【摘 要】
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目的建立婴儿急性心力衰竭（Acute Heart Failure,AHF,简称急性心衰）早期预警评分模型;应用logistic回归分析模型与神经网络模型预测验证婴儿急性心衰早期预警评分模型的准确性。方法纳入2012年1月至2020年10月期间于青岛大学附属妇女儿童医院CICU和PICU收治的有急性心衰高危因素的151例婴儿,收集其临床资料,应用二元logistic回归对影响因素进行分析,并根据RO
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目的建立婴儿急性心力衰竭（Acute Heart Failure,AHF,简称急性心衰）早期预警评分模型;应用logistic回归分析模型与神经网络模型预测验证婴儿急性心衰早期预警评分模型的准确性。方法纳入2012年1月至2020年10月期间于青岛大学附属妇女儿童医院CICU和PICU收治的有急性心衰高危因素的151例婴儿,收集其临床资料,应用二元logistic回归对影响因素进行分析,并根据ROC曲线建立婴儿急性心衰早期预警评分模型,应用二元logistic回归分析、多层感知器（Multilayer Perceptron,MLP）和径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络模型三种方法进行验证,以明确婴儿急性心衰早期预警评分的准确性和特异性。结果1.婴儿急性心衰早期预警评分模型的建立:将年龄、性别、血氧饱和度、体温、心率、呼吸频率、每小时尿量、情绪状态等变量进行Logistic回归分析,分析与AHF发作有关的因素,结果显示,心率（OR:1.014,95%CI:1.002-1.026,P＜0.05）、呼吸频率（OR:1.075,95%CI:1.031-1.121,P＜0.05）、血氧饱和度（OR:0.821,95%CI:0.809-0.963,P＜0.05）、每小时尿量（OR:0.985,95%CI:0.981-0.989,P＜0.05）、情绪状态（OR:1.519,95%CI:1.065-2.168,P＜0.05）的变化均为患儿AHF发作的高危因素。将以上Logistic回归分析中具有统计学意义的指标根据ROC曲线计算约登指数,取其前两个最大值对应的数值,并为方便于临床应用,将其均修正为最接近的整数。建立由血氧饱和度（SpO2,S）、每小时尿量（Urine,U）、心率（Pulse,P）、情绪状态（Emotion,E）、呼吸频率（Respiratory rate,R）组成的婴儿急性心衰早期预警评分模型。2.婴儿急性心衰早期预警评分模型的内部验证:Logistic回归模型对婴儿AHF发作的预测准确率为93.16%,对AHF未发作的预测准确率为85.45%,总体预测准确率为90.70%,ROC曲线下面积（AUC）为0.920;MLP神经网络模型在测试中对AHF发作的预测准确率为94.02%,对AHF未发作的预测准确率为56.36%,总体预测准确率为81.98%,ROC曲线下面积（AUC）为0.909;RBF神经网络模型在测试中对AHF发作的预测准确率为83.76%,对AHF未发作的预测准确率为89.09%,总体预测准确率为85.47%,ROC曲线下面积（AUC）为0.917。3.MLP神经网络模型在外部测试中对AHF发作的预测准确率为92.31%,对AHF未发作的预测准确率为80.00%,总体预测准确率为88.37%,ROC曲线下面积（AUC）为0.923;RBF神经网络模型在外部测试中对AHF发作的预测准确率为86.32%,对AHF未发作的预测准确率为72.73%,总体预测准确率为81.98%,ROC曲线下面积（AUC）为0.873。结论1.建立了以血氧饱和度、每小时尿量、心率、情绪状态、呼吸频率五个指标组成的婴儿急性心衰早期预警评分模型。2.应用二元logistic回归分析模型、MLP神经网络模型和RBF神经网络模型分别对婴儿急性心衰早期预警评分模型进行验证,证实婴儿AHF早期预警模型具有较高的预测准确率。
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