ICU患者早期肠内营养治疗发生误吸的列线图风险预测模型建立与验证

汪海霞; 何飞; 朱丛梅; 王静

doi:10.11958/20250625

摘要：目的探讨重症监护病房(ICU)患者早期肠内营养支持治疗时发生误吸的风险因素,建立相应的列线图风险预测模型并进行验证.方法收集2022年6月—2024年5月在我院ICU实施早期肠内营养支持的348例患者资料,根据患者是否发生误吸分为误吸组(74例)与非误吸组(274例).收集患者年龄、性别、体质量指数(BMI)、糖尿病史、气管插管或机械通气状态、入ICU后24 h内血浆白蛋白(ALB)水平、疾病类型(重症肺炎/脑卒中/感染性休克)、意识水平[格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分]、急性生理与慢性健康状况(APACHEⅡ)评分、鼻饲管插入深度、输注量、营养风险(NRS2002评分≥3分为高风险)及营养方式(经鼻胃管/鼻肠管)等指标.运用Logistic回归分析误吸的危险因素,利用R软件构建列线图风险预测模型.选择2024年6月—2025年1月在ICU接受早期肠内营养支持的72例患者进行该模型的外部验证.结果 Logistic回归分析筛选出年龄(OR=2.701,95%CI:1.633～4.467)、APACHEⅡ评分(OR=2.125,95%CI:1.133～3.987)、意识水平(OR=2.826,95%CI:1.617～4.940)、鼻饲管插入深度(OR=1.101,95%CI:1.006～1.136)以及营养风险(OR=8.996,95%CI:5.017～16.132)为误吸的独立影响因素(均P＜0.05).基于多因素Logistic回归分析,本研究构建了以上述5项因素为指标的列线图预测模型.该模型通过累加各指标的分值,直观转换为患者发生误吸的风险概率,并在内部验证(AUC=0.860,校准曲线斜率=0.930)及外部验证(AUC=0.831)中均表现出良好的预测性能.此外,决策曲线分析显示,该模型在不同风险阈值下均具有显著的临床净获益,进一步支持其在实际应用中的有效性.结论本研究构建的列线图模型在区分度和准确度方面表现较好,可为临床针对ICU患者早期肠内营养治疗时发生误吸的风险进行个体化预测提供参考依据.