急性肾衰危重患者的预测模型

    目前急性肾功能衰竭的死亡率仍相当高，因此医务人员迫切需要一些危险性调整工具来改善患者的活动能力，并对临床试验进行设计(分层)和分析。

    美国加州大学圣迭戈分校医学中心肾病科的Mehta RL及其同事评价了1989年～1995年间在ICU接受治疗的605例急性肾衰患者，并应用多参数逻辑回归对地域性、病史、实验室检查和生理性参数与住院患者死亡率的关联性进行了分析。

    在该项研究中，共有314例患者在住院期间死亡(51.9%)。下列参数与住院死亡率显著相关(注：括号内为优势比[OR])：年龄(1.02/年)、男性(2.36)、呼衰(2.62)、肝衰(3.06)、血液系统衰竭(3.40)、肌酐(0.71 /mg/dl)、血尿素氮(1.02 /mg/dl)、尿量的对数(0.64 /log ml/d)和心率(1.01 /次/分)。

    研究人员发现，该模型工作特性曲线下面积为0.83，表明其具有良好的鉴别作用。这一模型在总体方面优于以往的六类和四种急性肾衰特异性预测模型。应用常规的特异性临床参数进行评价可得出疾病特异性严重程度。

    Mehta等最后指出，在该模式被广泛应用，尤其是在临床试验中应用前，需要进行交叉验证和其他的试验研究。