心血管术后持续发热风险预测列线图模型的构建与验证：一项基于营养与炎症标志物的临床研究

　　为解决心血管术后持续发热（体温≥38℃持续≥3天）的早期预测难题，南京医科大学团队开展回顾性研究，基于343例患者数据构建包含年龄、吸烟史、CONUT评分、MLR比值、手术时长、CPB使用及术中洗涤红细胞输注的列线图模型。该模型AUC达0.821，为临床早期干预非感染性发热、优化医疗资源配置提供量化工具。

　　

心血管疾病作为全球首要死因，每年导致约1790万人死亡，占全球总死亡人数的32%。而心血管外科手术作为救治患者的重要手段，术后并发症的防控始终是临床关注的焦点。其中，术后发热是最常见的并发症之一，约60-70%的患者会在术后出现发热症状。虽然早期发热多为一过性非感染性反应，但若体温持续超过38℃达三天以上，则可能预示感染、炎症或其他严重并发症，与ICU停留时间延长、死亡率上升显著相关。

目前临床对术后持续发热的评估缺乏量化工具，医生多依赖经验判断，容易导致抗生素滥用或延误治疗。为此，臧峰、毛光煦等团队通过整合营养状态、炎症指标及手术相关参数，开发了首款针对心血管术后持续发热的预测模型，为临床早期识别高风险患者提供了科学依据。

本研究采用回顾性队列研究设计，纳入2023年南京医科大学第一附属医院心血管外科343例手术患者。通过电子病历系统采集患者年龄、吸烟史、手术时长、体外循环(CPB)使用情况、输血记录等临床数据，并基于术前血液检测计算控制营养状态评分(CONUT)、单核细胞/淋巴细胞比值(MLR)等复合指标。采用逻辑回归分析确定独立风险因素，最终构建列线图预测模型并通过ROC曲线、校准曲线及决策曲线(DCA)验证模型效能。

发热发生率分析

研究显示术后7天内总体发热率达70.55%，其中术后第1-2天为发热高峰（分别达42.86%和45.48%），而持续发热（≥38℃且持续≥3天）发生率为38.78%。

持续发热风险因素分析

多因素逻辑回归揭示7个独立预测因子：高龄（OR=1.032）、吸烟史（OR=2.539）、高CONUT评分（OR=1.352）、高MLR值（OR=24.221）、长手术时长（OR=1.011）、使用CPB（OR=2.069）及术中输注洗涤红细胞（OR=1.013）。其中手术时长与MLR值对模型贡献度最高。

预测模型构建与验证

基于上述因子构建的列线图模型显示优秀区分度（AUC=0.821，95%CI:0.775-0.866）和校准度（Hosmer-Lemeshow检验P>0.05）。

决策曲线分析表明该模型在11%-80%阈值概率范围内具有临床适用性。

本研究首次将营养与炎症复合指标（CONUT、MLR）纳入心血管术后发热预测体系，证实术前营养状态和系统性炎症反应是持续发热的重要驱动因素。CONUT评分通过整合血清白蛋白(ALB)、总胆固醇(TC)和淋巴细胞计数(ALC)反映患者基础营养状况，而MLR作为新型炎症标志物，揭示了单核细胞/淋巴细胞平衡在术后免疫调节中的关键作用。

模型同时验证了传统风险因素的重要性：CPB通过血液与人工管道接触激活炎症 cascade；输血相关免疫调节(TRIM)可能引发非感染性发热反应；吸烟史则通过慢性炎症状态加重术后应激反应。值得注意的是，术中洗涤红细胞输注仍被确定为独立风险因素，提示现行血液处理技术可能未能完全消除输血相关炎症效应。

该列线图模型为临床提供可视化工具，医生可通过量化评分提前识别高风险患者，针对性加强围手术期营养支持、优化CPB管理、减少非必要输血，从而降低持续发热发生率。未来需通过多中心前瞻性研究进一步验证模型普适性，并探索体温监测与炎症标志物动态变化的关联机制。

论文发表于《BMC Surgery》（2025年卷25期466页），是心血管外科围手术期管理领域的重要实践，为推进精准化术后并发症防控提供新范式。