重症医学科、冠心病Ⅱ科：联合发表重要研究成果

摘要：近日，武汉大学人民医院（湖北省人民医院）重症医学科詹丽英教授团队联合心血管医院冠心病II科胡丹教授团队在国际权威期刊EClinicalMedicine（柳叶刀子刊，中科院1区TOP）上发表重要研究成果：“Real-Time Risk Prediction Mo

近日，武汉大学人民医院（湖北省人民医院）重症医学科詹丽英教授团队联合心血管医院冠心病II科胡丹教授团队在国际权威期刊EClinicalMedicine（柳叶刀子刊，中科院1区TOP）上发表重要研究成果：“Real-Time Risk Prediction Model for Sepsis in Patients with Acute Gastrointestinal Bleeding: Development and Multicenter Validation of a Dynamic Monitoring Tool”，该研究成功开发并验证了针对急性消化道出血（AGIB）患者继发脓毒症的风险预测模型，并构建了可实时评估的线上预警系统，为这一临床难题的早期发现和干预提供了精准、高效的评估工具。

武汉大学人民医院江贵军主治医师（博士研究生）、山东大学齐鲁医院孙胜男医师、西安交通大学第一附属医院王清源医师为该研究的共同第一作者，武汉大学人民医院詹丽英教授、胡丹教授为共同通讯作者，武汉大学人民医院信息中心冯辉主任、全飞老师为本研究的数据收集和分析提供重要支持，杭州深睿博联科技有限公司为本研究提供数据库关键技术支持。本研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等多项国家级基金的资助。

急性消化道出血是临床常见的急危重症，并且往往会引起免疫下降、肠道微生态紊乱和菌群移位，诱发感染甚至引起脓毒症，是导致患者死亡率显著升高的关键因素。

该研究发现AGIB诱发的脓毒症发病率平均约为15.4%，危重患者甚至高达28.3%，并且发生脓毒症后患者死亡风险升高约2.5倍（23.7% vs.6.8%， p

面对这一挑战，由詹丽英教授和胡丹教授领衔的科研团队，联合山东大学齐鲁医院（青岛院区）、西安交通大学第一附属医院以及湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院等多家国内知名医院，开展了多中心临床研究。本研究回顾性纳入了878例患者作为训练队列，并前瞻性地收集了187例内部验证和384例外部验证患者数据，总样本量达1449例。

训练集和验证集中患者入组流程图

经过严谨的统计分析，研究团队最终确定了7个脓毒症发生的独立危险因素，包括：慢性肾脏病（CKD）、呼吸频率（RR）、中性粒细胞/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）以及纤维蛋白原（FIB）。基于这些关键指标，团队构建了直观的列线图模型和实时预警系统。验证结果表明，该模型预测性能卓越，在训练集、内部验证集和外部验证集中均表现良好，且显著优于传统的GBS、APACHE II和SOFA评分系统。

训练集、内部验证集和外部验证集中模型的预测性能

该研究对模型进行了多个亚组分析、敏感性分析以及可解释性分析（SHAP分析）等全面评估。其中SHAP摘要图直观展示了各变量对模型预测性能的重要程度及其具体贡献。SHAP依赖图进一步揭示变量间的相互作用如何影响模型的预测结果。

SHAP摘要图和SHAP特征依赖图

另外，本研究首次揭示了AGIB患者发生脓毒症的病原菌分布特点，为高风险患者早期经验性抗感染方案的制定提供重要参考意义。

AGIB继发脓毒症患者的病原体检出率及阳性率

本研究的最大亮点在于其强大的临床转化能力。团队开发的线上预警系统已申请专利并即将投入使用，在手机端和电脑端均可随时操作。本研究的预测方法还包括动态更新机制，系统支持对患者临床数据的连续采集和更新，风险预测模型可基于最新数据动态调整输出结果，赋予实时预警功能，从而实现早预警、早干预。该工具有助于对高风险患者实施抢先的抗感染治疗，而对低风险患者则可减少抗生素的滥用，对于推动脓毒症的精准防控、改善患者预后、遏制耐药菌产生具有重要意义。