实用医学杂志 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (11): 2077-2082.doi: 10.3969/j.issn.1006-5725.2026.11.024
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Tao HUANG,Xiaojuan LUO(
),Fengpiao HUANG,Xiaoying FU,Yunsheng CHEN,Ke CAO
摘要:
目的 基于感染、凝血、组织灌注及宿主储备等多维度的常规实验室指标,构建儿童脓毒症联合预测模型,并据此开发简便易行的早期预警评分量表(SEWS)。 方法 回顾性选取2021年1月至2023年12月深圳市儿童医院收治的193例感染患儿,根据病情转归分为脓毒症组(n = 92 )和普通感染组(n = 101)。比较两组实验室指标差异,通过受试者工作特征(ROC)曲线进行初步筛选,采用多因素logistic回归分析确定独立危险因素,构建联合预测模型。基于回归系数制定评分量表,并收集 2024年1—4月 的 40 例住院感染患儿进行外部验证。 结果 多因素 logistic 回归分析显示,PCT、INR、肌红蛋白、白蛋白、Hb 及 MPV 是儿童脓毒症的独立危险因素(P < 0.05)。联合预测模型的ROC曲线下面积(AUC)高达 0.983(95%CI: 0.969 ~ 0.997),显著优于单项指标。进一步构建的简易评分量表在截断值为 6 分时,诊断脓毒症的灵敏度为 94.6%,特异度为 92.1%,AUC高达 0.981(95%CI: 0.967 ~ 0.995)。外部验证结果显示,该量表的灵敏度为 100%,特异度为 84.0%。 结论 基于多维度常规实验室指标构建的SEWS量表具有显著的诊断价值。当评分≥ 6分时,提示脓毒症发生风险极高,该量表可作为临床医生早期识别脓毒症并实施预警干预的可靠工具。
中图分类号: