【摘 要】
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研究背景与目的:脓毒症（Sepsis）是感染、烧/创伤、休克等急危重患者的严重并发症,是重症加强护理病房（Intensive Care Unit,ICU）患者致死的重要的病因。脓毒症患者合并急性肾损伤（Acute kidney injury,AKI）的发生率高,有更高的病死率。目前脓毒症合并急性肾损伤患者的早期识别和特征指示物单一。而医院病房的脓毒症患者样本较少,缺少足够样本量对脓毒症患者合并急性
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研究背景与目的:脓毒症（Sepsis）是感染、烧/创伤、休克等急危重患者的严重并发症,是重症加强护理病房（Intensive Care Unit,ICU）患者致死的重要的病因。脓毒症患者合并急性肾损伤（Acute kidney injury,AKI）的发生率高,有更高的病死率。目前脓毒症合并急性肾损伤患者的早期识别和特征指示物单一。而医院病房的脓毒症患者样本较少,缺少足够样本量对脓毒症患者合并急性肾损伤进行多指标的疾病预测。基于MIMIC-Ⅲ数据库的大样本数据可以根据多特征变量联合预测脓毒症发生急性肾损伤,构建临床预测模型早期识别疾病。方法:根据脓毒症3.0诊断标准,MIMIC-Ⅲ数据库6468例脓毒症患者被纳入本次研究,构建测试和验证组队列,将研究变量纳入LASSO回归模型,筛选脓毒症合并急性肾损伤发生风险最佳预测变量,将变量纳入Logistic回归分析,判断脓毒症合并急性肾损伤独立危险因素。基于多因素分析结果,绘制脓毒症发生合并急性肾损伤预测列线图,利用受试者工作特征曲线下面积,评估构建模型的效能,用C-index去评价模型的可适用性。通过Jupyer Notebook搭建脓毒症合并急性肾损伤患者28天死亡预测的机器学习项目,对比几种机器学习算法,计算各个模型的AUC、准确率等指标,以测试机器学习模型的性能。结果:将LASSO回归有意义的变量再纳入多因素Logistic回归分析中,本次影响因素分析研究结果发现,脓毒症患者的年龄、BMI、血钠、红细胞分布宽度、革兰氏阳性菌为发生合并肾损伤的独立危险因素,年龄增长、BMI升高、血钠下降、红细胞分布宽度升高、革兰氏阳性菌感染每升高一个级别,脓毒症合并肾损伤的患病风险是单纯脓毒症患者的1.013（1.005-1.033）、1.067（1.054-1.079）、1.054（1.031-1.078）、1.069（1.028-1.111）、1.371（1.138-1.651）倍（P＜0.05）。构建回归模型经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.5256,认为模型评分效果良好。绘制预测列线图校准曲线,C-index为0.8027,证明该模型具有一定的区分度和预测精度。基于KNN算法、随机森林算法、XGBOOST算法对5365例脓毒症合并急性肾损伤患者进行28天死亡预测。XGBoost和随机森林算法模型表现较优,ROC曲线下面积均0.88,KNN算法ROC曲线下面积0.68。结论:年龄、BMI、血钠、RDW、革兰氏阳性菌是脓毒症患者发生急性肾损伤的独立危险因素,相关脓毒症患者更可能发生急性肾损伤。构建临床预测模型经过校验有着较好的预测效能,具备一定临床实用性。基于机器学习的脓毒症合并急性肾损伤患者28天死亡预测,XGBoost和随机森林算法模型表现较优,可在未来进一步调参,未来能够纳入更多真实的临床样本拟合数据,提高算法预测能力。
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