目的构建预测心脏骤停(cardiac arrest,CA)复苏后患者早期发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)的列线图模型,并验证其早期预测的有效性。方法回顾性纳入2016年2月至2023年9月在天津医科大学总医院急诊抢救室收治的CA经心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation,CPR)且年龄在18岁以上的患者,收集患者的一般资料、基础疾病、复苏相关指标及首次实验室检测结果等。按照7∶3的比例随机将患者分为训练组和验证组。AKI诊断参照改善全球肾脏预后组织诊断标准。采用单因素和多因素Logistic回归分析CA复苏后患者发生AKI的影响因素并构建列线图模型。通过受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)评估预测效能,采用校准曲线、决策曲线及临床影响曲线对模型进行评价,同时采用Bootstrap法和交叉验证法进行内部验证。结果共纳入527例CA患者,其中230例发生AKI,AKI发生率为43.6%。训练组与验证组临床基线资料差异无统计学意义(均P>0.05),说明两组数据具有可比性。多因素Logistic分析发现年龄(OR=1.346,95%CI:1.197~1.543,P<0.001)、CA至CPR时间(OR=2.214,95%CI:1.512~3.409,P=0.016)、肾上腺素用量(OR=1.921,95%CI:1.383~2.783,P=0.004)、APACHE-Ⅱ评分(OR=1.531,95%CI:1.316~1.820,P<0.001)、基线肌酐(OR=1.137,95%CI:1.090~1.196,P<0.001)、乳酸(OR=2.558,95%CI:1.680~4.167,P<0.001)是发生AKI的独立危险因素,初始可除颤心律(OR=0.214,95%CI:0.051~0.759,P=0.023)是发生AKI的保护性因素。基于以上变量构建列线图预测模型。训练组AUC为0.943(95%CI:0.921~0.965),验证组AUC为0.917(95%CI:0.874~0.960),该模型具有良好的区分度、校准度、临床有效性和应用价值。结论基于年龄、CA至CPR时间、初始可除颤心律、肾上腺素用量、APACHE-Ⅱ评分、基线肌酐及乳酸构建的列线图对CA复苏后早期发生AKI具有良好的预测价值,可为早期识别AKI与精准干预提供新的策略。
