基于血清标志物构建预测老年重症肺炎预后的Nomogram模型OACSTPCD

目的:探究血清标志物Nomogram预测模型对老年重症肺炎(SP)预后的预测价值。方法:选取2022年1月至2023年1月武汉市红十字会医院收治的310例老年SP患者,按7∶3比例随机分为建模人群(n=217)与验证人群(n=93)。比较建模人群、验证人群入院28 d内预后情况,血清可溶性髓系细胞表达的触发受体-1(sTREM-1)、基质金属蛋白酶抑制剂-1(TIMP-1)、可溶性白细胞分化抗原14亚型(Presepsin)、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)、C反应蛋白(CRP)、饥饿素(Ghrelin)、降钙素原(PCT)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)和白介素-6(IL-6)水平,Lasso-logistic回归分析老年SP预后不良的预测因素,并构建预后不良Nomogram预测模型,在验证人群中对Nomogram预测模型进行外部验证。结果:建模人群入院28 d内死亡78例(35.94%),验证人群入院28 d内死亡34例(36.56%),两组病死率比较无统计学差异(P>0.05)。建模人群、验证人群中,不同预后患者血清sTREM-1、NT-proBNP、TIMP-1、Presepsin、PCT、Ghrelin、CRP、IL-6、NLR、TNF-α水平比较,差异有统计学意义(P<0.05)。Lasso回归筛选预测因素,logistic回归分析显示,血清sTREM-1、TIMP-1、NT-proBNP、Presepsin、Ghrelin、PCT、NLR水平为老年SP预后不良的影响因素(P<0.05)。基于Lasso-logistic回归预测因素构建预测模型,验证人群受试者工作特征(ROC)曲线、临床决策曲线(DCA)显示,该预测模型具有良好的临床效用。结论:血清sTREM-1、TIMP-1、NT-proBNP、Presepsin、Ghrelin、PCT、NLR水平为老年SP患者预后不良的预测因子,基于以上因素构建Nomogram预测模型具有一定的临床价值。