Целью является построение модели прогнозирования риска частых острых обострений хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) в режиме сочетания симптомов и синдромов для обеспечения поддержки принятия клинических решений по точечному вмешательству. Методика: ретроспективно включены 2029 госпитализированных пациентов с острыми обострениями ХОБЛ, пролеченных в Первой аффилированной больнице университета традиционной китайской медицины Аньхой с января 2020 по август 2024 года. Пациенты были разделены на группу частых острых обострений (≥2 раза в год) и группу нечастых обострений (<2 раза в год) по количеству госпитализаций в год. При помощи регрессии LASSO и логистической регрессии были отобраны факторы риска, построена модель номограммы, а её эффективность оценена по площади под кривой (AUC), кривой калибровки и клинической кривой решения (DCA). Результаты: базовые характеристики между группой частых обострений (1196 пациентов) и группой нечастых (833 пациента) статистически значимых различий не имели. Регрессия LASSO в сочетании с многофакторной логистической регрессией выявила независимые факторы риска: индекс массы тела (BMI), продолжительность госпитализации, стаж курения, место проживания, использование неинвазивного вентилятора, потребность в кислородной терапии, цирроз печени, использование системных глюкокортикоидов, тип синдрома традиционной китайской медицины (слизисто-застойное блокирование легких). Модель номограммы продемонстрировала хорошую дискриминацию и калибровку как в тренировочной выборке (AUC=0.748), так и в валидационной (AUC=0.774). Заключение: разработанная в исследовании модель риска частых острых обострений ХОБЛ с учетом синдромов традиционной китайской медицины обладает высокой точностью и может служить научной основой для раннего выявления пациентов с высоким риском и индивидуализированного вмешательства в клинике.

острое обострение хронической обструктивной болезни легких;частые острые обострения;номограмма;клиническая модель прогнозирования;сочетание симптомов и синдромов