一个工具来预测开始透析的患者下肢截肢的风险
Bram Akerboom1, Roemer J Janse1, Aurora Caldinelli2
1Department of Clinical Epidemiology, Leiden University Medical Center, Leiden, The Netherlands.
概括
一个新的模型预测了透析患者的非创伤性下肢截肢 (LEA). 这个工具可以识别高风险个体进行预防性干预,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 病学和血管外科
- 临床预测建模模型
- 公共卫生干预 公共卫生干预
背景情况:
- 非创伤性下肢截肢 (LEA) 对于接受透析的患者来说是一个重大并发症.
- 开发准确的预测模型对于临床决策和患者管理至关重要.
研究的目的:
- 在启动透析后三年内开发和验证LEA的多变量预测模型.
- 在透析患者群体中确定LEA的关键预测因素.
主要方法:
- 使用瑞典脏注册表 (SNR) 的数据开发了一个细灰竞争风险模型,并与荷兰透析充分性合作研究 (NECOSAD) 进行了验证.
- 纳入标准:没有先前的LEA或脏移植,年龄≥40岁.
- 使用校准和歧视指标 (C指数) 评估模型性能.
主要成果:
- 确定了10个预测因素:女性性别,年龄,糖尿病,外围动脉疾病,心血管疾病,充血性心力衰竭,肥胖,白蛋白,血红蛋白和糖尿病视网膜病变.
- 该模型在SNR (C指数:0.813) 和NECOSAD (C指数:0.760) 队列中显示出良好的校准和歧视.
- 该模型在开始透析后的三年内准确预测了3.2-4.8%的个体的LEA事件.
结论:
- 对于LEA透析后启动的新型预测模型显示出强的表现.
- 这个模型可以帮助临床医生识别患有LEA.高风险的患者.
- 早期识别有助于制定有针对性的预防策略,以减少截肢率.


