项目（成果）名称

哮喘患者并发呼吸衰竭预测列线图构建与验证研究

项目编号

Y20210840

负责人

徐慧

验收方式

网络验收

验收结果

通过

主持验收

单位

温州医科大学

验收时间

2023-11-24

完成单位

温州医科大学附属第二医院

项目组成

员

夏轶姿,陈莹,翁杰,王志翊

验

收

意

见

2023年11月20日，温州市科技局（委托温州医科大学）对温州医科大学附属第二医院承担的温州市科技计划项目“哮喘患者并发呼吸衰竭预测列线图构建与验证研究”（项目编号：Y20210840）进行验收，验收专家组审阅了相关资料，形成以下意见：
1、该项目提供资料齐全、规范，符合验收要求。
2、该项目通过开发一种预测模型，用于预测支气管哮喘（BA）患者住院期间的急性呼吸衰竭（ARF）。采用了三种不同的方法开发了三个模型：（1）统计驱动模型，（2）临床知识驱动模型，和（3）决策树模型。通过比较它们的预测能力、稳定性和实用性，对三种模型进行了外部验证，同时选定的模型B进行了1000次重采样的自助验证，最终得到了最简单、最高效的模型。该研究建立了一个包含七个预测因子的模型，用于预测支气管哮喘患者的急性呼吸衰竭：临床知识驱动模型（模型 B），该模型使用了七个预测变量来开发住院期间BA患者ARF发生的风险评分：A2-BEST2风险评分（A2 [肺部感染范围，白蛋白]，BMI，经济地位，吸烟和T2 [激素开始时间和长期规律用药]）。每个变量根据其回归系数进行评分。探讨哮喘并发呼吸衰竭预测模型的建立，为支持增加BA患者ARF恶化风险的变量的作用提供了证据。该研究以三种不同的方式构建了预测模型。最终，我们选择了临床预测模型作为最终使用模型，具有更好的预测能力和校准性。它解决了当前临床研究中缺乏预测模型的问题。
3、该项目研究表明：我们建立的新的哮喘并发急性呼吸衰竭评分系统：A2-BEST2风险评分，这个预测模型结合了实验室和人口统计学数据以及治疗变量，能够准确预测BA患者发生ARF的风险。这个基于临床知识的模型在性能和实用性方面优于决策树和数据驱动模型。该评分可以基于现有的常见变量轻松实施，并在开发和验证队列中具有良好的性能。使用该预测模型我们希望：1、降低医疗成本：通过预测模型提前发现潜在风险并及时采取干预措施，可以减少患者的住院时间、治疗费用和药物使用，降低医疗成本。2、提高经济效益：准确的诊断和治疗可以减少不必要的医疗检查和用药，避免医疗资源的浪费，提高经济效益。
4、该项目建立的包含七个预测因子的模型，结合了实验室和人口统计学数据以及治疗变量用于预测支气管哮喘患者的急性呼吸衰竭，能够准确预测BA患者发生ARF的风险。其简单实用，现有临床知识的验证具有良好的性能，值得进一步深入研究。
5、该项目已发表论文1篇。
6、该项目的创新点需进一步凝练。该项目为小样本、回顾性研究，建议后续研究扩大样本，进行前瞻性多中心研究。
验收专家组认为该项目已基本完成合同书规定的主要研究内容和研究指标，验收通过。