采用便利抽样的方法，回顾性选取2022年12月~2023年12月于本院急诊科就诊符合纳入及排除标准的急性严重创伤患者为研究对象。纳入标准：(1) 机械因素加于人体所造成的组织或器官的破坏；(2) 年龄 ≥ 18周岁；(3) 受伤时间 < 72小时；(4) 损伤严重程度评分(Injury Severity Score, ISS)评分 > 15分。排除标准：(1) 合并肝肾功能障碍、血液疾病、传染性疾病等；(2) 合并多器官功能衰竭、多发性恶性肿瘤等；(3) 中途转他院治疗；(4) 急诊就诊资料不全或随访丢失。

本研究共纳入11个因素，每个因素至少需要5~10例患者验证，根据国内外研究，创伤后低体温的平均发生率为39%，考虑20%的失访率，预计样本量为：177~353例，本研究共纳入样本346例，其中，建模组 = 346 × 70% = 242例；验证组 = 346 × 30% = 104例。

采用电话回访以及电子病历系统回顾性收集创伤患者相关信息，包括：① 患者基本信息：姓名、性别、年龄、身高、体重、住院号、诊断；② ISS评分、病情严重程度；③ 院前情况：环境温度、输液是否加温、是否保暖；④ 院内情况：环境温度、输液是否加温、是否保暖。

患者进入急诊，由护士通过迈瑞监护仪连接的体温传感器测量的腋温作为核心体温记录，记录入院时，入院半小时、1小时、1.5小时、2小时的5次体温，之后按每4小时记录。以患者24 h内任意时间点核心体温 < 36℃为创伤后低体温诊断标准。

采用软件EXCEL 2019和SPSS 25.0对数据进行两人输入、校对和分析。正态分布的计量资料以均数 ± 标准差，用t检验比较；中位数(四分位数间距)【M(Q)】表示偏态分布的计量资料。利用Logistic回归方程构建预测模型并绘制ROC曲线图，最后对模型的预测效能进行验证，使用ROC曲线下面积(AUC)评价其区分度、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(H-L检验)来评价预测模型的校准度，通过灵敏度、特异度以及准确度来评估模型的临床有效性。所有检验均为双尾检验，P < 0.05被认为差异具有统计学意义。

本研究结果显示急性创伤后患者自发性地提问发生率为25.6%，经单因素分析显示，年龄、院前是否输液、院前是否使用保暖用具、院内输液是否加温、院内是否使用保暖用具以及病情严重程度在低体温组与非低体温组中有差异(P < 0.01)，具体见 表1 。

注：a为采用精确检验法。

将单因素分析中具有差异性的变量作为自变量，并进行赋值(见 表2 )；将有无自发性低体温(有 = 1，无 = 2)为因变量进行多因素Logistic回归分析。结果显示，院前是否输液、院内输液是否加温以及院内是否使用保暖用具是急性严重创伤患者出现自发性低体温的独立危险因素(P < 0.05)，见 表3 。

风险预测模型公式为： $\log it\left(P\right)=\exp \left(\beta 0+\beta 1x1+\cdots +\beta pxp\right)$ [11] 。根据 表3 多因素回归分析结果中独立危险因素及其偏回归系数，构建急性严重创伤患者自发性低体温风险预测模型的回归方程，完成预测模型的构建：logit(P) = 20.458 − 4.094 * 院前是否输液(是 = 1或否 = 2) − 2.367 * 院内输液是否加温(是 = 1或否 = 2) − 1.854 * 院内是否使用保暖用具(是 = 1或否 = 2)。

以是否出现自发性低体温为状态变量，以风险预测模型的评分为结果变量，绘制ROC曲线图，曲线下面积(AUC)越接近1，说明该模型的区分能力越好 [12] 。本研究结果显示，该预测模型的AUC = 0.975 (95% CI: 0.958~0.992, P < 0.001)，约登指数最大值为0.88，对应模型最佳临界值是0.663，敏感度为0.928，特异性为0.952。表明构建的风险预测模型对区分是否出现自发性低体温的能力较好。见 图1 。Hosmer-Lemeshow (H-L)卡方检验结果显示卡方值为2.202，df = 7，P = 0.6948，说明模型拟合较好。

通过急性严重创伤患者自发性低体温风险预测模型对验证组病人发生自发性低体温风险进行评价，预测发生自发性低体温32例病人中实际发生30例，预测未发生自发性低体温 72 例病人中实际未发生66例，预测准确率为92.3%。

本研究结果显示，院前未输液、院内输液未加温、院内未使用保暖用具是严重创伤患者出现自发性低体温的独立危险因素(P < 0.05)。严重创伤患者多是由于车祸、高处坠落引起的多发伤，在等待转运至医疗机构的过程中，患者的体温会随着出血量的增多而降低。而暴露于寒冷的环境中会加剧核心体温的降低。张亚云 [13] 等人的研究指出：适当的液体输注，患者体内的热量不容易散失，核心体温更容易保持恒定。同样的，在医疗机构内，如果输入患者的液体没有经过适当的加温，从外界带入的冷液体快速进入体内可能会引起“冷稀释作用”，导致核心体温下降 [14] 。此外，在医疗机构内需要对患者进行很多医疗操作，例如穿刺、转运等。这些会导致患者长时间暴露于外界环境中，如果没有使用保暖用具(如加温毯、保温箱等)来减少热量散失，患者的体温会直线下降。颜雷雷 [15] 等人根据修正创伤评分(Revised Trauma Score, RTS)的结果构建了急性创伤患者低体温发生风险的预测模型。其结果并未表明院前未输液、院内输液为加温、院内未使用保暖用具是影响创伤患者出现自发性低体温的影响因素，这可能是与纳入研究对象创伤的严重程度不一致有关，本研究纳入的研究对象均为ISS评分 > 15分的患者，患者病情更重，出现低体温风险更高，更需要做好各种保温措施。刘力行 [16] 等人研究指出：严重创伤患者由于病情更加恶劣，病情进展快，机体组织的低灌注、低氧血症，尤其是组织的摄氧、耗氧能力明显下降，导致机体代谢下降到极限，不能产生足够的热量以维持体温，因此更容易出现低体温的危险，并且低体温与不良预后、死亡等密切相关。现有的最佳证据 [17] 建议对创伤患者的体温管理以预防为主，应该尽早采取措施减少热量散失，及时复温低体温患者，以恢复和维持正常体温，减少并发症的发生。因此，护理人员在创伤现场面对创伤患者时应该及早的建立静脉通路进行输液，移除湿衣物。并且在转运的途中使用被子等保暖用具维持患者的正常体温，减少热量的散失。同时在院内为患者进行各种操作时注意减少患者暴露时间，操作完毕及时盖好被子，酌情使用加温器对输液进行加温。此外，在护理创伤患者时还应提高体温监测的意识，对于创伤较重的患者应持续监测体温，以便及早识别低体温患者并采取相应措施。

本研究构建了一个基于Logistic回归分析的急诊创伤后患者自发性低体温预测模型，结果显示，模型预测性、灵敏度以及特异度均较好，并且采用了验证组的数据进行模型的验证。Hosmer-Lemeshow检验结果显示，模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学意义，提示模型具有较好的校准能力(χ² = 2.202, P = 0.6948 > 0.05)，此外，模型的AUC值为0.975，表明模型具有较高的区分度，预测正确率为92.3%，说明该模型能较好地预测自发性低体温的发生，具有一定的临床适用性。在临床工作中，应特别关注入院前未进行输液、院内输液未加温以及未使用保暖用具的人群，及早进行体温监测，做到早发现、早干预，以减少并发症的产生，提高患者的生存质量。