简介：摘要谵妄是卒中后的常见并发症。卒中后谵妄与患者转归不良和病死率增高相关。文章对卒中后谵妄的筛查工具、预测因素和预测模型进行了综述。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要目的通过构建不等权组合模型预测我国2020年至2035年医师需求数量，为卫生人力资源的规划提供科学参考。方法采用趋势外推法、人力/人口比值法、卫生服务需求法对我国2020年至2035年医师需求进行初步预测，进而采用德尔菲法对这3种方法的结果进行不等权组合，计算得出2020年至2035年我国医师需求。结果通过不等权组合模型预测，2020年至2035年我国医师需求逐步增长，从2.64人/千人口增至3.67人/千人口，但增长幅度逐步放缓。结论运用不等权组合预测模型，综合服务需求和历史现状，测算方法科学可行。建议参照医师需求的同时，综合考虑影响医师供需平衡的因素进行医学教育及医师分科相关的政策制定。

简介：摘要目的探讨时序预测模型中的差分自回归滑动平均(ARIMA)和自回归(AR)模型在预测广州市急救调度日出车数量方面的价值。方法采用Matlab仿真软件对广州市2021年1月1日至2021年12月31日的急救调度出车记录分析计算日出车数量时间序列，对该序列进行时序预测模型辨识，得到ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)模型，利用这些模型对日出车数量做出预测拟合。ARIMA(1,1,1)模型将数据分为训练集和测试集，参数运算采用Prony方法，预测拟合未来的出车数量；AR(4)和AR(7)模型采用均匀系数，预测当天出车数量。结果ARIMA(1,1,1)、AR(4)以及AR(7)都可以实现对日出车数量的有效预测，ARIMA(1,1,1)的预测拟合误差随着预测时间的延长下降。两个月内的急救调度日出车量预测拟合平均绝对百分比误差（MAPE）低于6%，结果基本都位于95%置信区间内，利用模型的残差分析验证了模型显著有效。结论ARIMA模型可以对两个月内的急救调度日出车量做长期预测拟合，AR模型可以对急救调度日出车量做短期有效预测。

简介：摘要阿尔茨海默病(AD)是老年人中最常见的痴呆症，目前尚无特效疗法能阻止或逆转其病情进展。轻度认知障碍(MCI)是早期诊断和预防AD的重要切入点，目前已有越来越多的研究探讨MCI向AD转化的危险因素和生物标志物，并构建了一系列MCI向AD转化风险预测模型。笔者现对近年来关于MCI向AD转化的预测因素及其风险预测模型方面的研究进展进行综述，以期为临床早期识别AD高危人群、管理可控高危因素提供依据，并为模型的选择与改良提供参考。

简介：摘要在不同年、月的职业需求数据和不同的教育水平的中国学生通过相关系数判断预测精度,经多元线性回归方程求解职业需求与教育背景的线性部分,再由BP神经网络对非线性部分实现阴影匹配。其次,在职业需求数量序列标准化后,通过马氏链对相关系数权重进行排序,权衡职业需求程度。最后,利用基于ARIMA对非线性部分在当前情形下未来三年的就业需求进行预测。

简介：摘要近年来我国的民航事业迅速发展，空中交通日益繁忙，随之产生了航班延误不断增大，甚至临时取消的情况。因此，开展实时流量预测关键技术研究，实现对空中交通流量的进行实时预测的需求日益迫切。本文在分析传统的流量预测的特点，以四维航迹为核心，展开扇区、机场、定位点三种空域流量预测问题研究，并应用了相应的流量预测算法，实现实时流量预测。

简介：摘要目的探讨特重度烧伤患者的死亡风险因素，以此建立死亡风险列线图预测模型，并分析其对特重度烧伤患者死亡风险的预测价值。方法回顾性分析陆军军医大学第一附属医院全军烧伤研究所2010年1月—2018年10月收治的231例(男190例、女41例，年龄18～60岁)符合入选标准的特重度烧伤患者的病历资料，根据患者最终预后分为存活组173例和死亡组58例。统计2组患者性别、年龄、吸入性损伤程度、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、烧伤指数，伤后第1、2个24 h补液系数和尿量系数，入院后首次碱剩余、休克指数、血细胞比容(HCT)，有无院前补液、是否使用呼吸机、是否进行连续性肾脏替代治疗(CRRT)，计算入院时简化烧伤严重指数(ABSI)、Baux评分。根据呼吸机使用情况将患者分为使用呼吸机组131例和未使用呼吸机组100例，统计2组患者的死亡情况、烧伤总面积、烧伤指数、吸入性损伤发生情况和程度；根据CRRT应用情况将患者分为进行CRRT组59例和未进行CRRT组172例，统计2组患者的死亡情况、烧伤总面积和烧伤指数。对数据行t检验、χ2检验、Mann-Whitney U检验，筛选患者死亡的相关因素。对存活组和死亡组组间比较差异有统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，筛选患者死亡的独立风险因素，并据此建立死亡风险列线图预测模型。采用Bootstrap法对死亡风险列线图预测模型进行内部验证，通过绘制校准曲线和计算一致性系数来评估死亡风险列线图预测模型对患者死亡风险的预测价值。根据死亡风险的列线图得到231例患者的死亡风险评分，并绘制受试者工作特征(ROC)曲线，计算其最佳阈值与最佳阈值下的敏感度、特异度及曲线下面积。结果(1)存活组和死亡组患者烧伤指数、入院时ABSI、吸入性损伤程度、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、伤后第1个24 h补液系数、使用呼吸机、进行CRRT及入院时Baux评分比较，差异有统计学意义(Z＝-7.696、-7.301，χ2＝18.304、63.065、23.300、13.073、34.240、59.586，t＝-7.536，P<0.01)。(2)使用呼吸机组和未使用呼吸机组患者死亡情况、吸入性损伤伤发生情况及程度、烧伤总面积、烧伤指数比较，差异有统计学意义(χ2＝34.240、17.394、25.479，Z＝-6.557、-7.049，P<0.01)。(3)进行CRRT组和未进行CRRT组患者的死亡情况、烧伤总面积和烧伤指数比较，差异有统计学意义(χ2＝62.982，Z＝-47.421、-6.678，P<0.01)。(4)使用呼吸机、进行CRRT和烧伤指数是特重度烧伤患者死亡的独立危险因素(比值比＝3.277、5.587、1.067，95%置信区间＝1.073～10.008、2.384～13.093、1.038～1.096，P<0.05或P<0.01)。(5)列线图预测模型初始一致性系数为0.90，校正后的一致性系数为0.89，校正前后的一致性系数相近且均较高，列线图预测模型的一致性和预测效果较好。ROC曲线最佳阈值为0.23，最佳阈值下的敏感度是86.0%、特异度是80.0%。ROC曲线下面积为0.90(95%置信区间＝0.86～0.94，P<0.01)。结论烧伤程度重及器官的损伤和/或衰竭是特重度烧伤患者死亡的根本原因。基于使用呼吸机、进行CRRT和烧伤指数3个指标建立的死亡风险列线图预测模型对特重度烧伤患者死亡有较好的预测能力。

简介：摘要目的探索由中性粒细胞淋巴细胞比率(NLR)联合乳酸脱氢酶(LDH)得出的新型肺癌免疫治疗预测指标(IOPI)在非小细胞肺癌(NSCLC)免疫检查点抑制剂治疗中的预测价值。方法对2018年1月至2019年7月来自空军军医大学第一附属医院和空军军医大学第二附属医院共5个科室的88例使用PD-1/PD-L1抑制剂的NSCLC患者进行多中心回顾性研究，随访截至2020年7月。收集免疫治疗前的血常规和LDH指标。绘制NLR、LDH的受试者工作特征曲线，计算曲线下面积得出NLR、LDH的截断值，根据NLR和LDH的截断值分为低风险IOPI组(0或1个因素)和高风险IOPI组(2个因素)，采用单因素、多因素COX回归分析和生存分析探索IOPI的预测价值。结果根据受试者工作特征曲线的AUC值计算得出NLR截断值为3.4，LDH截断值为185 IU/L。在88例接受免疫治疗的NSCLC患者中，LDH≥185 IU/L组比LDH<185 IU/L组疾病进展风险和死亡风险显著增加(HR＝2.48，95% CI：1.30~4.70，P＝0.006；HR＝3.28，95% CI：1.15~9.33，P＝0.026)；高风险IOPI组比低风险IOPI组疾病进展风险和死亡风险显著增加(HR＝1.95，95%CI：1.08~3.53，P＝0.026；HR＝3.22，95% CI：1.29~8.06，P＝0.012)；鳞癌患者比非鳞癌患者死亡风险明显增加(HR＝3.12，95% CI：1.17~8.35，P＝0.023)。高风险IOPI组比低风险IOPI组的PFS[7.6(8.0)个月比11.2(7.1)个月]及1年的生存率(42.9%比77.7%)低。结论本研究提出了一个新的IOPI，IOPI可能与NSCLC患者免疫治疗的不良预后相关，有望帮助临床医师筛选出无法从免疫治疗中获益的患者。

简介：摘要目的筛选特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，以此构建该类患者发生血流感染的早期预测模型并分析其预测价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。2010年1月1日—2019年12月31日，上海交通大学医学院附属瑞金医院灼伤整形科收治307例符合入选标准的特重度烧伤患者，其中男251例、女56例，年龄33~55岁。根据是否发生血流感染，将患者分为未血流感染组（221例）和血流感染组（86例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、转归、住院天数，统计血流感染组患者血微生物培养中细菌检出情况。将纳入的307例患者按照大约7∶3的比例采用随机数字表法分成建模组（219例）和验证组（88例），比较2组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住重症监护病房（ICU）天数、转归、住院天数、是否并发血流感染。根据是否发生血流感染，将建模组患者分为血流感染亚组（154例）和未血流感染亚组（165例），比较2个亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、是否合并吸入性损伤、是否行机械通气、机械通气天数、住ICU天数。对前述2组间数据比较行独立样本t检验、χ2检验、Mann-Whitney U检验等单因素分析，筛选出建模组的亚组单因素分析中差异有统计学意义的因素，以其作为自变量进行二分类多因素logistic回归分析，筛选影响特重度烧伤患者发生血流感染的独立危险因素，并以此构建建模组特重度烧伤患者发生血流感染的预测模型。绘制预测模型对建模组患者血流感染风险预测的受试者操作特征（ROC）曲线，计算ROC曲线下面积，根据约登指数计算敏感度、特异度、最佳预测概率。根据是否发生血流感染，将验证组患者分为血流感染亚组（21例）和未血流感染亚组（67例），以预测概率>模型最佳预测概率为血流感染判定标准，采用预测模型预测验证组中2个亚组患者血流感染发生情况，计算预测血流感染发生率及特异度与敏感度，另绘制预测模型对验证组患者血流感染风险预测的ROC曲线，计算ROC曲线下面积。结果与未血流感染组比较，血流感染组患者病死率明显增高（χ2=8.485，P<0.01），住院天数明显增加（Z=-3.003，P<0.01），性别、年龄、身体质量指数无明显变化（P>0.05）。血流感染组患者血微生物培养中检出110株细菌，其中菌株数排前3位的细菌为肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌，分别占35.45%（39/110）、26.36%（29/110）、13.64%（15/110）。建模组与验证组患者性别、年龄、身体质量指数、烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例、行机械通气比例、机械通气天数、住ICU天数、转归、住院天数、并发血流感染比例相近（P>0.05）。与建模组中的未血流感染亚组比较，血流感染亚组患者烧伤总面积、Ⅲ度烧伤面积、合并吸入性损伤比例与行机械通气比例明显增大（Z=-4.429，t=-4.045，χ2=7.845、8.845，P<0.01），机械通气天数与住ICU天数明显增加（Z=-3.904、-4.134，P<0.01）。二分类多因素logistic回归分析显示，烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是建模组患者发生血流感染的独立危险因素（比值比=1.031、1.018、2.871，95%置信区间=1.004~1.059、1.006~1.030、1.345~6.128，P<0.05或P<0.01）。建模组ROC曲线下面积为0.773（95%置信区间=0.708~0.838）；当约登指数为0.425时，该预测模型的敏感度为64.6%，特异度为77.9%，最佳预测概率为0.335。预测模型预测验证组患者血流感染发生率为27.27%（24/88），特异度为82.09%（55/67），敏感度为57.14%（12/21）；验证组ROC曲线下面积为0.759（95%置信区间=0.637~0.882）。结论烧伤总面积、住ICU天数、合并吸入性损伤是特重度烧伤患者发生血流感染的危险因素，基于这些因素构建的特重度烧伤患者血流感染风险早期预测模型对于治疗方法和细菌流行病学相对稳定的烧伤中心而言具有一定预测价值。

简介：摘要目的筛选危重烧伤患者发生急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的独立危险因素，以此构建危重烧伤患者发生ARDS的预测模型并分析其预测价值。方法2018年1月—2019年12月，浙江大学医学院附属第二医院烧伤科收治131例符合入选标准的危重烧伤患者（男101例、女30例，年龄18~84岁），对其进行回顾性病例对照研究。根据是否发生ARDS，将患者分为ARDS组（54例）和非ARDS组（77例）。统计2组患者性别、年龄、烧伤指数、合并吸入性损伤情况、吸烟史、延迟复苏情况、留置鼻胃管情况和并发脓毒症情况，对数据进行独立样本t检验、χ2检验、Fisher确切概率法检验。对2组比较差异有统计学意义的指标进行多因素logistic回归分析，筛选危重烧伤患者发生ARDS的独立危险因素，并据此构建危重烧伤患者发生ARDS风险的列线图预测模型。根据前述列线图得到患者发生ARDS的风险评分，绘制受试者操作特征（ROC）曲线，计算曲线下面积；采用Bootstrap法对前述ARDS预测模型进行内部验证，分别计算建模组（79例）和验证组（52例）的ROC曲线下面积；绘制校准曲线评估前述ARDS预测模型对危重烧伤患者发生ARDS的预测符合度。结果ARDS组患者烧伤指数、合并吸入性损伤比例和并发脓毒症比例均显著高于非ARDS组（t=0.36，χ2=33.78、49.92，P<0.01），性别、年龄、吸烟史、延迟复苏情况、留置鼻胃管情况与非ARDS组相近（P>0.05）。多因素logistic回归分析显示，烧伤指数、合并吸入性损伤、并发脓毒症是危重烧伤患者发生ARDS的独立危险因素（比值比=1.05、15.33、5.02，95%置信区间=1.01~1.10、2.65~88.42、1.28~19.71，P<0.05或P<0.01）。前述ARDS预测模型的总体ROC曲线下面积为0.92（95%置信区间=0.88~0.97），验证组和建模组的ROC曲线下面积分别为0.95和0.91（95%置信区间=0.90~1.00、0.86~0.97）。应用前述ARDS预测模型进行ARDS发生率预测中，当预测概率<35.0%或>85.0%时，可能存在一定的高估ARDS发生率的风险；当预测概率为35.0%~85.0%时，可能存在一定的低估ARDS发生率的风险。结论烧伤指数、吸入性损伤和脓毒症是危重烧伤患者发生ARDS的独立危险因素，基于这3个指标建立的ARDS风险预测模型对危重烧伤患者发生ARDS具有较好的预测能力。

简介：摘要手足口病是由肠道病毒感染所导致的传染病，其主要患病人群为5岁以下的儿童。手足口病预测模型可以对未来一段时间的手足口病发病率进行预测，为相关部门合理的安排医疗卫生资源进行防控提供参考。本文旨在介绍近年来国内外应用于手足口病预测的主要模型，包括求和自回归移动平均模型、灰色预测模型、BP神经网络模型、贝叶斯网络模型，指出这些模型的优缺点，为研究者们对手足口病发病率进行预测时选择模型提供参考。

简介：无

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简介：摘要随着我国"二孩"政策实施，剖宫产后妊娠有阴道试产意愿的孕妇越来越多。本文主要就剖宫产后再妊娠阴道分娩评估与预测的相关循证医学证据进行综述，并讨论影响试产成功的因素及预测模型，为产前咨询及决定分娩方式提供参考。

简介：摘要液体治疗是围手术期液体管理的重点、难点，过与不及都可对机体组织造成损伤。机体对液体反应性是指导液体治疗管理的重点。文章综述了目前预测液体反应性常用指标的基本原理、影响因素、不同手术中的应用价值和局限性，从而为患者围手术期合理的液体治疗管理提供依据，选择合适的液体反应性预测指标，作出及早诊断和处理。

简介：摘要卒中后认知损害(post-stroke cognitive impairment, PSCI)是指卒中后发生的认知功能下降，包括轻度认知损害和痴呆。预防PSCI至关重要，寻找预测因素是一个值得探索的方向。文章对PSCI预测因素的研究进展进行综述，包括人口统计学特征、卒中发病时的影像学特征、卒中本身特征以及分子标记物等，期望借此帮助筛选高危患者，及时干预以延缓PSCI的发生和发展。

简介：摘要目的建立并验证一种基于CT影像特征的预测模型用于预测MSAP和SAP患者有无感染性包裹性坏死(WON)。方法连续性收集2015年1月至2020年12月间海军军医大学第一附属医院收治的依据2012年亚特兰大修订版诊断标准确诊的1 322例MSAP、SAP患者的临床和CT资料，最终纳入入院3 d后行CT增强且住院期间对WON行经皮穿刺置管引流的患者126例，其中MSAP患者63例，SAP患者63例。根据引流液培养是否阳性将患者分为无菌性WON组(SWON组，31例)和感染性WON组(IWON组，95例)，其中2015年1月至2018年12月间18例SWON和74例IWON患者组成训练集，2019年1月至2020年12月间13例SWON和21例IWON患者组成验证集。采用单因素和多因素logistic回归分析，建立预测IWON的模型，并可视化为列线图。通过受试者工作特征曲线(ROC)计算曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确率，评价模型的预测效能，使用决策曲线分析(DCA)评估其临床应用价值。结果单因素回归分析结果显示，年龄、病因、WON气泡征和WON最低CT值均与IWON有显著相关性；多因素回归分析结果显示，年龄越大、胆源性胰腺炎、有WON气泡征和WON最低CT值越大是IWON的独立预测因素。由此建立的预测模型回归方程式为0.12+0.01×年龄-0.75×高脂血症-1.62×酒精性-2.62×其他病因+19.18×WON气泡征+0.10×WON最低CT值。模型在训练集的AUC值为0.85(95%CI0.76~0.94)，灵敏度、特异度和准确率分别为67.57%、88.89%和71.74%，在验证集的AUC值为0.78(95%CI 0.62~0.94)，灵敏度、特异度和准确率分别为66.67%、84.62%和73.53%。决策曲线分析结果显示，列线图在鉴别WON有无感染的概率>0.38时，使用列线图预测比不适用更能让患者在临床获益。结论基于CT影像特征构建的预测模型可以无创、准确地预测MSAP和SAP患者有无感染性WON，为指导临床治疗和评估预后提供了参考依据。

简介：摘要目的探讨急性心肌梗死（AMI）患者院内并发1型心肾综合征（CRS1）的危险因素，同时联合相关危险因素构建联合预测因子并评价其的预测价值。方法该研究为病例对照研究。连续纳入2017年1月至2018年12月在湖南省人民医院住院的AMI患者，根据住院期间是否并发CRS1分为CRS1组和无CRS1组。通过电子病历系统收集入选患者的临床资料。通过最邻近匹配法对CRS1组和无CRS1组患者进行1∶1匹配，logistic回归模型计算评分值。将单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素logistic回归模型，分析AMI患者并发CRS1的危险因素，通过logistic的模型方程进行转换构建联合预测因子，根据受试者工作特征（ROC）曲线确定联合预测因子的曲线下面积（AUC）值及最佳截断值。采用Python 3.8软件对建模样本进行十折交叉验证。结果该研究共纳入942例AMI患者，其中并发CRS1者113例（CRS1组），未发生CRS1者829例（无CRS1组）。将CRS1组和无CRS1组患者进行1∶1匹配后，最终匹配成功的患者两组各99例。倾向性匹配后两组患者的基线年龄、性别、心率、平均动脉压、有糖尿病史者占比、有高血压病史者占比、ST段抬高型心肌梗死者占比、心肌缺血时间以及血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂及β受体阻滞剂的应用情况差异均无统计学意义（P均>0.05）。CRS1组患者对比剂用量与无CRS1组比较差异无统计学意义（P=0.266），两组患者心肌肌钙蛋白I（cTnI）峰值、N末端B型利钠肽原（NT-proBNP）、白细胞计数、基础估算的肾小球滤过率（eGFR）、白蛋白及血红蛋白水平差异均有统计学意义（P均<0.01）。多因素logistic回归模型分析结果显示，基线eGFR降低以及NT-proBNP、cTnI峰值和白细胞计数升高是AMI患者并发CRS1的独立危险因素（P均<0.05）。通过对logistic的模型方程进行转换得到联合预测因子的计算公式，即L联合= 0.031×cTnI+0.000 2×NT-proBNP-0.024×eGFR+0.254×白细胞计数，其中L联合表示联合预测因子。ROC曲线分析结果显示，cTnI峰值、NT-proBNP、基础eGFR、白细胞计数、联合预测因子的AUC分别为0.76、0.85、0.79、0.81、0.92（P均<0.05），联合预测因子的截断值为2.6。模型十折交叉验证后ROC曲线AUC为0.89。结论基线eGFR降低以及NT-proBNP、cTnI峰值、白细胞计数升高是AMI患者院内并发CRS1的独立危险因素，联合这4种生物标志物构建的联合预测因子对AMI患者并发CRS1有良好的预测价值。