急诊病人压力性损伤风险预测模型的构建与验证

摘要" 目的：构建急诊病人压力性损伤风险预测列线图模型，并验证该模型的预测效能。方法：采用便利抽样法，选取2022年5月—2023年3月天津市某三级甲等医院收治的312例急诊病人作为研究对象，以7∶3的比例将病人划分为建模组和验证组，建模组218例，验证组94例。通过文献回顾、小组讨论和专家函询形成急诊病人压力性损伤影响因素调查表对病人进行调查，基于影响因素构建预测模型并对其进行验证。结果：312例急诊病人中有28例病人发生压力性损伤，压力性损伤总发生率为8.97%。多因素分析结果显示，血清白蛋白水平、失禁情况、感知能力、移动能力是急诊病人发生压力性损伤的影响因素（Plt;0.05）。基于影响因素构建预测模型，Hosmer⁃Lemeshow拟合度检验结果显示，χ2=4.648（P=0.590），建模组受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.946［95%CI（0.914，0.978）］，灵敏度为95.5%，特异度为84.7%；验证组AUC为0.905［95%CI（0.728，1.000）］，灵敏度为83.3%，特异度为77.0%。结论：急诊病人压力性损伤发生率较高，血清白蛋白水平、失禁情况、感知能力、移动能力对其具有影响，构建的预测模型预测效能良好，适用于急诊病人的压力性损伤个体化风险预测。

关键词" 急诊；压力性损伤；影响因素；预测模型；列线图；护理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2025.02.003

基金项目 中华医学会杂志社2021-2022年护理学科研究课题，编号：CMAPH⁃NRI2021054

作者简介 吕虹蕾，硕士研究生在读

通讯作者 魏力，E⁃mail：weili066100@126.com

引用信息 吕虹蕾，岳晨琪，幺颖，等.急诊病人压力性损伤风险预测模型的构建与验证[J].护理研究，2025，39（2）：197⁃203.

Construction and validation of a risk prediction model for pressure injury in emergency patients

LYU Honglei， YUE Chenqi， YAO Ying， GAO Ning， CHAI Qianwen， LU Minghui， WEI Li*

Tianjin Medical University General Hospital， Tianjin 300052 China

*Corresponding Author" WEI Li， E⁃mail： weili066100@126.com

Abstract" Objective：To construct a risk prediction model for pressure injury in emergency patients and verify the predictive effectiveness of the model.Methods：A total of 312 emergency patients admitted to a tertiary grade A hospital in Tianjin was selected as the research subjects by convenience sampling method from May 2022 to March 2023.The patients were divided into modeling group and validation group in ratio of 7∶3，with 218 patients in the modeling group and 94 patients in the validation group.A survey questionnaire on the influencing factors of pressure injury in emergency patients was formed through literature review，group discussions，and expert inquiries to investigate the patients.Based on the influencing factors，a predictive model was constructed，then the model was validated.Results：Among 312 emergency patients，28 patients developed pressure injuries，with the total incidence rate of 8.97%.The results of multiple factor analysis showed that serum albumin levels，incontinence status，perceptual ability，and mobility ability were the influencing factors for pressure injury in emergency patients（Plt;0.05）.Based on the influencing factors，a prediction model was constructed.The Hosmer-Lemeshow fitting test results showed that χ2=4.648（P=0.590），the area under the curve（AUC） of receiver operator characteristic of the modeling group was 0.946［95%CI（0.914，0.978）］，the sensitivity was 95.5%，and the specificity was 84.7%.The AUC of the validation group was 0.905［95%CI（0.728，1.000）］，with a sensitivity of 83.3% and a specificity of 77.0%.Conclusions：The incidence of pressure injury in emergency patients is relatively high，and serum albumin levels，incontinence status，perceptual ability，and mobility ability have impact on it.The predictive model constructed has good predictive effectiveness，it is suitable for individualized risk prediction of pressure injury in emergency patients.

Keywords""" emergency department； pressure injury； influencing factors； predictive model； Nomogram； nursing

急诊科是医院急症诊疗的首诊场所，其病人多存在急危重症，故压力性损伤问题往往被忽视，成为院内压力性损伤的高危人群[1]。已有研究结果显示，急诊病人压力性损伤发生率为19.1%[2]。对急诊病人压力性损伤进行风险预测具有积极的临床意义。袁晨璐等[3⁃5]研究结果显示，急诊病人发生压力性损伤的危险因素具有专科特点，现有的普适性压力性损伤风险评估量表对急诊病人的压力性损伤预测准确性并不理想，存在评估过度、评估一致性低、评估内容不全面等问题，亟待开发具有急诊专科特点的压力性损伤早期预警模型。列线图模型可通过对危险因素的赋值及图形化转换实现对不良事件发生风险的个体化、可视化预测。本研究拟构建急诊病人压力性损伤风险预测模型，以期为急诊病人压力性损伤的预防及早期干预提供参考。

1" 对象与方法

1.1 研究对象

采用便利抽样法，选取2022年5月—2023年3月天津市某三级甲等医院收治的急诊病人作为研究对象。纳入标准：1）年龄≥18岁；2）急诊收治时间gt;12 h[6]；3）病人及家属同意参与研究。排除标准：1）入院前已发生压力性损伤[压力性损伤及其分期参照美国压力性损伤咨询小组（National Pressure Injury Advisory Panel，NPIAP）、欧洲压力性损伤咨询小组（European Pressure Ulcer Advisory Panel，EPUAP）和泛太平洋压力性损伤联合会（Pan Pacific Pressure Injury Alliance，PPPIA）合作发布的《2019版预防和治疗压力性损伤指南》定义和分期标准进行判定[7]]；2）存在皮肤疾病或损伤；3）临床资料不完整。本研究已通过我院伦理委员会批准（编号：IRB2022⁃001⁃01）。根据横断面研究样本量计算公式计算样本量，n=Z2×[P×（1-P）/e2]，其中n为样本量，Z为统计量，P为概率值，e为误差值[8]。置信度为95%时，Z=1.96，根据以往研究结果，急诊病人压力性损伤发生率为0.38%～19.10%[2]，容许误差值e为0.05，考虑数据缺失，样本量增加10%～20%，最终纳入病人312例，以7∶3的比例将病人划分为建模组和验证组[9]，其中，建模组218例，验证组94例。

1.2 调查工具

通过文献回顾、小组讨论和专家函询形成急诊病人压力性损伤影响因素调查表，内容主要包括：1）病人一般资料，如年龄、性别、急诊停留时间、吸烟史、入科方式、入科期间是否发热；2）实验室指标，如白细胞计数、血红蛋白水平、血清白蛋白水平、动脉血氧饱和度、血乳酸含量、血糖水平；3）其他，如携带管路情况、失禁情况、糖皮质激素使用情况、查尔森合并症指数、感知能力、潮湿程度、活动能力、移动能力、营养摄取能力、摩擦力和剪切力风险，其中，查尔森合并症指数包括19种不同类型、不同程度的疾病，根据严重程度分别赋分，合并症指数为病人所有合并症总分之和，得分越高，病人预后越差[10]，≤2分为低危，3～4分为中危，≥5分为高危[11]；感知能力、潮湿程度、活动能力、移动能力、营养摄取能力、摩擦力和剪切力风险均使用Braden量表中的分量表[12]进行评价，除摩擦力和剪切力风险总分为1～3分，其余项目总分为1～4分[13]。

1.3 资料收集方法

调查开始前由伤口专科护士对资料收集人员进行同质化培训，严格按照纳入标准和排除标准筛选病人，获得病人及家属知情同意后，在病人入科12 h通过问诊和电子病例系统收集病人资料和临床实验室指标数据。由2名经过压力性损伤评估培训的研究者每日共同对病人进行压力性损伤评定，若评估结果不一致，由伤口专科护士进行判定，评估时间为病人入科12 h后至病人离开急诊科。资料收集完毕后检查数据完整性，如有缺漏立即补填。

1.4 统计学方法

采用Excel表格整理数据，进行双人录入、核对。采用SPSS 25.0分析数据，采用R 4.2.3构建列线图模型。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用t检验；不符合正态分布的定量资料以中位数（四分位数）[M（P25，P75）]表示，组间比较采用秩和检验；定性资料以频数及百分比（%）表示，组间比较采用χ2检验、Fisher确切概率法或秩和检验。将单因素分析中差异有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析，确定影响因素，并构建列线图模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线，计算曲线下面积（AUC），评估模型区分度；采用Hosmer⁃Lemeshow检验评估模型拟合效果。运用Bootstrap重复抽样法进行内部验证，绘制校准曲线。基于验证组数据，采用AUC进行预测模型的再次验证。以Plt;0.05表示差异有统计学意义。

2" 结果

2.1 急诊病人压力性损伤发生情况

312例急诊病人中有28例病人发生31处压力性损伤，压力性损伤总发生率为8.97%，其中，20处（64.52%）压力性损伤在骶尾部，20处（64.52%）压力性损伤分期为1期。建模组218例病人[男113例（51.83%），女105例（48.17%）]中，22例病人发生25处压力性损伤，压力性损伤发生率为10.09%，其中，骶尾部发生压力性损伤者最多（15例，占68.18%），其次为髋部（6例，占27.27%），再次为臀部（1例，占4.55%）、肩部（1例，占4.55%）、背部（1例，占4.55%）和小腿（1例，占4.55%）；压力性损伤分期大多为1期（17例，占77.27%），其次为2期（7例，占31.82%）。验证组94例病人[男52例（55.32%），女42例（44.68%）]中，6例病人发生6处压力性损伤，压力性损伤发生率为6.38%，其中，骶尾部发生压力性损伤者最多（5例），其次为臀部（1例）；压力性损伤分期为1期和2期者各3例。

2.2 急诊病人压力性损伤影响因素的单因素分析（见表1）

2.3 急诊病人压力性损伤影响因素的多因素分析

将急诊病人压力性损伤影响因素单因素分析中有统计学意义的变量作为自变量，将急诊病人是否发生压力性损伤作为因变量进行Logistic回归分析，多重共线性检验结果显示不存在多重共线问题，Logistic回归结果显示，血清白蛋白水平、失禁情况、感知能力、移动能力是急诊病人发生压力性损伤的影响因素（Plt;0.05）。自变量赋值方式见表2，急诊病人压力性损伤影响因素的多因素分析结果见表3。

2.4 急诊病人压力性损伤风险预测模型的构建

根据急诊病人压力性损伤影响因素构建急诊病人压力性损伤风险预测模型，Logit（P）=7.526-2.330×血清白蛋白水平+1.343×失禁情况-0.936×感知能力-1.474×移动能力。列线图见图1。

2.5 急诊病人压力性损伤风险预测模型拟合和预测效果

Hosmer⁃Lemeshow拟合度检验结果显示，χ2=4.648（P=0.590），表明模型预测风险与实际风险有较好的一致性。模型AUC为0.946[95%CI（0.914，0.978）]，灵敏度为95.5%，特异度为84.7%，表明模型区分能力极佳[14]。见图2。

2.6 急诊病人压力性损伤风险预测模型的验证

采用Bootstrap法重复抽样1 000次进行内部验证，C统计量为0.946，校正曲线趋近于理想曲线，表明模型预测结果与实际结果偏差较小，模型校准度较好，见图3。基于验证组数据进行验证，AUC为0.905[95%CI（0.728，1.000）]，灵敏度为83.3%，特异度为77.0%，模型有较好区分度，表明模型具有良好的预测效果。见图4。

3" 讨论

3.1 急诊病人的压力性损伤特点

1）急诊病人压力性损伤发生率高于我国院内获得性压力性损伤发生率。本研究结果显示，急诊病人压力性损伤发生率为8.97%，高于我国三级甲等医院的院内压力性损伤发生率（0.45%～1.13%）[15]。急诊病人为急危重症病人，自身机体功能下降，且护理人员工作任务繁重，难以在第一时间对病人压力性损伤风险进行评估和预防[16]，可能导致急诊病人压力性损伤发生率升高[17]。2）急诊病人发生压力性损伤的部位主要为骶尾部。Han等[6]对韩国急诊病人压力性损伤的研究结果显示，骶尾部是压力性损伤最常见的部位，与本研究结果相同。这可能是由于急诊就诊病人较多，床位护理设施的舒适性不足，病人平卧于狭窄、坚硬的平车或诊疗床的时间往往较长，骶尾部长期受压，压力性损伤发生风险增高[18]。3）急诊病人发生1期压力性损伤者较多。Yazıcı等[19]对土耳其1所公立大学医院的595例急诊科病人进行调查研究，结果显示，75%的急诊病人压力性损伤处于1期，一方面可能是由于病人入科时间较短，短期内不易发展至3期或更严重的状态[20]；另一方面可能是急诊护理人员发现病人发生压力性损伤后会及时给予干预，有利于减缓压力性损伤的进一步发展。急诊护理工作人员应早期进行压力性损伤评估筛查，加强压力性损伤预防意识，重视对病人及其照顾者的健康教育，降低急诊病人压力性损伤发生率，控制压力性损伤发展速度[21]。

3.2 急诊病人压力性损伤发生的影响因素

本研究结果显示，血清白蛋白水平、失禁情况、感

知能力、移动能力是急诊病人发生压力性损伤的影响因素。1）血清白蛋白水平越低，急诊病人发生压力性损伤的风险越高。杨桃等[22]以293例慢性阻塞性肺疾病病人作为研究对象，研究其入院营养标志物与压力性损伤的相关性，结果表明，血清白蛋白、血红蛋白等血液生物标志物与压力性损伤的发生、发展具有相关性。血清白蛋白水平可反映病人机体营养状态[23]。《压力性损伤预防和治疗国际临床实践指南》指出，营养在预防和治疗压力性损伤方面发挥着至关重要的作用，营养状况可能是压力性损伤早期监测的重要预测指标[24]。今后在临床实践中可参考病人血清白蛋白指标变化，及时进行营养支持和饮食指导，纠正营养状况，从而降低急诊病人压力性损伤发生风险。2）失禁病人发生压力性损伤的风险高于未失禁病人，与张琳等[25]研究结果相似。失禁病人臀部皮肤常常处于潮湿环境中，细菌繁殖增加，皮肤保护屏障受损，压力性损伤发生风险增加[26]。因此，失禁病人需保持皮肤清洁干爽，清洁后适当涂抹润肤剂，减少皮肤刺激，预防压力性损伤的发生。3）感知能力较低的急诊病人较容易发生压力性损伤。姚婧婧等[27]选取400例老年脑卒中病人作为研究对象，结果显示，病人由于无法自由活动，感知觉相对减退，且机体各部分功能受到一定抑制，皮肤及相关组织受压时间较长，更易发生压力性损伤。护理人员应加强对感知觉减退病人的皮肤评估，并对陪护人员做好预防压力性损伤的健康指导。4）移动能力较强的急诊病人发生压力性损伤的风险较低。本研究采用Braden量表的移动能力评分反映病人肢体活动能力，移动能力评分较低的病人自主改变体位的能力受限，皮肤长时间处于受压状态，超过毛细血管耐受程度后可阻断毛细血管向组织灌注血液，造成组织缺氧、缺血性坏死[28]，增加压力性损伤发生风险。护理人员应对此类病人使用恰当减压装置[29]，以防压力性损伤发生。

3.3 急诊病人压力性损伤风险预测模型的预测效能评价

1）构建的预测模型以循证科学为基础，适用于急诊专科病人。已有研究结果显示，病情危重多变的病人可在Braden量表评估基础上结合专科评估结果（如低氧、发热、血糖升高和低血清白蛋白）探究压力性损伤的潜在影响因素，以提高预测效能[30]。本研究构建的预测模型将Braden分量表条目与急诊专科评估指标相结合，通过文献回顾及专家函询形成具有急诊专科特点的压力性损伤影响因素条目池，并在此基础上进行调查、分析，构建了急诊病人压力性损伤风险预测模型，其符合急诊专科病人压力性损伤评估需求，具有循证科学基础。2）构建的预测模型预测效能良好。本研究结果显示，建模组和验证组的AUC分别为0.946和0.905，模型预测风险与实际风险有较好的一致性，模型具有良好的区分度和校准度。刘娟[31]比较了3种压力性损伤风险评估表对急诊病人压力性损伤的预测效能，结果发现，Braden量表、Norton量表和Braden量表（修订版）的AUC分别为0.895，0.891，0.899。本研究构建的预测模型AUC高于刘娟[31]的研究结果，说明其预测效能良好，可尝试作为急诊病人的压力性损伤风险预测工具。3）构建的预测模型具有较好的适用性和可及性。本研究构建的预测模型评估条目较少，有利于高效、准确地进行急诊病人的压力性损伤风险预测，测评条目均为急诊病人常规检测及评估项目，数据获取便利且不会增加病人经济负担，适用于急诊环境，为护理人员的评估工作提供了便利。4）绘制的列线图模型可以将预测结果可视化且可实现个体化预测[32⁃33]。本研究绘制了列线图，使用时通过对照列线图中的预测因子得分计算总分即可获得急诊病人的压力性损伤预测风险，有利于实现急诊病人压力性损伤的个体化预防及针对性干预。

4" 小结

急诊病人压力性损伤发生率较高，血清白蛋白水平、失禁情况、感知能力、移动能力是急诊病人发生压力性损伤的影响因素（Plt;0.05）。本研究构建的急诊病人压力性损伤风险预测模型适用于急诊病人，具有较好的区分度和校准度，可以高效、准确地进行急诊病人压力性损伤风险的个体化预测，为急诊病人压力性损伤的高效识别及早期干预提供了参考。本研究也存在一定的局限性，如样本来源单一，未来可进行多中心、大样本研究，以进一步验证和完善模型。

参考文献：

[1]" OGLE L，HAND M W，SWENTY C.Pressure injury screening in the emergency department：a concept analysis[J].Nurs Forum，2022，57（6）：1508-1512.

[2]" LIU P，SHEN W Q，CHEN H L.The incidence of pressure ulcers in the emergency department：a metaanalysis[J].Wounds，2017，29（1）：14-19.

[3]" 袁晨璐，焦彦霞，魏育婷，等.ICU患者压力性损伤风险评估工具准确性的网状Meta分析[J].护理学杂志，2023，38（1）：59-63;68.

[4]" 杨亚平，王静，孙颖，等.决策树模型对急诊患者院内获得性压力性损伤风险预警的效果研究[J].当代护士，2022，29（6）：134-137.

[5]" 陈慧慧，陆真.个体化预测心脏瓣膜置换术后压力性损伤发生风险的列线图模型构建[J].实用心脑肺血管病杂志，2021，29（12）：40-46.

[6]" HAN D，KANG B，KIM J，et al.Prolonged stay in the emergency department is an independent risk factor for hospital-acquired pressure ulcer[J].Int Wound J，2020，17（2）：259-267.

[7]" National Pressure Ulcer Advisory Panel，European Pressure Ulcer Advisory Panel and Pan Pacific Pressure Injury Aliance.Prevention and treatment of pressure ulcers/injuries：clinical practice guideline[EB/OL].（2019-10-01）[2023-05-11].https：//npiap.com/page/Guidelines.

[8]" 潘有蓉，王水，张倩.基于Nomogram模型建立乳腺癌根治术病人术中压力性损伤风险模型及护理策略[J].护理研究，2022，36（24）：4351-4357.

[9]" 张华，石岩岩，刘家玮，等.预测模型验证数据集的选择方法[J].中华儿科杂志，2021，59（6）：500.

[10]" 陈锦文，郭立新.住院患者糖尿病构成比及糖尿病血糖控制情况对平均住院时间的影响[J].中华糖尿病杂志，2022，14（12）：1417-1422.

[11]" 林圆圆，杜英美，林晓非，等.老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染预测模型的建立与验证[J].中华现代护理杂志，2023，29（6）：798-803.

[12]" 蒋琪霞，刘国帧，朱玉玲，等.Braden量表诊断老年人压力性损伤的适用性和最佳界值的多中心研究[J].中华护理杂志，2023，58（4）：440-445.

[13]" 高娟，罗嫚丽，梁美景，等.重症监护室患者压力性损伤的危险因素及Braden评分和经皮氧分压的预测价值分析[J].现代生物医学进展，2022，22（16）：3163-3167.

[14]" 邓宇含，刘爽，王子尧，等.基于结构化数据和机器学习模型预测普通人群卒中发病风险的系统评价和meta分析[J].中国卒中杂志，2022，17（11）：1189-1197.

[15]" 邱良枝，李玲，梁明娟，等.持续质量改进对降低住院患者院内压力性损伤的效果分析[J].护理实践与研究，2021，18（4）：589-593.

[16]" 赵礼婷，郭金玉，韩玮芬，等.发展性反馈管理在预防急诊抢救区患者院内压力性损伤中的应用效果[J].中国护理管理，2020，20（8）：1245-1248.

[17]" 何凌霄，袁震飞，刘欢，等.急诊患者压力性损伤现状及预防的研究进展[J].解放军护理杂志，2021，38（10）：65-68.

[18]" CURTIS K，QIAN S Y，YU P，et al.Does electronic medical record redesign increase screening of risk for pressure injury，falls and substance use in the emergency department？An implementation evaluation[J].Australas Emerg Care，2021，24（1）：20-27.

[19]" YAZıCı G，AKTAŞ D，BULUT H，et al.Effectiveness of training in increasing awareness about managing pressure injuries in emergency departments[J].Int Emerg Nurs，2022，60：101111.

[20]" 郭艳侠，周金莉，侯赛宁，等.我国医疗机构成人手术患者手术获得性压力性损伤流行特征的Meta分析[J].解放军护理杂志，2021，38（6）：49-53.

[21]" 任慧玲，赵礼婷，田丽莎，等.急诊患者获得压力性损伤临床特征及相关因素分析[J].中国实用护理杂志，2017，33（36）：2827-2829.

[22]" 杨桃，胡雯，程懿，等.老年慢性阻塞性肺疾病患者入院营养标志物与压力性损伤的相关性研究[J].华西医学，2023，38（1）：28-33.

[23]" 苏云.肠内营养支持对ICU重症患者血清白蛋白水平、淋巴细胞计数及体质量的影响[J].现代医学与健康研究电子杂志，2020，4（16）：19-21.

[24]" CHEN B，YANG Y F，CAI F M，et al.Nutritional status as a predictor of the incidence of pressure injury in adults：a systematic review and meta-analysis[J].J Tissue Viability，2023，32（3）：339-348.

[25]" 张琳，张晓，宋芳，等.急诊科475例患者院外带入压疮的风险因素分析[J].实用临床护理学电子杂志，2019，4（4）：5-7.

[26]" 林秀娇，万琼红，胡荣.重症脑卒中患者压力性损伤发生特征及影响因素分析[J].护理学杂志，2020，35（1）：41-44.

[27]" 姚婧婧，沈琰.脑卒中老年患者压力性损伤发生特征及影响因素分析[J].中国现代医生，2022，60（5）：180-183.

[28]" 万霞，徐亚莉，李佳.全身麻醉患者术中压力性损伤影响因素分析及干预策略探讨[J].河南医学研究，2021，30（24）：4472-4474.

[29]" 秦鸿利，赵震，王艳芳，等.ICU患者压力性损伤预防的最佳证据总结[J].护理学报，2021，28（10）：45-51.

[30]" 蒋琪霞，周济宏，陈可塑，等.中国46所三级医院成年住院患者压力性损伤流行病学特征及Braden量表预测作用研究[J].中国全科医学，2023，26（18）：2195-2202.

[31]" 刘娟.三种压疮危险评估量表对急诊病人压疮预测能力的比较研究[D].沈阳：中国医科大学，2009.

[32]" 董瑶，宋玲.主动脉手术患者术中压力性损伤Nomogram预测模型的建立[J].中华现代护理杂志，2021，27（18）：2453-2458.

[33]" 付佳，田甜.糖尿病患者术中皮肤压力性损伤风险列线图预测模型的构建[J].中国医科大学学报，2021，50（11）：1014-1019;1025.

（收稿日期：2023-08-15；修回日期：2024-08-27）

（本文编辑 陈琼）