2025 ERA 中国之声 | 田娜教授团队:腹膜透析患者容量超负荷风险预测模型的构建与评估
2025-06-20

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2025年6月7日,第62届欧洲肾脏协会年会(ERA)在奥地利维也纳圆满落幕。作为全球肾脏病学领域顶尖的学术盛会,本次会议汇聚了众多国际知名专家,并展示了多项前沿突破与创新实践成果。我国肾脏病学者共有90余篇研究摘要入选本届大会,研究内容涵盖肾脏病学各亚专业领域,全方位展现了中国肾脏病领域研究的深度与广度。


宁夏医科大学总医院田娜教授团队发表研究“Construction and evaluation of risk prediction model for peritoneal dialysis patients with volume overload”(Abstract No. 294),分析了腹膜透析(PD)患者发生容量超负荷的危险因素并构建风险预测模型。脉通特邀田娜教授,对本项研究进行深入解读,为我国识别腹膜透析高风险人群并及时干预提供新的思路与见解。


专家简介

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田娜 教授


  • 宁夏医科大学总医院肾脏内科科主任,主任医师,博导,教授


  • 国际腹膜透析学会亚太委员会核心组成员


  • 全球华人肾脏病学会委员兼秘书


  • 宁夏医学会肾脏病学分会主任委员


  • 宁夏医师协会肾脏内科医师分会副主任委员


  • 中华医学会临床流行病学和循证医学分会委员


  • 中华医学会营养学分会肾病营养协作组委员


  • 中国研究型医院肾病专委会、血液净化专委会委员


  • 中国康复医学会肾脏病康复专业委员会科普工作组副组长


  • 中国非公立医疗机构肾脏病透析专业委员会肾脏病透析专业委员会委员


  • 中国初级卫生保健基金会肾脏病防治公益基金专委会委员





研究方法


本研究为一项单中心回顾性研究,收集2019年1月1日至2020年5月31日宁夏医科大学总医院收治的97例腹膜透析患者资料,纳入病程超过3个月的成年腹膜透析患者。采用生物电阻抗仪的体积指标评估患者容量状态,容量超负荷定义为体液过量>1.1L。根据7:3比例将97例腹膜透析患者容量超负荷风险预测模型研究对象分为建模组(68例)和验证组(29例)。初步筛选PD患者容量超负荷的影响因素,确定最终独立影响因素,建立风险预测模型,并评估该模型预测准确性



研究结果


-研究显示,腹膜透析患者容量超负荷发生率为52.58%,其中男性占比达70.6%。在发生容量超负荷的患者中,52.6%合并有慢性肾小球肾炎、原发性高血压多囊肾病或2型糖尿病等原发性疾病。统计分析表明,发生与未发生容量超负荷的PD患者在性别分布及伴发原发性疾病方面均存在显著性差异(P<0.005)(表1)。细胞外水分(ECW)、细胞外水分/全身水分比值(E/T)及全段甲状旁腺激素(iPTH)是PD患者发生容量超负荷的独立危险因素(图1)。


1. 腹膜透析患者不同容量组的临床特征

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本研究将OH值≥1.1L定义为容量超负荷(高容量组)。相关检测指标包括:钙(Ca)、磷(P)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、舒张压(DBP)、收缩压(SBP)、血红蛋白(HGB)和白蛋白(ALB)。主要原发性疾病包括:慢性肾小球肾炎(CGN)、高血压(HTN)、多囊肾病(PKD)和2型糖尿病(T2DM)。


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1. PD患者发生容量超负荷的独立危险因素


-经建模组受试者工作特征曲线(ROC)分析显示,该预测模型的曲线下面积(AUC)达0.896(95%Cl:0.8301-0.9627),其敏感度为0.843,特异度为0.870,模型校准度良好;同时AUC值介于0.7-0.9之间,表明模型具有中等区分度,整体预测效能达到临床可接受水平,可作为腹膜透析患者容量超负荷风险的预测工具(图2、3)。


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2. 容量超负荷风险预测模型的ROC曲线


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3. 列线图预测模型临床获益的DCA曲线



研究结论


本研究建立的风险预测模型显示,腹膜透析患者发生容量超负荷的影响因素为细胞外液(ECW)、细胞外液与总体液比率(E/T)及甲状旁腺激素(IPTH),该模型可辅助临床人员识别高风险人群并及时实施干预。



专家点评




在腹膜透析患者的临床治疗中,容量超负荷是影响治疗效果和预后的关键问题之一。生物电阻抗容量评估结合生活指导干预,在患者容量管理中具有重要作用。风险预测模型作为定量化评估工具,能为临床决策提供更直观、可靠的信息依据。本研究基于临床数据分析,建立了PD患者容量超负荷风险预测模型,该模型通过定量化评估方法,能够预测患者当前或近期发生容量超负荷的概率。


研究结果显示,细胞外水分(ECW)、细胞外水分与总体水分比值(E/T)以及全段甲状旁腺激素(iPTH)是影响PD患者容量超负荷的独立危险因素。该预测模型具有以下临床价值:首先,可帮助医护人员早期识别高风险患者群体;其次,为临床决策提供客观、可靠的量化依据;最后,指导针对危险因素的精准干预措施的实施。通过模型预测与早期干预的有机结合,有望显著改善PD患者的容量管理效果,降低容量超负荷相关并发症的发生率。未来研究可进一步扩大样本量,优化模型参数,以提升预测的准确性和临床适用性。




参考文献
0.Lina Fu, Yupu Dou,Na Tian,et al.Construction and evaluation of risk prediction model for peritoneal dialysis patients with volume overload.2025 ERA Abstract No: 294.

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