Construcción de un modelo de predicción de riesgo de exacerbaciones agudas frecuentes de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica bajo un modelo combinado de síntomas y síndromes
El objetivo es construir un modelo de predicción del riesgo de exacerbaciones agudas frecuentes de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) bajo un modelo de combinación de síntomas y síndromes, para proporcionar soporte de decisión clínica para intervenciones precisas. Métodos: se incluyeron retrospectivamente 2029 pacientes hospitalizados por exacerbación aguda de EPOC en el Primer Hospital Afiliado a la Universidad de Medicina Tradicional China de Anhui desde enero de 2020 hasta agosto de 2024. Según el número anual de hospitalizaciones, se dividieron en grupo de exacerbaciones frecuentes (≥2 veces/año) y grupo no frecuente (<2 veces/año). Se seleccionaron factores de riesgo mediante regresión LASSO combinada con regresión logística, se construyó un modelo de nomograma y se evaluó el rendimiento del modelo mediante el área bajo la curva (AUC), la curva de calibración y la curva de decisión clínica (DCA). Resultados: no hubo diferencias estadísticamente significativas en las características basales entre el grupo de exacerbaciones frecuentes (1196 casos) y el grupo no frecuente (833 casos). La regresión LASSO combinada con regresión logística multivariante identificó factores de riesgo independientes como índice de masa corporal (IMC), días de hospitalización, años de tabaquismo, lugar de residencia, uso de ventilador no invasivo, necesidad de oxigenoterapia, cirrosis hepática, uso de glucocorticoides sistémicos y patrón de diagnóstico de la medicina tradicional china (obstrucción pulmonar por flema y estasis sanguínea). El modelo de nomograma mostró buena discriminación y calibración tanto en el conjunto de entrenamiento (AUC=0.748) como en el conjunto de validación (AUC=0.774). Conclusión: el modelo de predicción de riesgo de exacerbaciones agudas frecuentes de EPOC integrado con los síndromes de la medicina tradicional china tiene alta precisión, proporcionando una base científica para la identificación temprana de pacientes de alto riesgo y la intervención individualizada en la clínica.
关键词
exacerbación aguda de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica; exacerbaciones frecuentes agudas; nomograma; modelo de predicción clínica; combinación de síntomas y síndromes