水平对血栓性疾病的诊断和预后具有重要意义 26 , 27。汪文君和程燕 28研究表明,D-二聚体水平可作为DIC发生前的临床诊断特异性指标。电流通过机体后,可能导致患者的生理性抗凝系统启动,若同时叠加纤维蛋白溶解,血栓形成及出血风险就会陡然增加。本研究结果表明,D-二聚体水平是218例电烧伤患者发生DIC的独立危险因素,D-二聚体水平异常提示可采取针对性预防和治疗措施,避免进一步凝血功能障碍的发生。
危重电烧伤患者凝血功能变化迅速,本研究通过分析电烧伤患者早期临床资料筛选可预测DIC的最佳指标的最优组合,有利于直观评估患者治疗期间发生DIC概率。本研究也有一定局限:首先,筛选变量局限于患者入院早期,仍需扩充更多时间点及指标来充实模型构建;其次,预测模型还需要进一步的外部验证,以便对模型外推效果进行系统评价。
参考文献
[1]
姚桂爱,张晨美,潜丽俊,. 血栓弹力图对脓毒性休克患儿发生弥散性血管内凝血早期的预测价值[J]. 中华急诊医学杂志, 2022,31(12):1662-1665. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2022.12.016 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[2]
Iba T , Levi M , Thachil J ,et al. Disseminated intravascular coagulation: the past, present, and future considerations[J]. Semin Thromb Hemost, 2022,48(8):978-987. DOI: 10.1055/s-0042-1756300 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[3]
张万福,徐婧,胡晓龙,. 背阔肌肌瓣在电烧伤后肩周肌力重建中的临床应用效果[J]. 中华烧伤杂志, 2021,37(7):622-628. DOI: 10.3760/cma.j.cn501120-20210329-00107 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[4]
Scharf C , Liebchen U , Paal M ,et al. Blood purification with a cytokine adsorber for the elimination of myoglobin in critically ill patients with severe rhabdomyolysis[J]. Crit Care, 2021,25(1):41. DOI: 10.1186/s13054-021-03468-x .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[5]
Li Q , Ba T , Wang LF ,et al. Stratification of venous thromboembolism risk in burn patients by Caprini score[J]. Burns, 2019,45(1):140-145. DOI: 10.1016/j.burns.2018.08.006 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[6]
Zhang TN , Ba T , Li F ,et al. Coagulation dysfunction of severe burn patients: a potenti al cause of death [J]. Burns, 2023,49(3):678-687. DOI: 10.1016/j.burns.2022.05.003 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[7]
Bartels P , Thamm OC , Elrod J ,et al. The ABSI is dead, long live the ABSI-reliable prediction of survival in burns with a modified Abbreviated Burn Severity Index[J]. Burns, 2020,46(6):1272-1279. DOI: 10.1016/j.burns.2020.05.003 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[8]
马晓媛,肖雅,陈涛,. 解剖学评分联合生理学评分对严重创伤患者并发多器官功能障碍综合征的预测价值[J]. 中华烧伤杂志, 2016,32(2):105-108. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1009-2587.2016.02.009 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[9]
中华医学会血液学分会血栓与止血学组. 弥散性血管内凝血诊断与治疗中国专家共识(2012年版)[J]. 中华血液学杂志, 2012,33(11):978-979. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-2727.2012.11.022 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[10]
中华医学会血液学分会血栓与止血学组. 弥散性血管内凝血诊断中国专家共识(2017年版)[J]. 中华血液学杂志, 2017,38(5):361-363. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-2727.2017.05.001 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[11]
魏在荣,杨成兰,蒋玲丽. 深度电烧伤创面的皮瓣修复[J/CD]. 中华损伤与修复杂志(电子版), 2022,17(2):100-105. DOI: 10.3877/cma.j.issn.1673-9450.2022.02.002 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[12]
中国老年医学学会烧创伤分会. 烧伤休克防治全国专家共识(2020版)[J]. 中华烧伤杂志, 2020,36(9):786-792. DOI: 10.3760/cma.j.cn501120-20200623-00323 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[13]
中华医学会骨科学分会外固定与肢体重建学组,中国医师协会创伤外科医师分会创伤感染专业委员会,中国医师协会骨科医师分会创伤专家工作委员会. 中国急性骨筋膜室综合征早期诊断与治疗指南(2020版)[J]. 中华创伤骨科杂志, 2020,22(8):645-654. DOI: 10.3760/cma.j.cn115530-20200715-00467 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[14]
Li Q , Wang LF , Chen Q ,et al. Amputations in the burn unit: a retrospective analysis of 82 patients across 12 years[J]. Burns, 2017,43(7):1449-1454. DOI: 10.1016/j.burns.2017.04.005 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[15]
任海涛,陈华清,韩春茂. 危重烧伤患者发生急性呼吸窘迫综合征预测模型的建立及其预测价值分析[J]. 中华烧伤杂志, 2021,37(4):333-339. DOI: 10.3760/cma.j.cn501120-20200301-00109 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[16]
秦瑶,韩红娟,陈杜荣,. 基于LASSO logistic回归模型的轻度认知障碍逆转预测模型[J]. 中国卫生统计, 2022,39(5):653-658. DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2022.05.003 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[17]
奚丽婧,郭昭艳,杨雪珂,. LASSO及其拓展方法在回归分析变量筛选中的应用[J]. 中华预防医学杂志, 2023,57(1):107-111. DOI: 10.3760/cma.j.cn112150-20220117-00063 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[18]
Gianola D , Fernando RL . A multiple-trait Bayesian LASSO for genome-enabled analysis and prediction of complex traits[J]. Genetics, 2020,214(2):305-331. DOI: 10.1534/genetics.119.302934 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[19]
马琪敏,刘晓彬,伍国胜,. 特重度成年烧伤患者休克期凝血特征及其预警价值的回顾性队列研究[J]. 中华烧伤杂志, 2021,37(2):150-156. DOI: 10.3760/cma.j.cn501120-20200907-00402 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[20]
Guilabert P , Martin N , Usúa G ,et al. Coagulation alterations in majo r burn patients: a narrative review [J]. J Burn Care Res, 2023,44(2):280-292. DOI: 10.1093/jbcr/irac177 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[21]
吕广平,陶白江,曾丁,. 中大面积烧伤患者术后低体温的防治[J/CD]. 中华损伤与修复杂志(电子版), 2020,15(4):308-311. DOI: 10.3877/cma.j.issn.1673-9450.2020.04.015 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[22]
Vaghardoost R , Saraee A , Ghavami Y ,et al. Evaluation of electrical burn injuries in Iran: a 7-year retrospective study[J]. J Burn Care Res, 2022,43(1):104-108. DOI: 10.1093/jbcr/irab070 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[23]
Stahl K , Rastelli E , Schoser B . A systematic review on the definition of rhabdomyolysis[J]. J Neurol, 2020,267(4):877-882. DOI: 10.1007/s00415-019-09185-4 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[24]
Li Q , Zhang T , Wang L ,et al. Clinical significance of R-TEG in severe burn patients with coagulation dysfunction[J]. Injury, 2022,53(12):3993-3999. DOI: 10.1016/j.injury.2022.09.061 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[25]
Maegele M , Schöchl H , Menovsky T ,et al. Coagulopathy and haemorrhagic progression in traumatic brain injury: advances in mechanisms, diagnosis, and management[J]. Lancet Neurol, 2017,16(8):630-647. DOI: 10.1016/S1474-4422(17)30197-7 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[26]
Van Haren RM , Thorson CM , Valle EJ ,et al. Hypercoagulability after burn injury[J]. J Trauma Acute Care Surg, 2013,75(1):37-43; discussion 43. DOI: 10.1097/TA.0b013e3182984911 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[27]
张伟,刘宝辉,夏成德,. D-二聚体对成年烧伤患者下肢深静脉血栓形成的预测价值[J]. 中华烧伤与创面修复杂志, 2022,38(4):335-340. DOI: 10.3760/cma.j.cn501120-20201021-00444 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[28]
汪文君,程燕. D-二聚体联合血栓弹力图对重症肺炎患者弥散性血管内凝血前状态的诊断价值及临床意义[J]. 中国急救复苏与灾害医学杂志, 2023,18(1):59-63. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6966.2023.01.015 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
备注信息
A
王凌峰,Email: mocdef.aabnis.piv3147flw
B

李全、曹胜军、陈强、周彪:论文撰写与统计分析;巴特、王凌峰:论文修改、研究指导、经费支持;闫增强、侯智慧:收集并整理数据

C
李全, 巴特, 曹胜军, 等. 电烧伤患者弥散性血管内凝血风险预测模型的建立与验证[J]. 中华烧伤与创面修复杂志, 2023, 39(8): 738-745. DOI: 10.3760/cma.j.cn501225-20230419-00132.
D
Li Q,Ba T,Cao SJ,et al.Establishment and validation of a risk prediction model for disseminated intravascular coagulation patients with electrical burns[J].Chin J Burns Wounds,2023,39(8):738-745.DOI: 10.3760/cma.j.cn501225-20230419-00132.
E
所有作者均声明不存在利益冲突
F
内蒙古自然科学基金项目 (2021MS08066,2020MS03022)
重大疾病防治科技行动计划 (2018-ZX-01S-001)
中国金属学会冶金安全与健康分会科研项目 (JKWS201832,JKWS202033)
内蒙古医科大学科技百万工程联合项目 (YKD2017KJBW(LH)048)
评论 (0条)
注册
登录
时间排序
暂无评论,发表第一条评论抢沙发
MedAI助手(体验版)
文档即答
智问智答
机器翻译
回答内容由人工智能生成,我社无法保证其准确性和完整性,该生成内容不代表我们的态度或观点,仅供参考。
生成快照
文献快照

你好,我可以帮助您更好的了解本文,请向我提问您关注的问题。

0/2000

《中华医学会杂志社用户协议》 | 《隐私政策》

《SparkDesk 用户协议》 | 《SparkDesk 隐私政策》

网信算备340104764864601230055号 | 网信算备340104726288401230013号

技术支持:

历史对话
本文全部
还没有聊天记录
设置
模式
纯净模式沉浸模式
字号