基于VExUS评分及临床风险因素的急性心力衰竭患者急性肾损伤预测模型的构建与评价

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2026.17.009

Abstract

Abstract:

Objective To develop a combined predictive model incorporating the Venous Excess Ultrasound （VExUS） score and clinical risk indicators for acute kidney injury （AKI） in patients with acute heart failure （AHF） admitted to the cardiac care unit （CCU）， and to evaluate the incremental predictive value of the VExUS score. Methods This study included 122 AHF patients hospitalized in the CCU between January 2022 and January 2025. The VExUS score， incorporating Doppler hemodynamic assessments of the maximum inferior vena cava diameter， hepatic vein， portal vein， and renal vein， was evaluated within 24 hours of admission. Patients were categorized into an AKI group （n = 40） and a non-AKI group （n = 82） based on the KDIGO guidelines. A combined predictive model was developed using logistic regression. Model discrimination was evaluated and compared using receiver operating characteristic （ROC） curves and the DeLong test. The net reclassification improvement （NRI） and integrated discrimination improvement （IDI） were calculated to assess the incremental predictive value of the VExUS score. Internal validation was performed using a bootstrapping approach， and calibration curves were plotted to evaluate model calibration. Results Among the 122 patients， the proportion of individuals with a VExUS score ≥ 2 was significantly higher in the AKI group （score of 2： 23%； score of 3： 43%） compared to the non-AKI group （11% and 12%， respectively）（P < 0.001）. Multivariate logistic regression analysis revealed that a VExUS score of 2 （OR = 6.44， 95% CI： 1.71 - 24.22， P = 0.006） and a VExUS score of 3 （OR = 7.81， 95% CI： 2.25 - 27.10， P < 0.001） were independent predictors of AKI occurrence. The area under the curve （AUC） for the VExUS score alone in predicting AKI was 0.749. When integrated with a baseline clinical model （including a history of CKD， APACHE Ⅱ score， etc.）， the AUC further improved to 0.821， demonstrating superior predictive performance compared to the clinical model alone （P < 0.001）. Compared with the VExUS model alone， the combined model yielded a continuous NRI of 0.690 （P < 0.001） and an IDI of 0.063 （P = 0.021）. Bootstrap internal validation demonstrated good calibration for the combined model. Conclusion A combined predictive model incorporating the VExUS score and clinical risk factors accurately predicts AKI risk in patients with AHF， outperforming the standalone VExUS score. The VExUS score offers incremental predictive insights beyond traditional clinical risk assessment， helping inform volume management and renal protection strategies in this population.

Key words: venous excess ultrasound score, acute heart failure, acute kidney injury, congestive nephropathy, doppler ultrasound

CLC Number:

Yulong Wei, Yezi Feng, Xinxin Huang, Qianqian Ma, Zhiqiang Dong, Qi Ding. Construction and evaluation of a predictive model for acute kidney injury in patients with acute heart failure based on the VExUS score and clinical risk factors[J]. The Journal of Practical Medicine, 2026, 42(17): 3111-3118.

Figures/Tables 5

Tab.1

Tab.2

VExUS scores assessment based on the occurrence of AKI"

指标	总体（n = 122）	非AKI（n = 82）	AKI组（n = 40）	t/χ²值	P值
IVC最大内径（ $x ¯ ± s$ ）/mm	19.94 ± 3.63	19.09 ± 3.80	21.55 ± 2.65	-2.98	< 0.001
肝静脉血流
正常	54（44.26）	44（53.66）	10（25.00）	3.68	0.055
轻度异常	28（22.95）	23（28.05）	5（12.50）	8.95	< 0.001
重度异常	40（32.79）	15（18.29）	25（62.50）	23.84	0.014
门静脉血流
正常	59（48.36）	46（56.10）	13（32.50）	0.04	0.84
轻度异常	35（28.69）	24（29.27）	11（27.50）	5.99	0.002
重度异常	28（22.95）	12（14.63）	16（40.00）	9.78	< 0.001
肾静脉血流
正常	47（38.52）	40（48.78）	7（17.50）	11.1	< 0.001
轻度异常	63（51.64）	39（47.56）	24（60.00）	1.67	0.190
重度异常	12（9.84）	3（3.66）	9（22.50）	10.76	0.002

Tab.2

Tab.3

Tab.4

Tab.5

References 30

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项目	总体（n = 122）	非AKI（n = 82）	AKI组（n = 40）	Z/χ ²/t值	P值
年龄/岁	65（54，73）	64（52，72）	67（58，77）	1.57	0.12
性别/［例（%）］				1.93	0.09
男	82（67.21）	59（71.95）	23（57.50）
女	40（32.79）	23（28.05）	17（42.50）
心力衰竭病因/［例（%）］				0.75	0.53
ACS	72（59.02）	50（60.98）	22（55.00）
其他	50（40.98）	32（39.02）	18（45.00）
VExUS评分/［例（%）］				22.64	< 0.01
0级	47（38.52）	41（50.00）	6（15.00）
1级	30（24.59）	22（26.83）	8（20.00）
2级	18（14.75）	9（10.98）	9（22.50）
3级	27（22.13）	10（12.19）	17（42.50）
高血压/［例（%）］	64（52.46）	42（51.22）	22（55.00）	0.70	0.69
糖尿病/［例（%）］	38（31.15）	22（26.83）	16（40.00）	1.61	0.14
慢性肾脏病/［例（%）］	39（31.97）	17（20.73）	22（55.00）	12.98	< 0.01
休克指数	0.74（0.61，0.96）	0.72（0.61，0.91）	0.85（0.64，1.00）	1.50	0.12
APACHE Ⅱ评分	11（6，15）	8（5，14）	14（11，17）	3.62	< 0.01
乳酸/（mmol/L）	2.29（1.45，4.18）	2.06（1.42，3.64）	2.66（1.60，5.77）	1.59	0.11
BNP/（pg/mL）	963（397，1 759）	883（252，1 407）	1 256（538，2 301）	2.91	0.003
cTnI/（ng/mL）	5（0，23）	5（0，22）	6（0，42）	0.89	0.30
IMV/［例（%）］	21（17.21）	10（12.19）	11（27.5）	1.46	0.04
LVEF/%	43（34，54）	44（34，55）	41（32，51）	1.18	0.30
CCU监护时间/h	82（47，170）	66（45，119）	155（66，270）	2.49	< 0.01

指标	总体（n = 122）	非AKI（n = 82）	AKI组（n = 40）	t值	P值
LVEF/%	43.70 ± 12.95	44.57 ± 13.20	41.90 ± 12.40	1.10	0.270
LVOT-VTI/cm	11.94 ± 3.72	11.98 ± 3.34	11.84 ± 4.46	0.96	0.470
二尖瓣环收缩期速度/（cm/s）	7.77 ± 2.32	7.92 ± 2.49	7.47 ± 1.92	0.72	0.002
E/e'比值	10.30 ± 4.46	10.09 ± 4.97	10.71 ± 3.20	-2.11	0.035

项目	单因素分析			多因素分析
项目	OR	95%CI	P值	OR	95%CI	P值
VExUS 评分
1级	2.48	0.77 ~ 8.43	0.13	3.18	0.91 ~ 11.14	0.07
2级	6.83	1.99 ~ 25.50	< 0.01	6.44	1.71 ~ 24.22	< 0.01
3级	11.60	3.84 ~ 39.90	< 0.01	7.81	2.25 ~ 27.10	< 0.01
年龄	1.02	0.99 ~ 1.05	0.18
性别	0.53	0.24 ~ 1.17	0.11
高血压	0.86	0.40 ~ 1.83	0.70
糖尿病	1.82	0.81 ~ 4.05	0.14
慢性肾脏病	4.67	2.08 ~ 10.8	< 0.01	3.11	1.18 ~ 8.22	0.02
休克指数	2.24	0.89 ~ 8.62	0.17
APACHE Ⅱ评分	1.10	1.04 ~ 1.18	< 0.01	1.03	0.96 ~ 1.12	0.38
乳酸	1.09	0.97 ~ 1.23	0.15
BNP	1.00	1.00 ~ 1.00	0.11
cTnI	1.01	1.00 ~ 1.02	0.25
IMV	2.73	1.04 ~ 7.25	0.04	1.93	0.61 ~ 6.16	0.27
LVEF	0.98	0.95 ~ 1.01	0.29
CCU监护时间	1.00	1.00 ~ 1.01	0.02

预测模型	AUC（95%CI）	敏感度/%	特异度/%	P值
VExUS评分	0.749（0.655 ~ 0.843）	65.00	73.40	-
VExUS + 临床联合模型	0.821（0.737 ~ 0.888）	97.50	62.20	< 0.001

Construction and evaluation of a predictive model for acute kidney injury in patients with acute heart failure based on the VExUS score and clinical risk factors

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