【摘 要】
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目的使用XGBoost算法开发加强监护病房(ICU)中脓毒症患者住院死亡风险的预测模型。方法使用美国大型重症数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源;根据2016年发布的第三版脓毒症诊断和定
【机 构】
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北京大学医学信息学中心,北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:81771938、81301296);北京大学临床+X基金(项目编号:PKU2017LCX05)
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目的使用XGBoost算法开发加强监护病房(ICU)中脓毒症患者住院死亡风险的预测模型。方法使用美国大型重症数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源;根据2016年发布的第三版脓毒症诊断和定义标准,选取数据库中的脓毒症患者,提取其生命体征、实验室检查等数据;使用XGBoost开发模型,并比较其与SVM模、SAPS-Ⅱ模型的预测性能。结果共纳入10487例脓毒症患者,住院死亡率20.80%。XGBoost模型的受试者工作特征曲线下面积(AUROC)为0.836 (95%置信区间:0.819-0.853),优于SVM模型和SAPS-Ⅱ模型。Hosmer–Lemeshow检验显示,XGBoost模型拥有优秀的校准度。结论基于XGBoost的ICU脓毒症患者住院死亡风险预测模型能准确地辅助临床医生进行风险预测,从而采取合适的临床干预以降低ICU脓毒症患者的死亡率。
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