上消化道出血（upper gastrointestinal bleeding，UGIB）是临床常见的急危重症，是指屈氏韧带以上的消化道病变引起的出血，发病急，24 h内导致患者血流动力学紊乱、器官功能障碍者，称之为危险性上消化道出血，临床占有比例为15%~20%，病死率为2%~15%，需要及时干预^[1]。若不快速识别诊治，极易延误病情，甚至危及生命。

急诊科的预检分诊工作大多由护士完成^[2]，预检分诊的准确性是患者能否及时救治以及抢救成功的关键^[3-4]，现阶段大多数护士主要依靠经验分诊，准确性易受护士经验差别和对急危重症患者的识别能力不足干扰^[4-5]。本研究通过回顾性分析急诊UGIB病情严重程度的影响因素，构建预警评估模型，绘制列线图，为急诊医护人员提供简便、快捷的危险性上消化道出血筛查工具，保证患者得到快速有效的救治，提高护理质量，降低病死率。

回顾性收集温州医科大学附属第一医院急诊科2019年1月至2020年1月确诊为上消化道出血患者的病例。纳入标准：①上消化道出血诊断标准符合2015版《急性上消化道出血急诊诊治流程专家共识》^[6]中的诊断标准，临床确诊的上消化道出血患者。②年龄≥18周岁。排除标准：①创伤等外科因素引起的上消化道出血；②下消化道出血患者；③因食物、药物导致黑便及便潜血阳性的就诊者；④电子病例信息不全的患者；⑤不配合治疗的患者。本研究共获得680例患者资料，将其按3:1比例，根据随机数字表法分为建模组（510例）和验证组（170例）。该研究方案通过温州医科大学附属第一医院伦理委员会审批，伦理审批号：KY2021-R062。

2020版《急性上消化道出血急诊诊治流程专家共识》中将上消化道出血患者分为极高危、高危、中危、低危和极低危五个层次，其中极高危和高危需进入急诊抢救室治疗，中危、低危进入急诊普通诊疗区，极低危可行门诊治疗^[1]。本研究以此标准为依据，将符合极高危和高危标准的患者纳入高危组，符合中危、低危和极低危标准的患者纳入低危组。自制资料调查表，收集患者的一般资料（年龄、性别、高血压、糖尿病、心脏疾病、肾脏疾病、肝脏疾病、消化道肿瘤史、消化道溃疡史、上消化道出血史、器械植入史、烟酒史、收缩压、心率、体温、呼吸）、相关药物使用史（非甾体类药物、抗血小板聚集及抗凝药物等）、临床症状体征（呕血、便血、晕厥、出汗、腹痛、头晕）和实验室检查指标（血红蛋白、血小板、血细胞比容、红细胞分布宽度、血尿素氮、肌酐、乳酸、凝血酶原时间、国际标准化比值、D-二聚体）。

采用SPSS 22.0软件及“R”语言（4.0.3）对数据进行统计分析。服从正态分布的计量资料使用均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用成组t检验；非正态分布的计量资料使用中位数和四分位数[M(Q₁, Q₃)] 表示，比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以例数（n，%）表示，比较采用χ²检验。多因素分析采用二元Logistic逐步向前回归，根据分析结果构建模型公式，运用R语言中“rms”程序包绘制列线图。采用Bootstrap法重复抽样1000次做内部验证，在验证集中进行外部验证，计算一致性指数（C-index）、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，绘制校准曲线评估列线图模型。以P＜0.05为差异有统计学意义。

建模组和验证组的临床数据基线资料比较, 差异无统计学意义(P＞0.05)，见表 1。

将患者一般资料、临床症状体征、实验室检查指标等33项因素纳入单因素分析，筛选出20项可疑危险因素（P＜0.05），见表 2。Logistic回归显示，呕血、晕厥、糖尿病、血红蛋白、乳酸、凝血酶原时间、红细胞分布宽度、心率是危险性上消化道出血的预测因素，预测模型方程式：Logit（P）=1.355×呕血+2.358×晕厥+0.971×糖尿病+1.606×血红蛋白（g/L）+1.362×红细胞分布宽度（%）+1.252×乳酸（mmol/L）+1.299×凝血酶原时间（s）+1.182×心率（次/min）-2.754，见表 3。

基于以上8项危险因素，使用R语言绘制列线图模型，见图 1。在建模组中, 列线图模型在预测上消化道出血危重程度。方面具有良好的区分度和校准度，C-index和AUC均为0.903（95% CI：0.875~0.931）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，χ²=4.6564，P=0.7936。使用Bootstrap法对模型进行内部验证，结果表明C-index为0.895。在验证组中, 列线图模型在预测上消化道出血危重程度方面也有良好的区分度和校准度，C-index和AUC均为0.899（95% CI：0.846~0.952），见图 2。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，χ²=10.861，P=0.2097。校正曲线分析显示，建模组和验证组的校正曲线和理想曲线拟合均较好，预测值同实测值均基本一致，见图 2。

图 1 危险性上消化道出血发生风险的列线图模型 Fig 1 The nomogram predicting the risk of upper gastrointestinal bleeding

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A：建模组；B：验证组 图 2 预测模型与MEWS预测危险性上消化道出血发生风险的ROC曲线 Fig 2 The ROC curve of nomogram and MEWS for predicting the risk of upper gastrointestinal bleeding

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按照改良早期预警评分（Modified Early Warning Score，MEWS）标准对患者进行评分，绘制ROC曲线比较预测模型和MEWS预测危险性上消化道出血的准确性。建模组中，MEWS的AUC为0.669（95% CI：0.622~0.717）；验证组中，MEWS的AUC为0.641（95% CI：0.569~0.714），建模组和验证组均提示预测模型的效能明显优于MEWS（P＜0.05），见图 3。

A：建模组；B：验证组 图 3 建模组和验证组的校准曲线 Fig 3 Calibration curves for the modeling group and the alidation group

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危险性上消化道出血是急诊科常见消化道疾病，尚未见预测模型相关研究报告，全面且准确地评估患者病情危重程度对预后至关重要。

Blatchford等^[7]在对1882例UGIB患者行前瞻性研究发现呕血与病死率增加密切相关，呕鲜血或咖啡色液均提示病情危重^[8]，这可能源于UGIB患者病情危重程度与出血量成正相关。心率是反应周围循环状态的关键指标^[9]，心率改变往往提示有明显的失血量^[10]。Srygley等^[11]指出，心动过速是疑似UGIB患者最敏感的早期生命体征之一。Shrestha等^[12]和刘霜等^[13]报道指出血红蛋白反应机体失血程度，与UGIB患者不良预后相关，入院血红蛋白＜100 g/L时患者死亡风险增加^[14]。Shrestha等^[12]提出晕厥与UGIB患者30 d死亡风险有关（P＜0.001），考虑患者大出血致血容量急剧减少，血压下降，脑血管灌注减少，若发生晕厥，提示出血量至少在1200 mL以上^[15]。

糖尿病是危险性UGIB的预测因素^[16-18]，糖尿病与大出血事件风险增加相关^[19]。Majid等^[17]研究显示糖尿病是静脉曲张破裂性出血控制失败和院内再出血的预测因素，因血糖水平波动，继发引起门脉血流量增加，门脉压力升高。韩国Lee等^[16]认为UGIB患者合并糖尿病与30 d死亡风险有关。Wang等^[18]和Luo等^[20]研究指出，服用阿司匹林的糖尿病患者，由于胰岛素分泌不足、拮抗胰岛素激素浓度过高，形成一定低氧应激损伤，使得机体大量分泌胃酸，诱发局部黏膜水肿、出血。

凝血酶原时间是反映外源性凝血功能的主要指标，可判定肝硬化患者肝损伤状况^[21]，陈志敏等^[22]研究指出凝血酶原时间＞16 s是UGIB的危险因素^[22]。乳酸是反映组织氧供需失衡的可靠指标，对休克的早期诊断及预后评估都有重要的意义^[23]。Karim等^[24]研究报道，患者入院时乳酸水平对预测UGIB院内死亡具有较高的敏感性。红细胞分布宽度是临床用于贫血性疾病的指标，红细胞布宽度水平随患者失血量的增加而升高，其水平变化可反映患者出血量及病情转归。

预警评估模型经过验证具有统计学意义，ROC曲线分析显示预测效能理想，优于MEWS评分，对急诊医护工作者更直观筛查危险性上消化道出血患者具有重要意义，在未来研究团队将致力于此模型纳入急诊预检分诊系统信息化管理，用于上消化道出血患者的初次分诊和二次分诊，避免医护人员过度分诊或分诊不足，提高危重患者分诊准确率。研究的不足之处在于样本量均来自单中心，无法避免潜在的选择性偏差，需多中心、前瞻性研究进一步验证。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  李心群、陈心怡：直接参与研究设计、数据收集与分析、论文撰写；王欣璐：数据收集与分析；卢中秋：研究设计、文章审阅与指导；洪广亮、赵光举、陈隆望：统计分析与指导，文章内容修改。