【摘 要】
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背景和目的感染性心内膜炎（Infective endocarditis,IE）是一种由致病微生物感染心脏瓣膜、心内膜结构或其他心脏留置装置,从而导致局部组织炎症及全身菌血症的感染性疾病。尽管诊断和治疗手段不断进步,但IE的死亡率仍然居高不下。因此,早期识别高危患者以调整治疗方案,可提高生存率、改善长期预后。本研究旨在探究入院时中性粒细胞与血小板计数比值（Neutrophil-to-platelet
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背景和目的感染性心内膜炎（Infective endocarditis,IE）是一种由致病微生物感染心脏瓣膜、心内膜结构或其他心脏留置装置,从而导致局部组织炎症及全身菌血症的感染性疾病。尽管诊断和治疗手段不断进步,但IE的死亡率仍然居高不下。因此,早期识别高危患者以调整治疗方案,可提高生存率、改善长期预后。本研究旨在探究入院时中性粒细胞与血小板计数比值（Neutrophil-to-plateletratio,NPR）在IE患者住院死亡率中的预测价值;基于NPR开发一个成人感染性心内膜炎住院死亡的预测模型,并对模型进行验证。方法1)研究回顾性收集2001年6月至2018年6月期间在南方医科大学南方医院住院治疗的成人IE患者作为训练集,从重症监护医疗数据库（Medical Information Market Intensive Care Ⅲ,MIMIC-Ⅲ）中提取 IE 患者作为验证集,依据患者住院治疗结局分为存活组和死亡组。2)在训练集中,比较存活组和死亡组患者入院时人口统计学及各项临床资料的差异;采用单因素及多因素logistic回归分析筛选出与住院死亡率相关的独立预测因素。3)基于上述独立因素,使用logistic回归建立住院死亡预测模型。使用受试者工作曲线下面积（Area under the receiver operating characteristic analysis,AUROC）评估模型的区分度（Discrimination）,采用校正曲线（Calibration curve）和Hosmer-Lemeshow检验评估模型的校准度（Calibration）。4)在训练集中,采用Bootstrap重抽样方法对模型做内部验证,并利用C-统计量（C-statistics）评估模型内部验证的区分度;在验证集中,对模型做外部验证,并分别通过AUROC、校正曲线评估模型区分度和校准度。结果1)共纳入本中心294例IE住院患者作为训练集,存活组264例和死亡组30例;从MIMIC-Ⅲ数据库共提取312例IE住院患者作为验证集,存活组258例和死亡组54例。2)在训练集中,发现死亡组入院时NPR明显高于存活组（p＜0.05）;单因素回归分析显示:入院时白细胞计数、血小板计数、中性粒细胞与淋巴细胞比值、血小板计数与淋巴细胞比值、NPR、血培养阳性、金黄色葡萄球菌感染、双侧心内膜炎和左侧心内膜炎（Left-sided infective endocarditis,LSIE）与住院死亡率相关（p＜0.05）;多因素分析显示:NPR（OR=1.097,95%CI 1.046-1.151）、血培养阳性（OR=3.789,95%CI 1.236-11.618）和 LSIE（OR=7.621,95%CI 1.717-33.814）是住院死亡的独立预测因素;对NPR做受试者工作曲线,AUROC为0.742（95%CI:0.619-0.865）,最佳截止值为6.64（灵敏度0.733,特异度0.811,阳性预测值为30.556%,阴性预测值为96.396%）。3)基于NPR、血培养阳性、LSIE开发了 IE住院死亡预测模型并可视化为列线图,AUROC为0.832（95%CI0.746-0.919）,校准曲线提示预测住院死亡概率与实际概率一致（Hosmer-Lemeshow 检验:p＞0.05）。4)模型内部验证的C-统计量为0.820;模型外部验证的AUROC为0.729（95%CI:0.655-0.804）,校准曲线提示预测住院死亡概率与实际概率一致。结论入院时NPR是IE患者住院死亡的独立预测因素。基于NPR、血培养阳性及LSIE开发的IE住院死亡预测模型效能高,可应用于临床早期识别高危患者。
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