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           1.2.1 研究工具 计算机检索 PubMed、中国知网、万                      全 54 例，未遵医嘱治疗或自动离院 12 例，合并恶性肿
           方数据知识服务平台、维普网数据库中的相关文献，结                            瘤、严重心肺功能不全 36 例，最终纳入建模组 760 例。
           合专家意见，自行编制脑卒中后发生 AKI 临床资料调查                         760 例脑卒中患者中男 493 例（64.90％），女 267 例
           表以确认模型变量。脑卒中后发生 AKI 临床资料调查表                        （35.10％）；年龄 26~95 岁，平均年龄（66.6±12.6）岁；
           包括 4 个部分内容：（1）患者人口学资料：性别、年龄、                        发生 AKI 140 例，AKI 发生率为 18.42％。
           脑卒中类型、复发史、高血压史、糖尿病史、冠心病史、                           2.1.1 脑卒中后发生 AKI 的单因素分析 两亚组患者
           心房颤动史、是否贫血。（2）美国国立卫生研究院脑                            性别，有无复发史、高血压史、冠心病史、心房颤动史、
           卒中量表（NIHSS）评分，包括意识状态、视野、感觉、                         贫血，NIHSS 评分，有无甘露醇、抗血小板药、抗凝
           四肢运动等 11 项检测内容，每项得分 0~4 分，总分越高，                     药、袢利尿剂、抗生素用药史，有无机械取栓史，hs-
           代表患者临床症状越严重，分为轻度（≤８分）、中度                            CRP、NGAL、Hcy、β 2 -MG、尿素氮、血尿酸、sCysC
           （9~14 分）、中 - 重度（≥ 15 分），该量表具有良好                     比较，差异有统计学意义（P<0.05）；两亚组患者年龄，
           的可操作性和可重复性           ［14］ 。（3）治疗相关情况：有              脑卒中类型，有无糖尿病史、溶栓史比较，差异无统计
           无甘露醇、抗血小板药、抗凝药、袢利尿剂、抗生素用                            学意义（P>0.05），见表 1。
           药史，有无溶栓、机械取栓史。（4）实验室检查结果                            2.1.2 脑卒中后发生 AKI 风险预测模型的构建及预测
           （均为入院 48 h 内检查结果）：超敏 C 反应蛋白（hs-                     效果分析 以脑卒中后是否发生 AKI 为因变量（赋值：
           CRP）（参考范围 <10 mg/L）、血中性粒细胞明胶酶相                      发生 =1，未发生 =0），将单因素分析中 P<0.05 的 20
           关脂质运载蛋白（NGAL）（参考范围 <180 μg/L）、                      个变量作为自变量（赋值见表 2）纳入多因素 Logistic
           同型半胱氨酸（Hcy）（参考范围 <15.0 μmol/L）、血                    回归分析，采用向前逐步法进行影响因素的进一步筛
           清β 2 微球蛋白（β 2 -MG）（参考范围 1~3 μg/L）、尿                 选，结果显示，性别、高血压史、NIHSS 评分、袢利尿
           素氮（参考范围 2.80~7.20 mmol/L）、血尿酸（男性参                   剂用药史、机械取栓史、β 2 -MG、尿素氮、sCysC 是脑
           考范围 <416 μmol/L，女性参考范围 <357 μmol/L）、血               卒中后发生 AKI 的独立影响因素（P<0.05），见表 3。
           清胱抑素 C（sCysC）（参考范围 <1.5 μg/L）。                      根据上述 8 个独立影响因素以及各因素对应的 β，构
                                                                                                          -a
           1.2.2 资料收集及质量控制 利用医院的电子病历系统                         建脑卒中后发生 AKI 风险预测模型：y=1/（1+e ），
           及数字化病案系统，通过计算机终端，按照前期设计的                            其 中 y 为 脑 卒 后 发 生 AKI 的 概 率，e 为 指 数 函 数，
           脑卒中后发生 AKI 临床资料调查表收集数据。由 2 名                        a=-4.047+1.222× 男 性 +1.386× 高 血 压 史 +1.716
           经统一培训的研究者共同收集数据，对于临床资料中个                            ×NIHSS 评分 +1.098× 袢利尿剂用药史 +0.830× 机械
           别缺失值，采取该变量的中位数或均值替换。完整的数                            取栓史 +1.739×β 2 -MG+1.202× 尿素氮 +2.160×sCysC。
                                                                                                       2
           据由专人保存，另 1 名研究者每月抽查其中 10% 的数据，                      Hosmer-Lemeshow 检验预测模型拟合效果，χ =6.523，
           详细核实患者临床资料的完整性、真实性和准确性。                             P=0.367。脑卒中后发生 AKI 风险预测模型在建模组中
           1.3 统计学方法 采用 SPSS 25.0 统计软件进行数据分                    预测脑卒中患者发生AKI的AUC为0.916〔95%CI（0.891，
           析。整体符合正态分布的计量资料以（ ±s）进行描述。                          0.940）〕，最佳截断值为 12.8%，灵敏度为 0.857，特
                                                  2
           计数资料以相对数描述，两组间比较采用 χ 检验。等                           异度为 0.832，约登指数为 0.689，见图 1。
           级资料比较采用秩和检验。将单因素分析中 P<0.05 的                        2.2 脑卒中后发生 AKI 风险预测模型在验证组中的预
           变量纳入多因素 Logistic 回归分析，采用向前逐步法明                      测情况 脑卒中后发生 AKI 风险预测模型在验证组中
           确最终纳入预测模型的变量。根据各变量对应的偏回                             预测脑卒中患者发生AKI的AUC为0.906〔95%CI（0.853，
           归系数（β）构建方程，建立脑卒中后发生 AKI 风险                          0.960）〕，最佳截断值为 19.6%，灵敏度为 0.793，特
           预测模型，并编制脑卒中后发生 AKI 简易风险评分量                          异度为 0.914，约登指数为 0.707，见图 2。验证组中实
           表。利用 Hosmer-Lemeshow 检验和受试者工作特征曲                    际发生 AKI 且模型判断发生 AKI 共 34 例，模型判断为
           线（receiver operating characteristic curve，ROC 曲 线 ）  40 例，误判 6 例，分类正确率 85.00%（34/40）；实际
           评价预测模型的拟合优度以及预测能力，以 ROC 曲线                          未发生 AKI 且模型判断未发生 AKI 共 251 例，模型判
           下面积（AUC）、灵敏度、特异度和正确率验证预测模                           断为 270 例，误判 19 例，分类正确率 92.96%（251/270）。
           型及量表的应用效能。双侧检验水准 α=0.05。                            模型总正确率（34+251）/310=91.93%。
           2 结果                                                2.3 脑卒中后发生 AKI 简易风险评分量表的编制与验
           2.1 建模组 建模组初步选取脑卒中患者 931 例，其                        证 将多因素 Logistic 回归分析结果得出的变量的系数
           中 171 例不符合标准予以排除，包括重复入组（即多                          四舍五入到最近整数，赋分后编制量表。最终建立了
           次入院）46 例，入院前已发生 AKI 23 例，资料严重不                      总分值为 11 分，截断值为 4 分，AUC 为 0.900〔95%CI
   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79