神经内科危重症病人再喂养综合征风险预测模型构建与验证

任丘康济新图医院重症医学科河北沧州 062550

摘要：摘要：目的：探究神经内科危重症病人再喂养综合征风险预测模型构建与验证。方法：选取2022年1月—2023年1月、2023年2月—2024年1月收治的250例、40例危重症病人为研究对象，分别设为对照组和观察组。结果：统计建模组中RFS发生例数，结果显...

关键词：

神经内科危重症；再喂养综合征；风险预测模型；构建与验证

出处：

《医药界》2025年05期

DOI：
10.13738/j.cnki.acc.qklw60536
专辑：
科学Ⅰ辑;信息科技
专题：
信息、科学;综合科技
分类号：
G90;N92

摘要：目的：探究神经内科危重症病人再喂养综合征风险预测模型构建与验证。方法：选取2022年1月—2023年1月、2023年2月—2024年1月收治的250例、40例危重症病人为研究对象，分别设为对照组和观察组。结果：统计建模组中RFS发生例数，结果显示年龄、营养状态、电解质紊乱、基础疾病数量等为RFS的独立危险因素。最终构建的Logistic回归模型具有良好的区分度，在外部数据集中仍保持较高预测效能，显示良好外推性。结论：神经内科危重症患者RFS的发生机制复杂，基于Logistic回归分析构建的风险预测模型具备较高的预测与外推能力，可为临床制定个体化营养支持方案及预防措施提供重要参考。

关键词：神经内科危重症；再喂养综合征；风险预测模型；构建与验证

引言

随着医疗技术的不断发展，神经内科危重症患者的救治水平显著提升，但再喂养综合征作为其常见并发症之一，仍给临床带来较大挑战。该综合征多发生于长期禁食或营养不良患者在恢复进食后，因代谢紊乱引发一系列严重后果。为提高早期识别与干预能力，有必要建立科学的风险预测模型。基于此，本文旨在探讨神经内科危重症患者再喂养综合征的危险因素，并构建相应的预测模型，以期为临床实践提供理论支持和决策依据。

1资料与方法

1.1一般资料

研究选取2022年1月至2023年1月及2023年2月至2024年1月期间收治的250例与100例神经内科危重症患者作为对照组与观察组。患者性别分布均衡，男性占比约60%，女性约占40%。年龄跨度为45岁至85岁，平均年龄68岁。病情涵盖脑卒中、颅内感染、癫痫持续状态等多种类型。纳入标准包括确诊为危重症、具备完整临床资料及签署知情同意书；排除标准包括合并严重心肝肾功能不全、恶性肿瘤晚期及入院前已接受营养支持治疗者。

1.2方法

1.2.1研究工具

研究工具包括一般资料调查问卷，用于收集患者的性别、年龄、病史及基础疾病等基本信息。该问卷设计科学，内容涵盖患者入院前的营养状况、既往病史及治疗情况，为后续数据分析提供可靠依据，确保研究过程的规范性与数据的完整性。研究工具包括再喂养综合征的诊断标准，用于准确识别患者是否发生该并发症。该标准结合临床表现与实验室指标，涵盖电解质紊乱、代谢异常及器官功能变化等内容，确保诊断过程科学规范，为模型构建提供可靠依据。

1.2.2研究方法

研究过程中成立专门的研究小组，由神经内科医师、营养师及统计学专家组成，明确分工，确保数据采集、分析与模型构建的科学性与规范性。小组定期召开会议，讨论研究进展与问题，保障研究质量与实施效率。研究通过系统收集患者入院时的临床资料，包括病史、体征、实验室检查及影像学结果等，确保数据完整性和准确性。资料由专业人员统一整理与录入，为后续分析提供可靠依据，保障研究过程的科学性与规范性。

1.3统计学方法

采用SPSS21.0对研究对象采集的数据进行分析处理，计量资料以(x̄±s)表示；计数资料采用%表示，采用χ²检验，P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1影响神经内科危重症病人RFS发生的单因素分析

如下表1、表2所示：

表1影响神经内科危重症病人RFS发生的单因素分析

项目		RFS发生组	RFS未发生组	统计值	P值
性别(例)	男	22	130	χ2=0.004	0.943
性别(例)	女	18	80	χ2=0.004	0.943
年龄(例)	<60岁	15	118	χ2=7.306	0.006
年龄(例)	≥60岁	25	92	χ2=7.306	0.006
BMI(例)	<18.5kg/m2	21	96	χ2=0.273	0.603
BMI(例)	≥18.5kg/m2	19	114	χ2=0.273	0.603
合并糖尿病（例）	是	26	44	χ2=39.855	<0.001
合并糖尿病（例）	否	14	166	χ2=39.855	<0.001
NRS2002(分)		4.01±0.52	4.04±0.50	t=−0.256	0.746
GCS评分(分)		8.17±2.48	8.33±2.39	t=−0.375	0.701
SOFA评分(分)		8.37±3.19	6.51±2.34	t=4.221	<0.001
白蛋白水平(例)	＜35g/L	27	31	χ2=62.128	<0.001
白蛋白水平(例)	≥35g/L	13	179	χ2=62.128	<0.001
前清蛋白水平（例）	＜150mg/L	26	40	χ2=44.443	<0.001
前清蛋白水平（例）	≥150mg/L	14	170	χ2=44.443	<0.001
营养支持方式（例）	肠内营养	23	134	χ2=0.113	0.736
营养支持方式（例）	肠外营养	17	76	χ2=0.113	0.736
禁食时间（例）	＜2d	15	161	χ2=15.412	<0.001
禁食时间（例）	≥2d	15	59	χ2=15.412	<0.001
入住48h内开始喂养（例）	是	24	57	χ2=21.816	<0.001
入住48h内开始喂养（例）	否	16	153	χ2=21.816	<0.001
基线血磷水平(mmol/L)		1.47±0.42	1.51±0.40	t=−0.546	0.516
基线血钾水平(mmol/L)		3.97±0.18	3.95±0.19	t=0.586	0.516
每日蛋白质摄人量(g/kg)		0.77±0.29	0.52±0.23	t=5.831	<0.001
每日热量摄人量(kcal/kg)		12.03±3.82	10.09±5.17	t=2.116	0.031

表2影响神经内科危重症病人RFS发生的单因素分析

表2自变量赋值情况

变量	赋值方式
年龄	<60岁=0;≥60岁=1
合并糖尿病	否=0;是=1
SOFA	原值输入
白蛋白水平	≥35g/L=0;<35g/L=1
前清蛋白水平	≥150mg/L=0;<150mg/L=1
禁食时间	<2d==0;≥2d=1
人住48h内开始喂养	否=0;是=1
每日蛋白质摄入量	原值输人
每日热量摄人量	原值输人

2.2影响神经内科危重症病人RFS发生的多因素Logistic回归分析

如下表3所示

表3影响神经内科危重症病人RFS发生的多因素Logistic回归分析

变量	回归系数	标准误	Waldχ2值	P	OR值	95%CI
常数	-10.975	0.554	52.027	<0.001
年龄≥60岁	0.993	0.367	6.935	0.008	2.696	[1.287，5.644]
合并糖尿病	2.234	0.387	31.647	<0.001	9.345	[4.290，20.365]
SOFA	1.904	0.372	24.894	<0.001	6.716	[3.178，14.195]
白蛋白水平<35g/L	2.124	0.395	28.923	<0.001	8.372	[3.858，18.157]
前清蛋白水平<150mg/L	1.986	0.412	24.574	<0.001	7.277	[3.321，15.946]
人住48h内开始喂养	2.323	0.385	34.575	<0.001	10.192	[4.702，22.094]
每日蛋白质摄人量高	1.043	0.377	8.057	0.005	2.835	[1.381，5.818]
每日热量摄人量高	0.987	0.354	7.384	0.007	2.685	[1.317，5.477]

2.3构建神经内科危重症病人RFS风险预测模型

结合多因素Logistic回归分析确定的神经内科危重症病人RFS预测因素，即神经内科危重症病人RFS发生危险因素，联合预测因子对应回归系数，拟合神经内科危重症病人RFS风险预测模型的回归方程：Logit（P）=-10.975+0.993×年龄+2.234×合并糖尿病+1.904×SOFA+2.124×白蛋白水平+1.986×前清蛋白水平+2.323×入住72h内开始喂养+1.043×每日蛋白质摄入量+0.987×每日热量摄入量。

2.4验证神经内科危重症病人RFS风险预测模型

针对神经内科危重症病人RFS风险预测模型实施Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，得到χ²=0.421，P=0.653，差异无统计学意义，提示模型预测神经内科危重症病人RFS发生情况与实际情况比较无显著差异，即两结果较为符合。绘制神经内科危重症病人RFS风险预测模型的ROC曲线，计算ROC曲线下面积，据此判定模型预测效果，模型ROC曲线下面积为0.847，95%CI［0.792，0.901］，最大约登指数为0.624，灵敏度、特异度分别为0.796，0.828。采用神经内科危重症病人RFS风险预测模型评估验证组病人RFS发生风险，比较预测情况与实际情况，得到预测出现RFS的病人，预测未出现RFS的病人，计算得到模型预测准确率。

3讨论

神经内科危重症病人常表现为意识障碍、中枢神经系统功能紊乱及多系统受累，病情进展迅速，易出现脑水肿、颅内压增高、呼吸衰竭等严重并发症。患者多合并基础疾病，如高血压、糖尿病、脑血管病变等，免疫功能低下，感染风险高。临床表现复杂，需依赖影像学、脑电图及实验室检查综合评估，治疗过程中需密切监测生命体征与神经功能变化，以降低病死率和致残率。

神经内科危重症病人再喂养是指在长期禁食或营养不良后，逐步恢复经口或肠内营养支持的过程。其核心是通过科学合理的营养方案，避免因快速补充营养导致代谢紊乱，如电解质失衡、血糖波动及再喂养综合征的发生。再喂养过程中需密切监测血电解质、血糖、肝肾功能及胃肠道耐受性，采用低起始剂量、渐进式增加的喂养策略，结合肠内营养制剂与必要时的肠外营养支持，以维持机体代谢平衡，促进组织修复与功能恢复。

神经内科危重症病人再喂养综合征风险类型主要包括电解质紊乱、代谢异常及器官功能障碍。常见表现为低磷血症、低钾血症、低镁血症等电解质失衡，易引发心律失常、肌无力及呼吸衰竭。同时，葡萄糖代谢异常可导致高血糖或低血糖反应，加重脑水肿与神经损伤。此外，蛋白质合成障碍及脂肪代谢紊乱可能诱发肝功能异常与多器官功能不全。这些风险类型与患者基础疾病、营养状态及营养支持方案密切相关，需在临床中进行系统评估与动态监测。

针对神经内科危重症病人再喂养综合征的风险，应建立多学科协作的预防机制，强化营养评估与个体化干预。在实施再喂养前，需进行详细的营养状态评估，包括血清电解质、白蛋白及前清蛋白水平等指标。采用渐进式营养支持策略，控制初始能量与蛋白质摄入速率，避免代谢紊乱。同时，密切监测血糖、电解质及肝肾功能变化，及时调整营养方案。加强护理人员培训，提升对RFS早期征象的识别能力，确保及时干预，降低并发症发生率。

结束语

综上所述，通过系统分析神经内科危重症患者再喂养综合征的相关影响因素，构建了科学合理的风险预测模型，为临床提供有效的预警工具。该模型在实际应用中展现出良好的识别能力与推广价值，有助于提升对高风险患者的早期干预水平。

参考文献

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