整合呼气末二氧化碳与灌注指数增强NEWS2对急诊患者30天院内死亡风险的预测价值：一项前瞻性研究

　　本研究前瞻性评估了将呼气末二氧化碳(ETCO2)和灌注指数(PI)整合至国家早期预警评分2(NEWS2)对急诊科患者30天院内死亡率的预测效能。结果显示：联合模型AUC提升至0.893(p<0.001)，重分类改善达46.3%，显著优化了高风险患者的早期识别能力。

　　

一项前瞻性单中心队列研究探讨了将呼气末二氧化碳(End-Tidal Carbon Dioxide, ETCO₂)和灌注指数(Perfusion Index, PI)整合至国家早期预警评分2(National Early Warning Score 2, NEWS2)体系中对急诊科患者30天全因院内死亡率的预测价值。研究于2025年3月15日至5月15日在一家三级医院急诊科开展，纳入需持续监测的成年患者。

研究人员在患者入院时测量ETCO₂和PI值，并通过预设阈值将其纳入NEWS2评分系统。主要评价指标为30天院内死亡率。采用受试者工作特征曲线(ROC)分析、Brier评分、Hosmer-Lemeshow检验、决策曲线分析(Decision Curve Analysis, DCA)和净重分类指数(Net Reclassification Index, NRI)等多维度方法验证模型性能。

最终纳入375例患者（平均年龄76.5±7.6岁，女性占比56.8%），30天死亡率为5.9%。基础NEWS2模型的曲线下面积(Area Under Curve, AUC)为0.804（95%置信区间：0.734-0.868），而扩展版NEWS2+ETCO₂+PI模型的AUC显著提升至0.893（95%CI: 0.824-0.944; p<0.001）。联合模型的最佳截断值为>12分，此时灵敏度达77.3%，特异度为90.9%。该模型同时展现出更优的校准度（Brier评分：0.039；Hosmer-Lemeshow检验p=0.265）以及在0.22-0.45阈值概率区间内最高的临床净收益。NRI分析显示净重分类改善达46.3%。

研究表明，ETCO₂与PI的引入显著增强了NEWS2对短期死亡风险的预测精度，有望为急诊诊疗中高风险患者的早期识别提供更精准的决策支持。