目的：大多数急性胰腺炎（AP）患者发病轻微，但高达20%的患者进展为重症。许多临床医生监测血清淀粉酶和脂肪酶水平试图预测疾病病程，但实践指南并未推荐这一策略。我们实施了一项回顾性研究，以确定淀粉酶和脂肪酶的百分比变化是否与AP患者的疾病严重程度相关。
方法：我们分析了2008年1月至2010年5月克利夫兰诊所住院的182例连续AP患者（21例重症AP）数据（发现队列）。通过单变量分析评估11个不同因素与AP严重程度之间的关系，通过逐步回归分析探讨多变量模型。血清淀粉酶的百分比变化计算如下（[第1天淀粉酶-第2天淀粉酶]/第1天淀粉酶）×100 。淀粉酶百分比变化和体重指数（BMI）结合产生一个Z值（Z= -5.9+[0.14×BMI]+[0.01×淀粉酶百分比变化]），然后将这一Z值转换为称之为淀粉酶变化和体重指数（CAB）值的概率分布。使用匹兹堡大学医学中心的AP数据库（140例，其中35例重症AP）资料验证CAB值，我们计算了每例患者的P值，并估算了受试者工作特征曲线下面积。
结果：单变量分析确定血清淀粉酶百分比变化和其它因素与AP的严重程度显著相关（P=0.017）。CAB值可很好地识别哪些患者会发生重症AP，受试者工作特征曲线下面积在发现队列中为0.79（95%CI，0.71-0.87），在验证队列中为0.731（95%CI，0.61-0.84）。
结论：基于入院后最初2天的血清淀粉酶百分比变化和BMI，我们建立了一个模型以确定最有可能发生重症AP的患者。
江西省景德镇市第三人民医院消化内科 朱晓佳，戴华梅，杨力 译
原文题目：A Model to Predict the Severity of Acute Pancreatitis Based on Serum Level of Amylase and Body Mass Index
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