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表 2 脑卒中后发生 AKI 影响因素的多因素 Logistic 回归分析赋值表 1.0
Table 2 Assignment for factors associated with post-stroke acute kidney
injury analyzed using multivariate Logistic regression
自变量 赋值 自变量 赋值 0.8
性别 女 =0，男 =1 袢利尿剂用药史 无 =0，有 =1
复发史 无 =0，有 =1 抗生素用药史 无 =0，有 =1
0.6
高血压史 无 =0，有 =1 机械取栓史 无 =0，有 =1
冠心病史 无 =0，有 =1 hs-CRP 正常 =0，升高 =1 灵敏度
0.4
心房颤动史 无 =0，有 =1 NGAL 正常 =0，升高 =1
贫血 否 =0，是 =1 Hcy 正常 =0，升高 =1
<15 分 =0， 0.2
NIHSS 评分 β 2 -MG 正常 =0，升高 =1
≥15分=1
甘露醇用药史 无 =0，有 =1 尿素氮 正常 =0，升高 =1
抗血小板药用药史 无 =0，有 =1 血尿酸 正常 =0，升高 =1
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
抗凝药用药史 无 =0，有 =1 sCysC 正常 =0，升高 =1 １- 特异度
图 2 脑卒中后发生 AKI 风险预测模型在验证组中预测脑卒中患者发
生 AKI 的 ROC 曲线
表 3 脑卒中后发生 AKI 影响因素的多因素 Logistic 回归分析
Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of factors associated with Figure 2 ROC curve of the risk prediction model in predicting post-stroke
post-stroke acute kidney injury acute kidney injury in verification group
偏回归 标准 Wald 表 4 脑卒中后发生 AKI 简易风险评分量表
变量 2 P 值 OR 值 95%CI
系数 误 χ 值
Table 4 The Simplified Post-stroke Acute Kidney Injury Risk Prediction
性别 1.222 0.324 14.195 <0.001 3.390 （1.799，6.410） Scale
条目 赋值
高血压史 1.386 0.337 16.908 <0.001 4.000 （2.066，7.747）
性别 女 =0 分，男 =1 分
NIHSS 评分 1.716 0.331 26.919 <0.001 5.562 （2.909，10.637）
高血压史 无 =0 分，有 =1 分
袢利尿剂用药史 1.098 0.439 6.259 0.012 2.999 （1.268，7.089）
NIHSS 评分 <15 分 =0 分，≥ 15 分 =2 分
机械取栓史 0.830 0.389 4.558 0.033 2.293 （1.070，4.911）
袢利尿剂用药史 无 =0 分，有 =1 分
β 2 -MG 1.739 0.369 22.196 <0.001 5.689 （2.760，11.726） 机械取栓史 无 =0 分，有 =1 分
尿素氮 1.202 0.318 14.311 <0.001 3.328 （1.785，6.204） β 2 -MG 正常 =0 分，升高 =2 分
sCysC 2.160 0.363 35.476 <0.001 8.674 （4.261，17.659） 尿素氮 正常 =0 分，升高 =1 分
2
注：Hosmer-Lemeshow 检验 χ =6.523，P=0.367 sCysC 正常 =0 分，升高 =2 分
1.0 ROC 曲线下面积分别为 0.916 和 0.906，该模型在验证
中仅下降了 0.010，模型总正确率为 91.93%，说明脑
卒中后发生 AKI 风险预测模型在脑卒中患者中识别出
0.8
AKI 的能力强、准确度高。此外，在校准度的检验中，
P=0.367，说明脑卒中后发生 AKI 风险预测模型预测脑
0.6 卒中患者发生 AKI 的概率与实际发生率接近，即预测
灵敏度 模型的校准度好。考虑到脑卒中后发生 AKI 风险预测

0.4 模型数学公式计算复杂繁琐，研究者基于该模型编制了
脑卒中后发生 AKI 简易风险评分量表，进行量化呈现，
便于床边应用。脑卒中后发生 AKI 简易风险评分量表
0.2
总分为 11 分，可将患者进行风险分层，≥ 4 分为高风险，
<4 分为低风险，本研究结果显示脑卒中后发生 AKI 简
易风险评分量表评估脑卒中患者发生 AKI 的 AUC 为
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
１- 特异度 0.900，依据该评分量表判断的总正确率为 88.39%，具
图 1 脑卒中后发生 AKI 风险预测模型在建模组中预测脑卒中患者发 有一定的科学性和实用性。
生 AKI 的 ROC 曲线
Figure 1 ROC curve of the risk prediction model in predicting post-stroke 3.2 脑卒中患者发生 AKI 的独立影响因素
acute kidney injury in model group 3.2.1 NIHSS 评分≥ 15 分、男性、合并高血压史的脑