中华急诊医学杂志  2023, Vol. 32 Issue (5): 617-622, 623   DOI: 10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2023.05.009
创伤性胰腺炎预后早期危险因素分析及预测模型建立
梅超鹏1,2,3 , 崔沪宁1,2,3 , 崔梦巍1,2,3 , 何倩倩1,2,3 , 宋耀东1,2,3 , 王巧芳1,2,3 , 刘艳娜1,2,3 , 李德剑1,2,3 , 陈三洋1,2,3 , 朱长举1,2,3     
1. 郑州大学第一附属医院急诊医学部,郑州 450052;
2. 河南省急诊与创伤工程研究中心,郑州 450052;
3. 河南省急诊与创伤研究医学重点实验室,郑州 450052
摘要: 目的 探讨影响创伤性胰腺炎(traumatic pancreatitis, TP)患者的预后危险因素,并建立TP的多指标早期联合预测模型。方法 回顾性收集2017年6月至2022年6月收治于郑州大学第一附属医院ICU的患者,根据TP患者的临床预后转归结局将其分为预后良好组和预后不良组。分别比较两组患者之间的性别、年龄、基础疾病及格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Scale, GCS)、急性生理与慢性健康评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ, APACHEⅡ)、损伤严重度评分(injury severity score, ISS)、急性胰腺炎严重程度床边指数(bedside index for severity in acute pancreatitis, BISAP)评分等一般资料,和患者入院时的血常规、血凝、血气分析、肝肾功等临床检验指标。分别采用单因素分析及多因素Logistic回归分析的统计学方法筛选得到TP预后不良的早期独立预测指标,并联合各独立指标建立联合预测模型。绘制上述各指标和预测模型的受试者工作特征曲线(ROC曲线),并分别检测其ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和最佳预测临界值以分析诊断效果。结果 精神障碍并发率、GCS、APACHE Ⅱ、合并颅脑损伤、合并胸部损伤、活化部分凝血活酶时间、纤维蛋白(原)降解产物、乳酸、谷草转氨酶、肾小球滤过率、淀粉酶、脂肪酶、N-末端脑利钠肽前体、肌红蛋白、降钙素原、ISS、BISAP在预后良好与预后不良组间的差异有统计学意义(均P < 0.05)。多因素Logistic回归结果显示,乳酸(OR=1.636,95%CI: 1.046~2.559)、脂肪酶(OR=1.005,95%CI: 1.001~1.008)和ISS(OR=1.161,95%CI: 1.064~1.266)是TP患者预后的独立影响因素。联合上述各独立危险因素建立联合预测模型Logit P=-9.260+0.492×乳酸+0.005×脂肪酶+0.149×ISS,并绘制ROC曲线,显示该预测模型的AUC为0.96(95%CI: 0.91~1.00),表明其具有较好预测TP预后不良结局的能力。结论 乳酸、脂肪酶、ISS为TP预后相关的早期独立危险因素,其联合预测模型具有良好的临床预测效果,可为TP的预后结局早期预测及诊治提供参考。
关键词: 创伤性胰腺炎    预后    危险因素    预测模型    
Analysis of early risk factors and establishment of predictive model for prognosis of traumatic pancreatitis
Mei Chaopeng1,2,3 , Cui Huning1,2,3 , Cui Mengwei1,2,3 , He Qianqian1,2,3 , Song Yaodong1,2,3 , Wang Qiaofang1,2,3 , Liu Yanna1,2,3 , Li Dejian1,2,3 , Chen Sanyang1,2,3 , Zhu Changju1,2,3     
1. Department of Emergency Medicine, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou 450052, China;
2. Henan Provincial Emergency and Trauma Engineering Research Center, Zhengzhou 450052, China;
3. Henan Key Laboratory of Emergency Medicine and Trauma Research, Zhengzhou 450052, China
Abstract: Objective To analyze the prognostic risk factors of patients with traumatic pancreatitis (TP) and establish an early combined prediction of multiple indicators model for TP. Methods Patients admitted to the ICU of the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University from June 2017 to June 2022 were collected retrospectively. Based on their prognosis, the patients were divided into two groups: the good prognosis group and the poor prognosis group. The general data such as sex, age, underlying diseases, Glasgow Coma Scale (GCS), acute physiology and chronic health evaluationⅡ (APACHEⅡ), injury severity score (ISS), bedside index for severity in acute pancreatitis (BISAP), and clinical test indices such as blood routine, blood coagulation, blood gas analysis, and liver and kidney function at admission were compared between the two groups. Univariate analysis and multivariate logistic regression analysis were used to screen the early independent predictors of poor prognosis of TP, and the prediction model of TP was established by combining all of the independent indicators. The receiver operating characteristic (ROC) curve of each independent predictor and prediction model was drawn, and the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and optimal cut-off value were calculated to examine the diagnostic impact of each independent predictor and the combined prediction model. Results There were statistically significant differences in the complication rate of mental disorders, GCS, APACHE Ⅱ, combined craniocerebral injury, combined chest injury, activated partial thromboplastin time, fibrin(pro)degradation products, lactate, aspartate aminotransferase, glomerular filtration rate, amylase, lipase, NT-proBNP, myoglobin, procalcitonin, ISS, and BISAP between the good and poor prognosis groups (all P < 0.05). Multivariate logistic regression analysis showed that lactate (OR=1.636, 95%CI: 1.046-2.559), lipase (OR=1.005, 95%CI: 1.001-1.008), and ISS (OR=1.161, 95%CI: 1.064-1.266) were independent risk factors influencing the prognosis of patients with TP. Based on the risk factors listed above, a prediction model was created: Logit P=-9.260+0.492×lactate+0.005×lipase+0.149×ISS, and the ROC curve was plotted. The AUC curve of the prediction model was 0.96 (95%CI: 0.91-1.00). Conclusions Lactate, lipase, and ISS are early independent risk factors associated with the prognosis of TP. Their combined multi-indicator prediction model has an excellent clinical prediction effect, which can provide a clinical reference for early prediction and treatment of TP.
Key words: Traumatic pancreatitis    Prognosis    Risk factors    Prediction model    

创伤性胰腺炎(traumatic pancreatitis, TP)是继发于胰腺损伤,主要表现为胰腺的急性炎症反应、胰瘘或(和)难以控制的腹腔感染的一种疾病[1]。胰腺处于腹膜后深处,胰腺损伤相较于肝、脾等实质性脏器损伤在腹部创伤中较罕见,约占穿透性腹部创伤的12%,在钝性腹部创伤中占l%~3%[2]。TP往往存在合并伤,其损伤后症状易被其他腹腔脏器损伤的临床表现所掩盖,且发病前期数小时内可不伴有淀粉酶等血液指标变化或胰腺水肿,使得早期诊断较为困难,病死率高达30%[3]。TP的研究曾主要集中于儿科领域,外伤是儿童急性胰腺炎的重要病因,约占总发病率的五分之一,这与儿童的腹肌力量不足有极大关系[4]。然而近年来,伴随着交通事故和工伤等意外发生率的不断增加,成人TP的发病率也逐年升高,其临床诊治的重要性也在不断增加。尤其是对于未开腹探查的钝性外伤患者,进一步早期判断其是否合并TP及预后并给予针对性治疗具有重大的临床意义[5]

目前国内尚缺乏对TP的预后早期危险因素的研究,临床上也仅仅将格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Scale, GCS)、急性生理与慢性健康评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ, APACHEⅡ)和损伤严重度评分(injury severity score, ISS)作为创伤整体的预后评价标准,缺少对TP预测的特异性和准确性。血常规、血凝、血气分析、肝肾功等临床检验指标可在入院时检测并很快得到检测结果,但单个指标的诊断效果较差。因此本研究基于TP患者的临床常用指标,筛选出预后不良的早期独立危险因素,并构建预测模型,以为TP的临床救治提供参考。

1 资料与方法 1.1 一般资料

回顾性收集2017年6月至2022年6月收治于郑州大学第一附属医院ICU的患者资料。纳入标准即TP的诊断标准[6-8]:(1)有明确的腹部外伤史;(2)符合中华医学会外科学分会胰腺外科学组制定的《中国急性胰腺炎诊治指南(2021)》的诊断标准[9];(3)行剖腹探查术时证实。排除标准:(1)既往有胰腺炎患病史者;(2)因医源性有创操作导致的TP;(3)存在恶性肿瘤、血液系统疾病或长期应用激素、免疫抑制剂者;(4)妊娠期妇女;(5)临床资料不全或丢失。胰腺创伤后并发症是多方面的,范围可以从轻微的胰腺炎直到死亡,其中瘘管形成、TP、假性囊肿形成、脓肿和导管狭窄是较常见的并发症,目前普遍认为因腹部外伤产生的胰腺损伤主要表现为急性非感染性炎症时,应考虑为TP而非单纯的胰腺创伤[6, 10]

根据入组患者疾病转归情况,将疾病痊愈或好转出院者定义为预后良好组,院内死亡或因病情进一步恶化而放弃治疗者归类为预后不良组。

本研究中患者或家属均已签署知情同意书,且已通过郑州大学第一附属医院伦理委员会审查(伦理审核批号:2022-KY-0054-002)。

1.2 数据采集

收集两组患者的性别、年龄、基础疾病、饮酒史、胸腔积液、体温、心率、平均动脉压、合并精神障碍及GCS、APACHEⅡ等一般资料和急诊入院时血液学实验室检测指标(血常规、血凝、血气分析、肝肾功、淀粉酶、脂肪酶、降钙素原等),同时分别进行ISS和急性胰腺炎严重程度床边指数(bedside index for severity in acute pancreatitis, BISAP)。

1.3 统计学方法

采用SPSS 22.0统计软件进行统计分析。计量资料进行正态性检验,其中符合正态分布以均数±标准差(x±s)表示,并采用两独立样本t检验进行组间比较;非正态分布的以中位数(四分位数)[MQ1Q3)]表示,并采用Mann Whitney U检验进行组间比较。计数资料采用频数(率)进行表示,并以χ2检验进行组间比较。对单因素分析得出的差异有统计学意义的指标,使用逐步向前似然法进行Logistic回归分析,以确定影响TP预后的独立早期危险因素并建立联合预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)分析各独立早期危险因素及联合模型的预测价值。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 两组TP患者一般资料比较

根据纳入标准和排除标准,共纳入外伤性胰腺炎患者75例进行回顾性分析,其中男53例,女22例;年龄10~79岁[(42.76±16.25)岁]。GCS为13(6, 15)分,ISS为(34.64±14.37)分,BISAP为3(2, 4)分,其中有38例合并腹腔多脏器损伤。胰腺损伤程度按照美国创伤外科学会标准进行五级分类[11],其中Ⅰ级30例(40.0%),Ⅱ级30例(40.0%),Ⅲ级9例(12.0%),Ⅳ级5例(6.7%),Ⅴ级1例(1.3%)。

预后不良组与预后良好组之间性别、年龄、基础疾病、饮酒史、胸腔积液、体温、心率、平均动脉压、合并腹腔其他脏器损伤、四肢及骨盆骨折、合并胰腺损伤相关CT征象、胰腺损伤分级比较差异无统计学意义(P > 0.05)。预后不良组患者的GCS显著低于预后良好组,精神障碍并发率、ISS、APACHEⅡ、合并颅脑损伤、合并胸部损伤显著高于预后良好组(均P < 0.05)。见表 1

表 1 两组TP患者一般资料比较 Table 1 Comparison of general parameters of patients with TP between the two groups
临床资料 预后不良组(n=25) 预后良好组(n=55) t/χ2/Z P
男性a 15(60.0) 38(76.0) 2.058 0.151
基础疾病a 5(20.0) 18(36.0) 2.007 0.157
饮酒史a 7(28.0) 15(30.0) 1.073 0.300
年龄b 49(34, 61) 38(30, 53) -1.237 0.216
生命体征
  心率c 109.64±34.52 103.34±21.15 0.837 0.408
  体温b 36.8(36.5,37.3) 36.8(36.5,37.0) -0.249 0.804
  平均动脉压b 91.33(74.67,100.50) 87.33(81.92,95.75) -0.584 0.559
合并损伤a
  胸腔积液 22(88.0) 40(80.0) 0.291 0.590
  精神障碍 21(84.0) 19(38.0) 14.170 < 0.001
  颅脑损伤 19(76.0) 20(40.0) 8.654 0.003
  胸部损伤 22(88.0) 31(62.0) 5.435 0.020
  腹腔其他脏器损伤 21(84.0) 40(80.0) 0.011 0.917
  四肢及骨盆骨折 16(64.0) 25(50.0) 1.318 0.251
  CT征象 17(68.0) 28(56.0) 1.000 0.317
评分
  ISSc 48.04±10.38 27.94±11.02 7.587 < 0.001
  GCSb 7.00(3.00, 11.50) 15.00(8.75, 15.00) -4.046 < 0.001
  APACHE Ⅱb 21.00(14.00, 27.50) 8.00(4.75, 16.25) -3.753 < 0.001
  胰腺损伤分级b 2.00(1.00, 2.00) 2.00(1.00, 2.00) -0.012 0.990
注:ISS为损伤严重度评分,GCS为格拉斯哥昏迷评分,APACHE Ⅱ为急性生理与慢性健康评分;a为(例,%),bMQ1Q3),cx±s
2.2 两组TP患者临床检验资料比较

单因素分析结果提示,两组患者活化部分凝血活酶时间、纤维蛋白(原)降解产物、乳酸、谷草转氨酶、肾小球滤过率、淀粉酶、脂肪酶、N末端脑钠肽前体(N-terminal pro-brain natriuretic peptide, NT-proBNP)、肌红蛋白、降钙素原、BISAP比较,差异有统计学意义(均P < 0.05)。见表 2

表 2 两组患者临床检验指标的单因素分析 Table 2 Univariate analysis of clinical test indicators between the two groups
临床检验指标 预后不良组(n=25) 预后良好组(n=55) t/χ2/Z P
肾小球滤过率a 68.86±41.34 95.43±29.91 -1.932 0.007
血红蛋白a 97.57±28.25 105.80±26.37 -1.244 0.217
血尿酸a 349.44±146.92 311.84±149.68 1.032 0.306
总蛋白a 53.64±13.36 56.99±12.21 -1.084 0.282
白细胞计数b 13.10(8.32, 20.21) 12.18(9.58, 18.90) -0.197 0.844
红细胞计数b 3.25(2.34, 3.86) 3.48(2.83, 4.07) -1.276 0.202
血小板计数b 154.00(58.50, 216.50) 158.50(112.50, 235.25) -1.152 0.249
中性粒细胞计数b 11.76(7.33, 17.81) 10.51(7.74, 16.64) -0.360 0.719
淋巴细胞计数b 0.93(0.59, 1.10) 0.94(0.63, 1.23) -0.022 0.982
凝血酶原时间b 13.60(11.50, 17.50) 12.30(11.38, 13.90) -1.540 0.124
活化部分凝血活酶时间b 29.60(26.75, 38.45) 26.90(23.80, 29.50) -2.995 0.003
纤维蛋白原测定b 2.45(1.59, 4.61) 2.70(1.77, 4.04) -0.096 0.924
D-二聚体b 5.08(3.93, 11.63) 3.21(1.31, 8.37) -1.880 0.060
纤维蛋白(原)降解产物b 33.97(27.97, 94.95) 16.83(9.48, 58.18) -2.703 0.007
乳酸b 3.80(1.15, 7.30) 1.30(0.90, 2.85) -2.919 0.004
血肌酐b 104.00(62.00, 145.00) 68.50(58.75, 104.25) -1.928 0.054
谷草转氨酶b 115.00(46.00, 245.00) 58.00(30.00, 108.75) -2.732 0.006
谷丙转氨酶b 62.00(23.50, 191.50) 44.00(24.00, 80.00) -1.304 0.192
白蛋白b 29.30(24.75, 36.85) 32.50(29.68, 36.60) -1.663 0.096
总胆红素b 21.70(7.50, 59.80) 14.10(9.35, 22.05) -1.080 0.280
总胆固醇b 2.49(1.85, 3.14) 2.80(2.31, 3.65) -1.646 0.100
甘油三酯b 1.80(1.10, 2.18) 1.04(0.72, 1.87) -1.932 0.053
淀粉酶b 226.00(86.50, 474.00) 114.00(62.75, 196.50) -2.293 0.022
脂肪酶b 881.30(109.70, 1147.55) 99.35(36.60, 167.25) -4.406 < 0.001
NT-proBNPb 502.80(92.85, 3294.50) 90.15(48.18, 216.28) -3.170 0.002
肌红蛋白b 614.00(307.45, 1960.00) 211.55(76.50, 671.53) -2.889 0.004
降钙素原b 2.63(0.84, 8.06) 0.72(0.20, 2.08) -2.877 0.004
C-反应蛋白b 69.45(9.34, 170.65) 31.37(4.08, 95.57) -1.027 0.304
BISAPb 3.00(3.00, 4.50) 2.00(2.00, 3.00) -3.555 < 0.001
注:NT-proBNP为N-末端脑利钠肽前体,BISAP为急性胰腺炎严重程度床边指数;ax±sbMQ1Q3
2.3 TP患者预后早期危险因素的多因素Logistic回归分析

将对两组患者一般资料和临床检验资料分别单因素分析后得到的两组间差异有统计学意义的指标,再以逐步向前似然法进行多因素Logistic回归分析,结果显示高乳酸、高脂肪酶和高ISS是TP预后不良的独立危险因素(P < 0.05)。见表 3

表 3 TP预后不良的多因素Logistic回归分析结果 Table 3 Multivariate logistic regression analysis of poor prognosis in TP patients
因素 B S.E. Wald OR 95%CI P
乳酸 0.492 0.228 4.652 1.636 1.046~2.559 0.031
脂肪酶 0.005 0.002 7.064 1.005 1.001~1.008 0.008
ISS 0.149 0.045 11.208 1.161 1.064~1.266 0.001
常数 -9.260 2.322 15.904 0.000 - < 0.001
注:ISS为损伤严重度评分
2.4 预测模型的建立及预测变量的ROC曲线分析

根据表 3中的危险因素建立TP预后不良的预测模型Logit P=-9.260+0.492×乳酸+0.005×脂肪酶+0.149×ISS。采用Hosmer and Lemeshow检验对该模型进行拟合优度检验提示差异无统计学意义,表明该回归模型工作效果良好,对数据拟合度较好,可以用作TP预后不良的预测。

以预测模型、乳酸、脂肪酶、ISS分别为检验变量,以TP预后不良为状态变量,作ROC曲线分析。结果显示预测模型的ROC曲线离左上角较近,表明该模型可以较好地预测TP预后不良的风险。见图 1。同时ROC曲线分析结果表明,该模型预测TP患者预后不良的AUC较大,敏感度和特异度较高,优于乳酸、脂肪酶及ISS评分。见表 4

图 1 TP预后不良预测模型和各独立预测指标的ROC曲线 Fig 1 ROC curve of prediction model and each independent predictor of poor prognosis for TP patients

表 4 预测模型、乳酸、脂肪酶和ISS对TP预后不良的诊断效能评估 Table 4 Evaluation of the diagnostic efficacy of PRE, lactate, lipase and ISS for poor prognosis in TP patients
因素 AUC 95%CI 截断值 敏感度 特异度 约登指数
预测模型 0.96 0.91~1.00 0.60 1.00 0.84 0.84
乳酸 0.71 0.58~0.84 3.65 0.84 0.56 0.40
脂肪酶 0.81 0.71~0.92 701.70 1.00 0.56 0.56
ISS 0.90 0.83~0.98 35.50 0.80 0.88 0.68
注:ISS为损伤严重度评分
3 讨论

TP大多数由腹部钝性创伤引起,相较于其他类型急性胰腺炎具有(1)发病隐匿,早期易漏诊;(2)感染发生率高,感染发生的时间和程度与胰腺受损的程度相关;(3)并发症多,患者易伴多器官损伤,重症率、病死率高;(4)患者往往需经历一次甚至多次开腹手术,并联合多学科、个体化治疗等特点[12]。本研究基于TP患者一般资料及临床常用实验室检测指标,探讨其与TP患者预后的关系,建立了对TP预后不良有早期预测价值的乳酸、脂肪酶和ISS联合模型。

乳酸作为葡萄糖无氧代谢的最终产物,在组织缺氧或是肝脏功能严重受损的情况下,可以成为创伤、缺氧与组织灌注不足的标志物[13]。TP患者往往合并多器官衰竭、休克以及微循环障碍,导致各器官灌注不足,组织细胞缺氧,无氧代谢明显增加,进而导致血乳酸水平的明显升高[14]。已有研究证实,乳酸浓度是重症急性胰腺炎入院后28 d内全因病死率的显著独立预测因子[15]。也有研究表明,乳酸水平的升高与包括损伤的严重程度、多器官衰竭、呼吸系统并发症、急诊手术等一系列不良结局的风险增加之间存在明显的关系[16]。本研究对乳酸进行多因素Logistic回归分析,证明了其对TP患者预后的预测价值。

胰酶对急性胰腺炎的诊断价值毋庸置疑,大多数临床指南将血清淀粉酶和(或)脂肪酶浓度高于正常上限值3倍作为急性胰腺炎的诊断标准之一[9]。然而,胰酶的升高程度往往与疾病的严重程度无关,其预测TP的可靠性也一直备受关注。既往研究显示,淀粉酶对TP的诊断及预后预测价值不高[17]。这是由于胰腺损伤初期时胰酶分泌暂时受到抑制,淀粉酶在创伤后30 min内升高者仅占20%,且易受其他因素影响,如十二指肠损伤、肝外伤、头部外伤和酒精中毒的患者中,其血清淀粉酶皆可升高[18]。因此,目前普遍认为血清脂肪酶的诊断价值高于淀粉酶,其只存在于胰腺中,在胰腺受损时增高,且较淀粉酶有更晚的升高时间、更长的延续时间和更明显的增高程度,可达正常参考值的2~40倍,这为血清脂肪酶对于较晚发生的TP的诊断及预后预测具有一定价值提供了理论依据[19]。本研究对TP患者预后良好组和预后不良组进行统计学分析,结果显示两组血清淀粉酶和脂肪酶都差异有统计学意义。同时,多因素分析表明只有脂肪酶是TP预后相关的早期独立风险因素,对TP预后的评估有较高的诊断价值。

ISS评分系统是目前评价创伤严重程度的金标准之一,有效地从解剖学方面反映了机体创伤严重程度[20]。本研究中,预后不良组ISS评分显著高于预后良好组,且为TP预后的独立预测因素,这与ISS在创伤及创伤相关疾病中的应用是一致。然而,ISS评分在目前临床上,尤其是TP的应用中也有其局限性。有研究认为,创伤的描述应包括解剖学和生理学两个层面,而ISS仅进行了解剖学上的描述,且仅考虑不同受伤区域中评分最高的三个部位,并未考虑机体和脏器的功能状态,也无法从整体上有效判断创伤患者腹腔内多种复杂脏器的受损情况,不足以完全预测患者的预后结局[21-22]。因此,本研究通过GCS、APACHE Ⅱ、ISS、BISAP等一般资料,联合患者入院时的血常规、血凝、血气分析、肝肾功等临床检验指标,筛选预测TP预后不良的独立危险因素,并构建预测模型来为TP患者病情危重程度及预后预测提供参考依据。结果显示,乳酸、脂肪酶、ISS评分及三者联合构建的预测模型对TP患者预后不良均具有较高的预测价值,且联合指标的预测模型AUC明显高于TP预后不良的单个独立危险因素。

另外,本研究中对TP患者的合并伤依据不同部位分别进行分析,得到合并颅脑损伤、胸部损伤为两组间的非独立危险因素,说明该部位伴随损伤的严重程度对患者预后有较大影响,但相较于整体ISS评分不具有单独的预测效能。同时,研究纳入胰腺损伤分级和是否合并胰腺损伤相关CT征象作为独立指标,发现其两组间差异并不具有统计学意义,结果符合TP影像学改变的时间依赖性,尤其是创伤后12 h内进行CT检查大约有20%~40%无相关胰腺损伤征象,且部分严重胰腺受损仅为轻度的胰腺炎表现,也即早期CT检查对TP有较好的诊断意义,但并不能对其预后产生预测价值[10]。研究得到的ISS评分和乳酸作为和创伤预后极度相关的指标,联合胰腺炎的临床检验标准指标脂肪酶共同构建预测模型,提高了对患者TP这一疾病预后不良早期预测的敏感度和特异度。

综上所述,乳酸、脂肪酶和ISS是TP预后不良的早期独立预测因素,本研究建立的预测模型可以较好地预测TP预后不良的发生,对临床提高其应对意识及制定后续诊疗方案有一定帮助。本研究也有一定的局限性,其仅为单中心回顾性研究,样本量偏小,后续需要进一步进行多中心、大样本的临床前瞻性研究。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  梅超鹏、崔沪宁:实施研究、分析/解释数据、论文撰写;崔梦巍、何倩倩、宋耀东:数据收集及整理;王巧芳、刘艳娜、李德剑:统计学分析、支持性贡献;陈三洋、朱长举:研究设计、论文修改

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