山东大学耳鼻喉眼学报 ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (4): 90-95.doi: 10.6040/j.issn.1673-3770.0.2025.284
袁江慧,汪李琴,陈曦,张立庆,周涵
YUAN Jianghui, WANG Liqin, CHEN Xi, ZHANG Liqing, ZHOU Han
摘要: 目的 探讨影响颈深部脓肿患者预后的相关因素,并基于这些因素构建预后评分量表。 方法 回顾性分析129例颈深部脓肿患者的临床资料,分析主要临床特征、实验室指标和影像学表现等相关因素与预后不良结局的关系。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选预后不良的独立危险因素。根据受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线确定连续变量的最佳截断值,并将其转换为分类变量。基于多因素回归模型中各独立预测因子的回归系数(B值),以最小绝对B值为基准进行标准化并四舍五入赋分,构建简易预后评分量表。采用5折交叉验证对模型进行内部验证。进一步利用ROC曲线及曲线下面积(area under the curve, AUC)评价模型区分度,并计算不同风险分组下的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率;采用Hosmer-Lemeshow检验评价模型校准度。 结果 多因素Logistic回归分析显示,纵隔受累(OR=15.715,95%CI:4.847~50.952,P<0.001)、APTT≥33.3 s(OR=7.138,95%CI:1.143~44.589,P=0.036)和CAR≥3.8(OR=15.422,95%CI:4.834~49.206,P<0.001)是颈深部脓肿患者预后不良的独立危险因素。基于上述3个因素构建简易评分量表,各赋值1分,总分范围为0~3分。根据ROC曲线分析,确定总分≥2分为高风险组,总分<2分为低风险组。该评分量表预测患者不良结局的AUC为0.925(95%CI:0.878~0.972,P<0.001),敏感度为96.6%,特异度为69.1%,阳性预测值为73.1%,阴性预测值为95.9%,准确率为81.8%。Hosmer-Lemeshow检验显示模型拟合良好(χ2=1.291,P=0.863)。 结论 本研究构建的评分量表对颈深部脓肿患者的预后评估具有一定价值,有助于优化该病的个体化治疗决策。
中图分类号:
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