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研究背景

脓毒症诱发凝血病（SIC）是重症监护病房（ICU）危重患者预后不良的常见原因。然而，目前缺乏专门用于早期预测脓毒症患者发生SIC的工具。研究者旨在开发一种结合临床标志物和评分系统的预测列线图，以个体化预测脓毒症患者发生SIC的概率。

研究方法

回顾性纳入2022年1月至2023年4月期间的患者作为开发队列，用于构建列线图并通过内部验证；前瞻性纳入2023年5月至2023年11月的患者作为验证队列，用于外部验证。首先对开发队列进行单因素logistic回归分析，再采用后向逐步法进行多因素logistic回归分析，确定最佳拟合模型并由此获得列线图。通过区分度、校准度和决策曲线分析对列线图在独立验证队列中的性能进行评估，以量化其临床净收益。

研究结果

开发队列和验证队列分别纳入548例和245例患者，SIC发生率分别为55.1%和49.4%。最终预测列线图包含休克、血小板计数和国际标准化比值（INR）三个预测因子。存在休克（OR: 4.499；95%CI: 2.730–7.414；p < 0.001）、INR升高（OR: 349.384；95% CI: 62.337–1958.221；p < 0.001）和血小板降低（OR: 0.985；95% CI: 0.982–0.988；p < 0.001）的患者发生SIC的风险更高。开发队列中模型的区分度良好，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.879（95% CI: 0.850–0.908），校准度良好。验证队列的AUROC为0.872（95% CI: 0.826–0.917），具有良好的区分度和校准度。列线图的决策曲线分析提供了比备选方案（干预或不干预）更好的净效益。

研究结论

研究表明，纳入休克、血小板和INR的列线图可有效预测脓毒症患者SIC的发生，但其普适性仍需通过外部验证进一步验证。

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