【摘 要】
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背景与目的:急性肾损伤（Acute kidney injury,AKI）是重症病房（Intensive care unite,ICU）住院患者的常见并发症,它常继发远隔器官损伤如肺损伤,进而显著增加机械通气的需求,增加死亡率。并且医院获得性AKI与社区获得性AKI患者的机械通气应用率和预后存在明显差异。既往研究仅对AKI患者机械通气的风险进行了简单的描述,没有预测AKI后机械通气的发生和详细分析不
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背景与目的:急性肾损伤（Acute kidney injury,AKI）是重症病房（Intensive care unite,ICU）住院患者的常见并发症,它常继发远隔器官损伤如肺损伤,进而显著增加机械通气的需求,增加死亡率。并且医院获得性AKI与社区获得性AKI患者的机械通气应用率和预后存在明显差异。既往研究仅对AKI患者机械通气的风险进行了简单的描述,没有预测AKI后机械通气的发生和详细分析不同亚型AKI患者机械通气的相关影响因素。因此,本研究旨在通过建立ICU中AKI后机械通气的机器学习预测模型和风险分层,并分析和对比医院获得性AKI与社区获得性AKI后机械通气独立相关因素,来充分识别和早期预警AKI患者的呼吸不良结局,改善AKI患者的预后。方法:本研究分为两个部分。第一部分,回顾性调查我院2008年1月至2019年2月ICU的住院患者,根据2012年全球改善肾脏疾病预后组织（Kidney Disease:Improving Global Outcomes,KDIGO）提出的AKI诊断指南和纳入排除标准,筛选出目标AKI人群。应用递归特征消除法（Recursive feature elimination,RFE）筛选出显著预测变量。应用Light GBM、XGBoost等多种机器学习方法和传统统计方法建立AKI后机械通气的预测模型,对比各模型的预测效果,选出最佳预测模型。同时,根据筛选出的预测变量构建基于风险指数的风险分层。第二部分,将第一部分筛选出的AKI患者,分组为医院获得性AKI和社区获得性AKI,首先分析两组患者临床特征的差异,后应用Logistic回归,分析各组AKI后机械通气的相关因素,并对比两组独立相关因素的差异。结果:1、（1）通过调查重症病房128430例住院患者,共5349例纳入本研究,其中单纯AKI组4186例,AKI后机械通气组1163例。通过降采样使病例组与对照组样本数均衡,最终2314例用于建立模型。（2）应用RFE法筛选出19个显著变量建立模型。对比九种AKI后机械通气的预测模型,Light GBM预测模型较其他模型有更好的预测能力,在测试集获得受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.839,准确率为0.797,召回率为0.783,精确率为0.823和F1值为0.803。（3）基于预测模型中的预测变量,建立了风险指数模型,并将患者分为3个风险层。在训练集和测试集,随着风险层增加,患者机械通气应用率逐渐增加,差异有统计学意义。风险指数在训练集的AUC为0.789（0.768-0.809）,在测试集的AUC为0.776（0.734-0.819）。2、第二部分共纳入5349例AKI患者,其中医院获得性AKI组2890例,社区获得性AKI组2459例。（1）在ICU中,与社区获得性AKI组比较,医院获得性AKI组机械通气应用率高（23.6%比19.6%,P＜0.001）,血滤应用率低（8.7%比17.3%,P＜0.001）,利尿剂应用率高（81.3%比69.7%,P＜0.001）,中位ICU住院天数长（14天比12天,P＜0.001）。（2）心肺大血管手术、其他外科手术、休克、双肺感染、应用血管活性药物、心力衰竭、慢性肺部疾病、高血磷、低凝血酶原活动度和脉搏增快为两组患者AKI后机械通气的共同危险因素。（3）AKI3期、高血钙、总胆红素、C反应蛋白、体温、急性脑血管病和低血钙为医院获得性AKI组特有的AKI后机械通气的危险因素。急性胰腺炎和肿瘤为社区获得性AKI组特有的AKI后机械通气的危险因素。结论:1、用19个常用变量建立了AKI后机械通气的机器学习预测模型。模型预测准确率显著高于传统统计学模型。预测模型能早期预警ICU中AKI后机械通气的风险并准确识别主要危险因素。2、构建了基于风险指数的风险分层,实用性强,便于临床直观评估AKI患者机械通气的风险。3、ICU中医院获得性AKI机械通气和利尿剂应用率较高、血滤应用率较低、中位ICU住院天数较长。多器官功能不全和急性炎症反应为医院获得性AKI后机械通气的危险因素。
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