中圖分類號：R573.2 文獻標志碼：A DOI：10.11958/20251117

Construction and validation of nomogram prediction model for poor prognosis in elderly patients with gastrointestinal bleeding

JIN Wujuan1，NI Gang1△，HUANG Xinyu2， WANG Yangyang1 1DepartmentofGeriatrics，2Departmentoflood Transfusion，theThirdAfliated HospitalofAnhui Medical University， theFirstPeople'sHospitalofHefei，Hefei230O41，China △Corresponding Author E mail： 1205090027@qq.com

Abstract：ObjectiveTo construct and validatea nomogram prediction model for poor prognosis in elderly patients with gastrointestinalbleeding.MethodsAtotalof176elderlypatientswith gastrointestinalbleding wereenrolldas the research objects.Acording to the prognosis during hospitalization，patients were divided into the poor prognosis group （56 cases）andthegood prognosis group（12Ocases）.Theclinicaldataof thetwogroupsofpatients werecolected.Thebest variablesofpoorprognosiswerescreenedbyLassoregresionmodel，andtheselectedvariableswereincludedinthe multivariateLogisticregresion modeltoanalyze theinfluencingfactors.Nomogram wasconstructed basedontheabove influencing factors.Receiveroperating characteristic （ROC）curve，clinical calibration curveand decision curveanalysis （DCA）weredrawn tovalidate clinical practicabilityof nomogram prediction model.ResultsMultivariate Logistic regressionanalysis showed that urea nitrogen （BUN，OR=2.766，95%CI： 1.066-7.175）andhigh level of shock index （SI， OR= （20 3.853，95%Cl：1.028-14.446）were independent risk factorsof poor prognosis inelderlypatientswith gastrointestinal bleeding Plt;0.05 ），while highlevelsof albumin（ALB，OR=0.100，95%CI： 0.036-0.277）wereprotective factors（ Plt;0.05 ） ROC curve validated that the area underthe curve of the prediction model was 0.845（95%CI： 0.786-0.904）.Calibration curve showedthatthe modelhadarelativelyhighdegreeofcalibration.DCAshowed that themodelhadaclearpositivenet benefit.ConclusionThe nomogram prediction model constructed based on BUN，SI and ALB levels to predictthe poor prognosis of elderly patients with gastrointestinal bleeding has a high predictive value.

Key Words： prognosis; nomograms; aged; gastrointestinal bleeding; prediction model; model validation

消化道出血是消化系統(tǒng)疾病中較為常見的癥狀，尤其在老年男性住院患者中更為普遍[1。受多種復雜病因的影響，伴隨著自然減退的生理功能、普遍的共病現(xiàn)象以及多重用藥后復雜的藥物作用，使得這類病癥管理困難，尤其是老年患者在發(fā)生此類出血事件后，再次出血的風險及病死率均顯著上升，整體預后欠佳[2-3]。因此，對消化道出血的老年患者進行及時有效的風險評估和預后預測尤為重要。傳統(tǒng)的評估方法往往依賴于醫(yī)生的臨床經(jīng)驗，Glasgow-Blatchford、AIMS65、Rockall等評分系統(tǒng)計算復雜，難以對患者進行快速、精確的風險分層和預后預測。列線圖作為一種基于多因素回歸分析結果的預測工具，通過可視化方式表達預測模型中各變量間的相互關系，已被廣泛應用于癌癥等疾病或預后的預測中[4-5]。本研究通過收集老年消化道出血患者的住院數(shù)據(jù)，建立預測住院期間不良預后的風險模型，并對其準確性和效能進行評價，以期為消化道出血的老年患者提供更為精確的預后預測工具，為臨床制定個性化的治療方案提供科學依據(jù)。

1對象與方法

1.1研究對象選取2021年1月—2024年11月本院收治的176例消化道出血老年患者進行回顧性研究。納入標準：年齡 ${ ＼ ＼bf ＼geqslant } 6 0 ＼$ 歲；入院原因直接與消化道出血相關，或在住院期間表現(xiàn)出嘔血、柏油樣便、血便、糞便潛血陽性、嘔吐物或胃腸道引流液潛血陽性等至少一項征象，且可能伴隨頭暈、心悸、面色蒼白、心率增快、低血壓等周圍循環(huán)功能障礙癥狀；合并肝功能不全（Child-Pugh肝功能分級為B級或C級）、腎功能不全[腎小球濾過率 lt;90mL/（min?1.73m²） ]者持續(xù)時間 gt;3 個月。排除標準：缺乏完整的臨床記錄；消化道出血直接由外傷因素引起。將住院期間出現(xiàn)預后不良的患者作為預后不良組（56例），未發(fā)生預后不良的患者則被歸入預后良好組（120例）。預后不良定義為患者住院期間出現(xiàn)再出血、需要輸血、休克、轉至重癥監(jiān)護病房（ICU）救治或死亡的任一或多種情況。本研究通過本院醫(yī)學倫理委員會審核（批號：2025-015-01號）。

1.2臨床資料采集通過電子病歷系統(tǒng)獲取研究對象的臨床資料。（1）一般資料：性別、年齡、心率（HR）血壓，同時計算休克指數(shù)（shockindex，SI）、年齡休克指數(shù)（ageshockindex，Age-SI）和改良休克指數(shù)（modifiedshockindex，MSI），其中SI=HR/收縮壓（SBP）， Age-SI= 年齡 ×SI ，MSI ≡3×HR SBP+2× 舒張壓（DBP）]；同時記錄是否患有高血壓病、糖尿病、冠心病、腦卒中、惡性腫瘤、肝功能不全、腎功能不全，出血原因及抗血小板聚集藥物、抗凝藥物用藥史。（2）實驗室指標：血紅蛋白（HGB）紅細胞壓積（HCT）、尿素氮（BUN）、血肌酐（Cr）、ALB及國際標準化比值（internationalnormalizedratio，INR）。

1.3統(tǒng)計學方法所有數(shù)據(jù)錄入Excel2016表格進行整理，運用統(tǒng)計學軟件R4.2.2或 SPSS22.0 進行數(shù)據(jù)分析。以x±s的形式表示經(jīng)Shapiro-Wilk檢驗符合正態(tài)分布的計量資料，2組間比較使用t檢驗；非正態(tài)分布的連續(xù)性變量選擇M（P₂₅，P₇₅） 表示，應用Mann-Whitney U 檢驗分析組間差異；計數(shù)資料用例 （%） 表示， χ² 檢驗分析組間差異。采用Lasso回歸篩選最佳變量，納入多因素Logistic回歸分析，篩選出影響因素，基于影響因素構建列線圖，并通過繪制受試者工作特征（ROC）曲線、臨床校準曲線和決策分析曲線（decisioncurveanalysis，DCA）進行模型驗證。設定的顯著性水平為 α=0.05 。

2結果

2.12組臨床資料比較與預后良好組比較，預后不良組腦卒中占比低、腎功能不全占比高（ （Plt; 0.05），其余資料2組間差異無統(tǒng)計學意義（ ??Pgt; 0.05），見表1。

2.22組實驗室指標比較與預后良好組比較，預后不良組HGB、HCT、ALB、SBP水平低 （Plt;0.05） ，BUN、Cr、INR、HR、SI、Age-SI、MSI水平高（ Plt; 0.05），2組間DBP差異無統(tǒng)計學意義 （Pgt;0.05 ），見表2。

2.3Lasso回歸篩選老年消化道出血不良預后風險指標為避免變量間共線性的影響，將表1、表2得到的13個差異有統(tǒng)計學意義的變量納入Lasso回歸分析，篩選出納入模型的11個變量，分別為腦卒中、腎功能不全、HGB、HCT、BUN、 Cr 、ALB、INR、HR、SBP、SI，見圖1。

2.4多因素Logistic回歸分析老年消化道出血不良預后的影響因素將Lasso回歸分析篩選出的11個相關變量納入多因素Logistic回歸模型。結果顯示，BUN、SI水平高是影響老年消化道出血患者不良預后的獨立危險因素，ALB水平高是其保護因素 （Plt; 0.05），見表3。

2.5構建老年消化道出血患者不良預后發(fā)生風險的列線圖模型將多因素Logistic回歸分析篩選出的預測因素納入模型中，建立老年消化道出血不良預后發(fā)生風險的列線圖預測模型，見圖2。列線圖的解析過程如下：首先找到患者在每個預測變量對應的垂直線，這些線與“評分軸\"相交，給出了每個變量的得分；然后將這3個變量的分數(shù)累加得到總分，此總分值與“不良預后的風險概率\"軸的對應點即代表該患者的風險預測估計值。

2.6老年消化道出血患者不良預后列線圖預測模型的評估ROC曲線驗證老年消化道出血患者不良預后列線圖預測模型的曲線下面積為0.84595%CI：0.786～0.904） ，見圖3。運用bootstrap自抽樣法（重復抽樣1000次）進行模型內(nèi)部隊列驗證，繪制臨床校準曲線，結果顯示預測值和實際結果有較好擬合性，校準曲線斜率為0.850，有較高的校準度，見圖4。以老年消化道出血患者實際出現(xiàn)的不良預后事件為狀態(tài)變量，使用列線圖模型預測的風險值作為檢驗變量，繪制臨床決策分析曲線，見圖5；由DCA可知，模型具有明顯的正向凈收益，有臨床實用價值。

3討論

3.1老年消化道出血不良預后風險預測模型的研究意義隨著年齡的增長，老年人的生理功能往往呈現(xiàn)衰退現(xiàn)象，各器官功能隨之減弱，導致了多種疾病并發(fā)的常見情況。在這種背景下，消化道出血在老年人群中的發(fā)病率呈現(xiàn)出明顯的上升態(tài)勢[6-7]由于老年患者往往合并有多種基礎疾病，其消化道出血后的病情進展和預后往往較年輕患者更為復雜和嚴峻。就老年消化道出血群體而言，能夠早期識別出具有不良預后風險的高危人群，并及時采取定制化的干預措施，對改善預后具有重要意義。當前關于消化道出血，包括老年群體的相關研究主要聚焦于其發(fā)生的影響因素[8-9]或臨床特征及藥物相關性分析[10]，而針對相關預測模型的報道相對較少。本研究通過收集老年消化道出血患者的臨床數(shù)據(jù)，采用Lasso回歸篩選變量，Logistic回歸分析老年消化道出血患者不良預后的影響因素，基于此構建不良預后風險的列線圖預測模型，并進行了內(nèi)部驗證評估。

3.2老年消化道出血不良預后的影響因素本研究多因素Logistic回歸分析顯示，BUN、SI水平高是影響老年消化道出血患者不良預后的獨立危險因素，ALB水平高是其保護因素。這一發(fā)現(xiàn)與Lai等[11]研究結果部分相符。BUN是腎功能的重要評估指標，過往研究揭示，慢性腎病是消化道出血患者預后差的一個重要風險因素[12]。Baba等[13]進行的一項研究發(fā)現(xiàn)腎功能損傷是再出血的獨立危險因素。這可能是由于腎功能損傷導致的凝血功能障礙、全身炎癥反應加重以及多器官功能衰竭等因素共同作用的結果。本研究中預后不良組腎功能不全比例高于預后良好組，但多因素Logistic回歸分析結果中腎功能不全并不是患者預后不良的危險因素，可能是因為納入樣本量小，導致統(tǒng)計效能不足，未能準確識別出腎功能不全對預后的影響。SI是一個評估循環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的參數(shù)，通過計算HR與SBP的比率獲得。相比僅考慮HR或SBP，SI作為一個綜合的衡量指標，能更準確地評價患者的休克狀況。通常SI介于0.5～0.7 被視作正常區(qū)間，意味著患者的血流動力學狀態(tài)相對穩(wěn)定。一項研究表明，對于上消化道出血患者，當其SI值超過0.7時，可有效預測不良結局（包括需要重癥監(jiān)護、輸血以及緊急內(nèi)窺鏡手術治療）[14]。甘君英等[15]研究亦發(fā)現(xiàn)，SI對急性消化道出血患者不良結局有一定的預測價值。亦有研究報道，血清ALB因其在機體內(nèi)的多元作用，一直被視為是與不良預后緊密相關的重要因素[16]。金珊珊等[17]研究表明，血清ALB水平降低與患者再出血的危險性升高有著密切聯(lián)系。ALB水平下降是營養(yǎng)不良的重要指標之一，其下降程度與患者的營養(yǎng)狀況惡化程度密切相關[18]；同時ALB水平下降會導致機體免疫力下降，增加感染等并發(fā)癥的風險，從而影響患者的預后。有研究報道，入院時 ALB?22g/L 是肝硬化患者上消化道出血合并細菌感染的保護因素[19]。結合上述報道，本研究結果提示在消化道出血得到控制后，通過合理的營養(yǎng)支持治療，患者的ALB水平可能會逐漸升高，這有助于增強患者的免疫力，從而降低感染等并發(fā)癥的風險，有利于患者的預后。

3.3老年消化道出血不良預后的風險預測模型構建及驗證本研究構建的老年消化道出血患者不良預后的列線圖預測模型，相比傳統(tǒng)評分體系具有顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)評分多基于一般人群的靜態(tài)指標，缺乏對老年患者特異性因素的動態(tài)評估，且風險分層粗糙、操作依賴公式計算。列線圖是一種通過量化各個影響因素的得分來估算個體預測值的實用工具，通過“點-線對應\"實現(xiàn)快速個性化風險評估，將復雜的臨床預測模型轉化為簡單易懂的圖形，清晰地展示了某一事件發(fā)生的可能性。本研究基于多因素Logistic回歸分析得出的BUN、ALB、SI3個影響因素建立了老年消化道出血患者住院期間不良預后的列線圖預測模型，經(jīng)ROC曲線驗證該預測模型的曲線下面積為 0.845（95%CI：0.786～0.904） ，校準曲線斜率接近1，表明預測模型的校正性能較好，DCA表明該模型具有明顯的正向凈收益。同時，在臨床中這些評估指標獲取方式方便快捷，且價格低廉，更能為廣大患者所接受。因此，這一模型不僅直觀易懂，還具有簡便性、經(jīng)濟性和實用性，可為臨床醫(yī)師快速做出決策提供有力指導。但該列線圖預測模型亦有需要改進之處，如通過引入新的變量（如影像學特征等），進一步提高模型的準確性和預測能力；通過外部驗證和前瞻性研究以驗證模型的有效性和臨床益處。

綜上所述，基于BUN、ALB、SI水平構建的老年消化道出血患者不良預后的列線圖預測模型展現(xiàn)出良好的區(qū)分力、預測準確性和臨床實用價值，能迅速評估患者的預后狀況，可為臨床早期制定個性化的治療和預防措施提供參考依據(jù)。

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（本文編輯李鵬）

讀者·作者·編者

我刊對來稿中統(tǒng)計學處理及結果中數(shù)據(jù)表達的要求

統(tǒng)計學處理應寫明所用的統(tǒng)計學軟件及版本，對文中數(shù)據(jù)資料采取的數(shù)據(jù)表達形式，如正態(tài)分布且方差齊的計量資料采用 表示，非正態(tài)或方差不齊時采用 M（P₂₅，P₇₅） 表示;不可采用 等表示。計數(shù)資料可以采用例 （%） 形式表示。

如文中采用了統(tǒng)計學檢驗時，應交代文中相應內(nèi)容所采用的統(tǒng)計檢驗方法的具體名稱。在使用時，應根據(jù)研究的設計類型、資料性質及作者關注的可變化特征選擇恰當?shù)姆椒?，如配對資料的t檢驗、兩獨立樣本資料的 t 檢驗、單因素方差分析（包括進一步采用的兩兩比較的方法，如LSD- ?t 法、SNK- ?q 法、Bonferroni法及Dunnet-t法等）、重復測量資料的方差分析、卡方檢驗、秩和檢驗、Ridit分析、Pearson相關、Spearman相關、多重線性回歸、Logistic回歸 Ω.Cox 回歸等。統(tǒng)計量 Φ_t 為英文小寫， F 檢驗為英文大寫，卡方為希文小寫 χ² ，積差相關系數(shù)為英文小寫 r ，等級相關系數(shù)為英文小寫 r_s ，樣本例數(shù)用英文小寫 n ，概率用英文大寫 P 。以上統(tǒng)計量均使用斜體表示。統(tǒng)計量（t值 ?F 值 ?χ² 等）和 P 值一般保留3位小數(shù)。若 P 值很小時，一般不寫 P=0.000 ，而應為 Plt;0.001 。

《天津醫(yī)藥》編輯部