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基于血清淀粉酶和体重指数预测急性胰腺炎严重程度的模型

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发布日期:2015-08-21
来源:本站原创
作者:朱晓佳,戴华梅,杨力

目的:大多数急性胰腺炎AP患者发病轻微,但高达20%的患者进展为重症。许多临床医生监测血清淀粉酶和脂肪酶水平试图预测疾病病程,但实践指南并未推荐这一策略。我们实施了一项回顾性研究,以确定淀粉酶和脂肪酶的百分比变化是否与AP患者的疾病严重程度相关。

方法:我们分析了2008年1月至2010年5月克利夫兰诊所住院的182例连续AP患者(21例重症AP)数据(发现队列)。通过单变量分析评估11个不同因素与AP严重程度之间的关系,通过逐步回归分析探讨多变量模型。血清淀粉酶的百分比变化计算如下([第1天淀粉酶-第2天淀粉酶]/第1天淀粉酶)×100 。淀粉酶百分比变化和体重指数BMI结合产生一个ZZ= -5.9+[0.14×BMI]+[0.01×淀粉酶百分比变化],然后将这一Z值转换为称之为淀粉酶变化和体重指数CAB值的概率分布。使用匹兹堡大学医学中心的AP数据库(140例,其中35例重症AP)资料验证CAB,我们计算了每例患者的P值,并估算了受试者工作特征曲线下面积。

结果单变量分析确定血清淀粉酶百分比变化和其它因素与AP的严重程度显著相关(P=0.017)。CAB值可很好地识别哪些患者会发生重症AP,受试者工作特征曲线下面积在发现队列中为0.7995%CI0.71-0.87,在验证队列中为0.73195%CI0.61-0.84

结论:基于入院后最初2天的血清淀粉酶百分比变化和BMI,我们建立了一个模型以确定最有可能发生重症AP的患者

 

江西省景德镇市第三人民医院消化内科  朱晓佳,戴华梅,杨力 译



原文题目:A Model to Predict the Severity of Acute Pancreatitis Based on Serum Level of Amylase and Body Mass Index
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