在患有外围动脉疾病的患者中开发和验证一种虚弱风险预测模型

探讨外周动脉疾病患者衰弱状态的现状及其危险因素，并建立风险预测模型，以指导针对性的临床干预。

本研究于2024年8月至2025年5月连续纳入在中国西南地区一家三级医院血管外科住院的499例外周动脉疾病患者。数据通过一般情况问卷、实验室检查结果、巴氏指数（Barthel Index）和社会支持评定量表（Social Support Rating Scale）收集。采用蒂尔堡衰弱指数量表（Tilburg Frailty Indicator）将患者分为非衰弱组与衰弱组。数据集按7:3的比例随机分为训练集和验证集。通过单因素与多因素logistic回归分析确定衰弱的独立预测因素。使用R软件构建风险预测模型。通过绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）、敏感性和特异性，评估模型在训练集和验证集中的区分度。采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和校准曲线评估模型的校准能力。通过决策曲线分析（decision curve analysis）评估模型的临床实用性。 关键词：外周动脉疾病，衰弱，风险预测模型，logistic回归，ROC曲线，AUC，校准曲线，决策曲线分析

年龄、血红蛋白水平、合并症数量以及日常生活活动能力被确定为衰弱的独立危险因素。在训练集中，AUC 为 0.771（95% CI：0.721–0.821），敏感度为 0.788，特异度为 0.808。在验证集中，AUC 为 0.704（95% CI：0.620–0.788），敏感度为 0.743，特异度为 0.682。Hosmer-Lemeshow 检验显示训练集中的模型校准良好（χ ²= 7.967,P= 0.435）以及验证集（χ ²= 9.642,P= 0.291）。DCA 显示，该模型在训练集中的阈值概率范围为 10%–80%，在验证集中的阈值概率范围为 20%–74%，均具有净临床获益。

所开发的风险预测模型具有良好的预测性能，可协助临床医护人员识别外周动脉疾病患者中 frailty 高风险人群，从而为制定针对相关危险因素的干预策略提供参考。