基于回顾性研究的脓毒症患者死亡风险中医证素预测模型构建

王健; 申建国; 王立胜; 刘倩倩; 刘春龙

doi:10.16305/j.1007-1334.2025.z20241016002

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基于回顾性研究的脓毒症患者死亡风险中医证素预测模型构建

临床试验 | 更新时间：2025-11-06

- 基于回顾性研究的脓毒症患者死亡风险中医证素预测模型构建
- Construction of a traditional Chinese medicine syndrome element prediction model for mortality risk in sepsis patients based on retrospective study
- 上海中医药杂志 2025年59卷第11期页码：62-68
- 作者机构：
  
  河北省沧州中西医结合医院（河北沧州 061001）
- 作者简介：
  
  王健，男，博士，副主任医师，硕士研究生导师，主要从事中医药治疗急危重症的临床研究工作
- 基金信息：
  
  河北省中医药管理局科研计划项目(2022232);上海中医药大学“访名校拜名师”人才培养计划项目(2023)
- DOI：10.16305/j.1007-1334.2025.z20241016002
  中图分类号：
- 收稿：2024-10-16，
  
  纸质出版：2025-11-10
- 稿件说明：
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王健,申建国,王立胜,等.基于回顾性研究的脓毒症患者死亡风险中医证素预测模型构建[J].上海中医药杂志,2025,59(11):62-68.

WANG Jian,SHEN Jianguo,WANG Lisheng,et al.Construction of a traditional Chinese medicine syndrome element prediction model for mortality risk in sepsis patients based on retrospective study[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,59(11):62-68.
王健,申建国,王立胜,等.基于回顾性研究的脓毒症患者死亡风险中医证素预测模型构建[J].上海中医药杂志,2025,59(11):62-68. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2025.z20241016002.

WANG Jian,SHEN Jianguo,WANG Lisheng,et al.Construction of a traditional Chinese medicine syndrome element prediction model for mortality risk in sepsis patients based on retrospective study[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,59(11):62-68. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2025.z20241016002.

摘要

目的

采用回顾性研究方法，构建脓毒症患者死亡风险的中医证素预测模型。

方法

收集290例脓毒症患者的临床资料，根据30 d内是否发生死亡分为存活组（151例）和死亡组（139例）。首先，采用单因素分析初步筛选脓毒症患者死亡预测因子，随后采用多因素logistic回归分析以确定独立预测因子，并构建中医证素预测模型。其次，分别对预测模型拟合度和鉴别效度进行检验，并通过Bootstrap内部验证来评估其稳定性。最后，将预测模型与序贯器官衰竭评估（SOFA）评分进行比较，评估其对脓毒症死亡的预测能力。

结果

最终确定了年龄以及中医证素中脑、痰、血瘀、血虚5个风险因子，并依此构建了中医证素预测模型。拟合度检验显示，预测模型在统计上表现良好（

0.05）。受试者操作特征（ROC）曲线分析显示，预测模型曲线下面积（AUC）为0.765（

0.05），表明预测模型具备中等鉴别效度。Bootstrap验证结果显示，预测模型在不同数据集上的平均AUC为0.740。与SOFA评分预测能力相比，预测模型AUC值更高（

0.05），且决策曲线分析（DCA）显示该模型具有更高的净效益。

结论

基于中医证素的预测模型在评估脓毒症患者死亡风险方面具有一定稳定性和有效性，显示出潜在的临床应用前景。

Abstract

Objective

To construct a traditional Chinese medicine （TCM） syndrome element prediction model based on retrospective study for the mortality risk in sepsis patients.

Methods

Clinical data were collected from 290 sepsis patients， who were divided into a survival group （

=151） and a death group （

=139） based on whether death occurred within 30 days. First， univariate analysis was performed to initially screen the predictors of mortality in sepsis patients， and multivariate logistic regression analysis was conducted to identify independent predictors and construct the TCM syndrome element prediction model. Second， the model's goodness of fit and discriminative validity were tested， and its stability was assessed through internal validation using Bootstrap. Finally， the prediction model was compared with the SOFA score to evaluate its predictive ability for se

psis mortality.

Results

The final model identified five risk factors： age and TCM syndrome elements of the brain， phlegm， blood stasis， and blood deficiency. Based on these factors， the TCM syndrome element prediction model was constructed. Goodness of fit testing indicated that the model performed well statistically （

0.05）. The receiver operating characteristic （ROC） curve analysis showed that the area under the curve （AUC） of the prediction model was 0.765 （

0.05）， indicating moderate discriminative validity. Bootstrap validation revealed that the average AUC of the prediction model was 0.740 across different datasets. Compared with the SOFA score， the prediction model had a higher AUC （

0.05）， and decision curve analysis （DCA） showed that the model provided a higher net benefit.

Conclusion

The TCM syndrome element prediction model demonstrates certain stability and effectiveness in assessing the mortality risk of sepsis patients， showing promising clinical application potential.

关键词

Keywords

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