摘要：目的探索多个检测指标联合诊断脓毒症及判断预后的方法及效果。方法通过访问上海第二军医大学附属长征医院电子病例系统，选择2014年1月至2015年9月重症加强治疗病房（ICU）收治的年龄18～75岁、ICU住院时间〉24 h、相关检测信息完整的危重症患者首次入院时的记录。通过logistic回归模型拟合多个联合诊断或预测指标，构建新的联合预测因子；用受试者工作特征曲线（ROC）对比联合预测因子与各原始指标ROC曲线下面积（AUC），以约登指数最大值时确定最佳临界值，计算敏感度、特异度及预测准确性等工作性能参数，最后通过在个体中代入各值进行预测。结果共入选362例患者，男性218例，女性144例；年龄（48.3±19.3）岁；死亡66例。①预测指标为分类变量时构建联合预测模型：以是否患有脓毒症为二分类结局变量，降钙素原（PCT）、内毒素（LPS）、感染、白细胞计数（WBC）、发热为协变量，建立logistic回归方程，显示PCT升高、WBC升高及发热是脓毒症诊断的独立危险因素。多个分类变量拟合的联合预测因子诊断脓毒症的AUC高于PCT、LPS、感染、WBC、发热单独预测时的AUC（0.930比0.661、0.503、0.570、0.837、0.800）。联合预测因子最佳临界值为0.518时，诊断脓毒症的敏感度为78.00%，特异度为93.36%，诊断准确率为87.47%。随机选取1例患者，将其临床数据代入预测概率方程得到概率值P＝0.015，小于最佳临界值0.518，表明在预测准确率87.47%的条件下，该患者为非脓毒症。②预测指标为连续变量时构建联合预测模型：以住院期间是否死亡为二分类结局变量，急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHEⅡ）评分和序贯器官衰竭评分（SOFA）为协变量，建立logistic回归方程，显示APACHEⅡ评分和SOFA评分是预测死亡的独立危险因素。联合预测因子预测脓毒症预后�

关键词：脓毒症 logistic回归模型 联合预测因子 预后 诊断 

单位：上海第二军医大学附属长征医院急救科; 200003