血清NGAL与Fetuin A对脓毒症患者28天死亡的预测价值

摘要

目的探讨中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(NGAL)与胎球蛋白A(Fetuin A)对脓毒症患者28 d死亡的预测,并构建死亡风险预测模型。方法收集2018年2月至2020年12月我院收治的163例脓毒症患者临床资料,根据28 d生存情况将患者分为生存组(n=120)和死亡组(n=43),治疗后进行为期28 d的随访。将受试者资料按7∶3的比例随机分为训练集和验证集,比较患者临床特征,将有差异的因素纳入Cox多因素回归分析和XGBoost学习模型,使用验证集数据对预测模型效能进行评价。结果生存组白细胞计数、红细胞比容、血小板计数和血小板与淋巴细胞比值高于死亡组,序贯器官衰竭评分(SOFA)、急性生理与慢性健康状况评估系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、降钙素原(PCT)、D-二聚体、NGAL、肌酐(SCr)、乳酸(Lac)、Fetuin A水平和中性粒细胞与血小板比值低于死亡组,差异有统计学意义(P0.05)。多因素回归分析显示,SOFA评分≥2分、APACHEⅡ评分≥18分、PCT≥30 ng/mL、D-二聚体≥2.35 mg/L、NGAL≥350 mg/L、SCr≥410μmol/L、Lac≥2 mmol/L、Fetuin A≥0.3 g/L是脓毒症患者28 d死亡的危险因素,白细胞计数≥12×10^(9)/L、红细胞比容≥30%、血小板计数≥175×10^(3)/μL是保护性因素(P<0.05)。XGBoost学习模型结果显示,上述因素预测能力由大到小依次为NGAL、Fetuin A、PCT、APACHEⅡ、SOFA、SCr、Lac、D-二聚体、血小板计数、白细胞计数、红细胞比容。ROC曲线分析显示,XGBoost模型AUC(0.964,95%CI:0.885~0.983,P<0.001)高于Cox回归分析模型(0.891,95%CI:0.863~0.952,P<0.001)、NGAL(0.853,95%CI:0.782~0.895,P<0.001)和Fetuin A(0.726,95%CI:0.613~0.798,P<0.001);校准曲线显示,XGBoost模型的预测值相较于Cox回归分析模型与实际观测值更为一致。结论联合NGAL和Fetuin A构建的脓毒症患者28 d死亡风险预测模型中XGBoost学习模型有较好的预测效能,有助于医生结合预测结果采取干预治疗,改善患者预后。