【摘 要】
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目的:通过回顾性研究,基于机器学习算法建立预测模型,以预测入重症监护室（ICU）后诊断为急性肾损伤（Acute Kidney Injury,AKI）,而且接受了连续性肾脏替代治疗（Continuous Renal Replacement Therapy,CRRT）的患者的28天的死亡率。方法:根据2012年改善全球肾脏病预后组织（KDIGO）对AKI诊断以及分期标准的重新定义,回顾性收集MIMIC
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目的:通过回顾性研究,基于机器学习算法建立预测模型,以预测入重症监护室（ICU）后诊断为急性肾损伤（Acute Kidney Injury,AKI）,而且接受了连续性肾脏替代治疗（Continuous Renal Replacement Therapy,CRRT）的患者的28天的死亡率。方法:根据2012年改善全球肾脏病预后组织（KDIGO）对AKI诊断以及分期标准的重新定义,回顾性收集MIMIC数据库中2008-2019年间入住ICU后诊断为AKI并予以CRRT治疗的患者的电子病历记录数据。利用从数据库所收集的人口统计学信息、生命体征、尿量、AKI分期、疾病严重程度评分、治疗措施和CRRT前24小时的实验室检测结果的作为特征值建立9种机器学习模型。使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、Brier评分和校准误差评估模型性能。从9种机器学习模型种选取表现最佳模型并利用SHAP（SHapley Additive ex Planations）图确定与接受CRRT的AKI患者28天死亡率相关的主要危险因素。结果:在九种预测模型中,综合比较AUC值、Brier评分和校准误差,支持向量机（SVM）模型表现最佳,其值分别为0.760、0.20、0.09。在SHAP图中,特征重要性最大的前五个特征为红细胞分布宽度（RDW）最大值、年龄、APS III评分、阴离子间隙（AG）最大值和肌酐最大值。结论:研究结果表明:（1）SVM模型性能明显优于其他模型;（2）RDW最大值、年龄、APS III、AG最大值和肌酐最大值可能与在ICU内接受CRRT治疗的AKI患者的28天死亡率密切相关;（3）预测模型的建立可预测AKI患者的预后,为临床及时干预提供依据,最终可能改善AKI患者的预后。
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