亮点
• 一个多中心队列（n=1,449）产生了一个经过验证的多变量列线图，用于预测急性胃肠道出血（AGIB）患者的脓毒症。
• 七个常规可用的变量——慢性肾病（CKD）、呼吸频率（RR）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、C反应蛋白（CRP）、肌酐（Cr）、活化部分凝血活酶时间（APTT）和纤维蛋白原（FIB）——驱动了模型。
• 模型在不同数据集中的区分能力较强（训练集AUC 0.827；内部验证AUC 0.836；外部验证AUC 0.884），校准良好（均方误差MSE分别为0.00094、0.00791、0.00045），并通过决策曲线分析（DCA）展示了临床效用。
• 该模型通过一个在线实时预警系统提供，旨在实现动态监测和早期预防管理。
背景 — 临床背景及未满足的需求
急性胃肠道出血（AGIB）是一种常见的急症，具有较高的发病率和死亡率，通常需要快速分诊和重症监护。在AGIB背景下，继发感染和进展为脓毒症会增加风险，并与住院死亡率大幅增加相关。因此，早期识别高风险脓毒症患者对于指导监测强度、加快诊断和指导经验性干预至关重要，同时避免低风险患者不必要的资源使用。
现有的通用重症疾病风险评分（如APACHE II和SOFA）以及AGIB特异性评分（如Glasgow-Blatchford评分，GBS）并未专门设计用于预测AGIB人群的后续脓毒症，可能缺乏对此结果的敏感性和特异性。一种实用、经过验证且动态的风险工具，利用常规可用的临床和实验室数据为AGIB患者提供实时脓毒症风险估计，可以填补重要的临床空白。
研究设计与方法
Jiang等（EClinicalMedicine, 2025）在中国进行的一项多中心队列研究，旨在开发和验证一种用于预测因AGIB入院成人患者脓毒症的实时预测模型。总体队列包括1,449名患者（中位年龄65岁；68.7%为男性）。排除住院时间<24小时或入院时已有感染或脓毒症的患者。
设计和队列：
- 训练队列：回顾性，n = 878（主要中心）
- 前瞻性内部验证：n = 187（在主要中心前瞻性招募）
- 外部验证：n = 384（三个独立的三级医院）
结局定义：根据Sepsis-3标准定义脓毒症，即由宿主对感染的失调反应引起的危及生命的器官功能障碍。
模型开发：使用多变量逻辑回归开发列线图。候选预测因子从常规收集的临床指标和实验室参数中选择。模型性能通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估区分能力，通过校准曲线和均方误差（MSE）评估校准性能，通过决策曲线分析（DCA）评估临床效用，通过SHapley Additive exPlanations（SHAP）评估模型可解释性。将模型的区分能力与GBS、APACHE II和SOFA评分进行了比较。一个实施列线图的在线平台提供了实时风险监测和警报。
关键发现与结果
发生率和结局：在1,449名AGIB患者中，223名（15.4%）发展为脓毒症。脓毒症与住院死亡率显著增加相关：脓毒症组为23.7%，非脓毒症组为6.8%（p < 0.001）。
最终模型预测因子：七个变量被确定为列线图中的关键预测因子：
- 慢性肾病（CKD）
- 呼吸频率（RR）
- 中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）
- C反应蛋白（CRP）
- 肌酐（Cr）
- 活化部分凝血活酶时间（APTT）
- 纤维蛋白原（FIB）
模型区分能力：列线图在不同数据集中表现出较强的区分能力：
- 训练集AUC 0.827（95% CI 0.759–0.888）
- 内部验证AUC 0.836（95% CI 0.776–0.896）
- 外部验证AUC 0.884（95% CI 0.816–0.952）
比较性能：作者报告新模型在区分后续发展为脓毒症的患者方面优于一些既有的评分（GBS、APACHE II）。尽管SOFA旨在量化急性器官功能障碍，仍然是重要的比较对象，但列线图特有的AGIB相关和炎症/凝血变量组合改善了该人群的脓毒症预测。
校准和临床效用：校准曲线显示预测概率与观察到的脓毒症发生率在不同风险分层中高度一致，均方误差分别为0.00094（训练集）、0.00791（内部验证）和0.00045（外部验证）。决策曲线分析表明，在临床上相关的阈值概率范围内具有净收益，支持基于风险的决策制定的潜在临床效用。
可解释性和模型见解：SHAP分析排名了预测因子的相对重要性，并展示了特定变量的变化如何影响个体患者的脓毒症风险。例如，CRP和NLR较高、APTT延长、肌酐水平较高以及存在CKD会增加预测的脓毒症风险；纤维蛋白原水平较高则具有复杂的关联，反映了凝血-炎症相互作用。
实施：一个在线平台整合了列线图，允许随着新的生命体征和实验室值的输入进行动态实时风险更新。系统生成警报以标记升高的脓毒症风险，使临床医生能够升级监测、获取培养或根据当地协议考虑早期经验性治疗。
解读与临床意义
本研究为AGIB人群提供了一个实用且经过验证的工具，用于使用入院或早期住院期间常规可用的变量估计后续脓毒症的风险。主要意义包括：
- 风险分层：列线图可以帮助分诊患者进行更高强度的监测（例如，更早的ICU转诊或升级护理）并优先进行感染的诊断评估（血液培养、影像学检查）。
- 针对性干预：高风险患者可以接受早期、指南推荐的干预措施，如快速源控制和及时的抗菌治疗，前提是临床评估和微生物学结果支持。
- 资源分配：在ICU容量受限的情况下，经过验证的预测工具可以协助将监测和治疗资源分配给最有可能受益的患者。
- 动态监测：在线实时系统符合现代临床工作流程，支持重复风险再评估，而不仅仅是单次静态预测。
优势
主要优势包括相对较大的总体样本量、多中心设计（包括前瞻性内部验证和独立外部验证）、使用常规可用的预测因子、正式的校准和临床效用评估（DCA）以及通过SHAP实现的模型可解释性。交付的在线平台展示了在现实世界中集成和动态使用的可行性。
局限性和注意事项
尽管表现令人鼓舞，但几个局限性应指导临床采用和未来工作：
- 地理和人群的普遍性：研究在中国的三级医院进行。需要在其他医疗系统、种族群体和社区医院环境中进行外部验证。
- 选择标准：排除住院时间<24小时和入院时已感染或有脓毒症的患者，这限制了其在非常短的住院时间和已经感染的患者中的适用性。
- 潜在的混杂因素和残余偏倚：与任何观察性模型开发一样，未测量的混杂因素可能影响预测因子的关联。需要前瞻性影响研究来量化临床效益。
- 警报负担和决策阈值：实时警报的实施可能会产生假阳性并导致临床医生警报疲劳。本地校准决策阈值并与管理/分诊路径整合是必要的。
- 住院脓毒症以外的结局：该模型预测脓毒症的发生；对下游结局（如抗生素使用时间、ICU住院时间、长期死亡率）的影响需要在实施试验中进行前瞻性评估。
专家评论和指南背景
Sepsis-3强调感染引起的器官功能障碍的早期识别和及时干预。专门用于识别哨兵事件（如AGIB）后高风险脓毒症患者的工具补充了临床医生的判断和标准脓毒症筛查。然而，预测工具不应替代床旁评估或临床判断；它们应作为辅助工具，以集中注意力并加快指南推荐的护理。
在广泛部署之前，机构应进行本地验证，评估警报如何改变工作流程，并测量以患者为中心的结局。建议采取谨慎的实施策略，包括临床医生教育、适当的阈值选择以及对警报性能和临床结局的监测。
结论和下一步
Jiang等开发的实时列线图代表了一种有前景且经过验证的方法，使用易于获得的预测因子和可解释的模型框架，识别AGIB患者中脓毒症风险较高的患者。该工具在多中心验证中表现出较强的区分能力、紧密的校准性能和潜在的临床效用，并通过在线监测平台实现了操作化。
未来的重点包括在不同的医疗环境中进行外部验证、评估对临床决策和患者结局的影响的前瞻性实施研究，以及调整阈值以平衡敏感性和特异性并尽量减少警报疲劳。与电子健康记录系统的整合和管理项目的结合将是实现在AGIB中动态脓毒症风险监测的潜在好处的关键。
资金来源
该研究由中国国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、武汉市知识创新计划和武汉大学人民医院交叉创新人才项目资助。
ClinicalTrials.gov
该观察性模型开发和验证研究未报告ClinicalTrials.gov标识符。
参考文献
1. Jiang G, Sun S, Wang Q, Liu Z, Huang C, Quan F, Zuo X, Peng T, Xu J, Duan H, Barajas-Martínez H, Zhang D, Hu D, Zhan L. Real-time risk prediction model for sepsis in patients with acute gastrointestinal bleeding: development and multicenter validation of a dynamic monitoring tool. EClinicalMedicine. 2025 Oct 24;90:103574. doi: 10.1016/j.eclinm.2025.103574. PMID: 41209656; PMCID: PMC12595275.
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