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Construction of Risk Prediction Model for Frequent Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Under Disease-syndrome Combination
增强出版- Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae Vol. 32, Issue 6, Pages: 143-151(2026)
- 作者机构：
安徽中医药大学 第一临床医学院，第一附属医院，合肥 230031
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20251998
CLC： R242;R563;R256.1Received：02 April 2025，
Revised：2025-05-03，
Accepted：20 June 2025，
Online First：05 June 2025，
Published：20 March 2026
- 稿件说明：
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周静,滕港,张念志等.病证结合模式下慢性阻塞性肺疾病频繁急性加重风险预测模型的构建[J].中国实验方剂学杂志,2026,32(06):143-151.
ZHOU Jing,TENG Gang,ZHANG Nianzhi,et al.Construction of Risk Prediction Model for Frequent Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Under Disease-syndrome Combination[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2026,32(06):143-151.
周静,滕港,张念志等.病证结合模式下慢性阻塞性肺疾病频繁急性加重风险预测模型的构建[J].中国实验方剂学杂志,2026,32(06):143-151. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20251998.
ZHOU Jing,TENG Gang,ZHANG Nianzhi,et al.Construction of Risk Prediction Model for Frequent Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Under Disease-syndrome Combination[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2026,32(06):143-151. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20251998.
摘要
目的
2
构建病证结合模式下慢性阻塞性肺疾病（COPD）频繁急性加重的风险预测模型，为临床精准干预提供决策支持。
方法
2
回顾性纳入2020年1月至2024年8月安徽中医药大学第一附属医院收治的2 029例COPD急性加重住院患者，依据年住院次数分为频繁急性加重组（≥2次/年）与非频繁急性加重组（<2次/年）。通过LASSO回归结合Logistic回归筛选危险因素，构建列线图模型，并采用曲线下面积（AUC）、校准曲线及临床决策曲线（DCA）评估模型性能。
结果
2
频繁急性加重组（1 196例）与非频繁急性加重组（833例）的基线特征差异无统计学意义。LASSO回归结合多因素Logistic回归筛选出体质量指数（BMI）、住院日、吸烟年数、居住地、无创呼吸机使用、需氧疗、肝硬化、全身糖皮质激素使用、中医证型（痰瘀阻肺）等独立危险因素。列线图模型在训练集（AUC=0.748）与验证集（AUC=0.774）中均表现出良好的区分度与校准度。
结论
2
本研究构建的融合中医证候的COPD频繁急性加重风险预测模型具有较高的准确性，可为临床早期识别高危患者及个体化干预提供科学依据。
Abstract
Objective
2
To construct a risk prediction model for frequent acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease （COPD） under disease-syndrome combination， thus providing decision support for precise clinical intervention.
Methods
2
A total of 2 029 patients with acute exacerbations of COPD admitted to the First Affiliated Hospital of Anhui University of Chinese Medicine from January 2020 to August 2024 were retrospectively included. These patients were classified into groups of frequent acute exacerbations （≥2 times/year） and infrequent acute exacerbations （<2 times/year） according to the hospitalization times per year. Risk factors were screened by LASSO regression combined with logistic regression， and a nomogram model was constructed. The model performance was assessed based on the area under the curve （AUC）， calibration curves， and decision curve analysis （DCA）.
Results
2
The differences in baseline characteristics between the frequent acute exacerbations group （1 196 cases） and infrequent acute exacerbations group （833 cases） were not statistically significant. LASSO regression combined with multivariate logistic regression screened the following independent risk factors： body mass index （BMI）， hospitalization days， number of smoking years， place of residence， use of noninvasive ventilators， oxygen-demanding therapy， liver cirrhosis， use of systemic glucocorticosteroids， and traditional Chinese medicine syndrome （phlegm and stasis obstructing the lung）. The nomogram model showed good discrimination and calibration in both the training set （AUC=0.748） and validation set （AUC=0.774）.
Conclusion
2
The risk prediction model for frequent acute exacerbations of COPD， integrating traditional Chinese medicine syndrome， constructed in this study has high accuracy. It can provide a scientific basis for early clinical identification of high-risk patients and individualized intervention.
关键词
Keywords
references
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