【摘 要】
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目的:应用Logistic回归法和决策树分类法分析造影剂相关急性肾损伤（contrastassociated acute kidney injury,CA-AKI）的危险因素,建立CA-AKI预警模型,识别AKI高危患者,早期预测AKI发生。方法:选取2016年1月至2019年9月于中国科学院大学宁波华美医院血管外科择期行介入手术患者,共纳入对象2131例,根据2012改善全球肾脏病预后组织（ki
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目的:应用Logistic回归法和决策树分类法分析造影剂相关急性肾损伤（contrastassociated acute kidney injury,CA-AKI）的危险因素,建立CA-AKI预警模型,识别AKI高危患者,早期预测AKI发生。方法:选取2016年1月至2019年9月于中国科学院大学宁波华美医院血管外科择期行介入手术患者,共纳入对象2131例,根据2012改善全球肾脏病预后组织（kidney disease:improving global outcomes,KDIGO）诊断标准分为AKI组和非AKI组。记录入选患者的临床基本资料及相关实验室指标,通过Logistic回归法、基于卡方交互检验（chi-squared automatic interaction detector,CHAID）的决策树分类法分析CA-AKI的危险因素,分别建立Logistic回归模型和决策树模型,构建受试者工作曲线（receiver operating curve,ROC）,采用曲线下面积（area under curve,AUC）、灵敏度、特异度评价模型预测效果。结果:（1）CA-AKI发生率为6.57%,男性1421例（66.69%）,平均年龄（66.16±13.14）岁。（2）单因素Logistic分析显示术前造影史、高脂血症、房颤、冠心病、心力衰竭、慢性肾脏病（Chronic kidney disease,CKD）、血管紧张素转换酶抑制剂（angiotension converting enzyme inhibitor,ACEI）/血管紧张素受体阻断剂（angiotensin receptor blocker,ARB）、噻嗪类利尿剂、袢利尿剂、螺内酯、地高辛、血尿素氮（blood urea nitrogen,BUN）、尿酸、肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate,e GFR）降低、蛋白尿、颈动脉斑块是CA-AKI危险因素。（3）多因素Logistic回归分析显示结果显示心力衰竭（OR=1.852,P=0.013）、CKD（OR=2.254,P=0.028）、ACEI/ARB(OR=1.763,P=0.012、噻嗪类利尿剂（OR=2.329,P=0.001）、蛋白尿（OR=1.902,P=0.016）为CA-AKI的独立危险因素。（4）以AKI的危险因素作协变量,建立多个Logistic回归预测模型,模型1:Logit1（P）=-3.794+0.616×心衰+0.813×CKD+0.567×ACEI/ARB+0.845×噻嗪类利尿剂+0.643×蛋白尿,AUC0.765（95%CI:0.719~0.811）,灵敏度65.9%,特异度78.4%;模型2:Logit2（P）=-3.307+0.565×心衰+0.824×CKD+1.025×噻嗪类利尿剂+0.688×蛋白尿,AUC0.757（95%CI:0.711~0.803）,灵敏度69.8%,特异度70.7%;模型3:Logit3（P）=-3.077+0.651×心衰+0.955×CKD+0.913×噻嗪类利尿剂+0.525×蛋白尿,AUC0.751（95%CI:0.707~0.795）,灵敏度75.0%,特异度64.9%。（4）基于CHAID构建决策树模型,包含3层共6个节点,4个终端节点,根据训练样本提取4条分类规则,筛选出2类高危人群:心衰,使用噻嗪类利尿剂。决策树模型AUC为0.774（95%CI0.725~0.823）,灵敏度72.9%,特异度72.3%。结论:CA-AKI发生率较高,心力衰竭、CKD、ACEI/ARB、噻嗪类利尿剂、蛋白尿是其独立危险因素。Logistic回归模型及决策树预警模型总体预测价值良好,后者略优于前者,有助于临床医师早期识别CA-AKI高危患者。
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