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目的
急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)与危重症患儿不良预后独立相关。然而AKI的主要生物标记物血清肌酐却为损伤晚期标记物,且可造成诊断延迟。本研究旨在采用电子病历(electronic health record,EHR)数据于综合性PICU建立并验证一项基于数据的AKI多变量临床预测模型。
设计采用回顾性数据推导并验证一项预测模型。
对象2003年5月至2015年3月间入院的所有1个月~21岁患者中,入院时无AKI,最终存活且住ICU至少24 h者。
场所一家多学科三级PICU。
干预措施主要预后指标为早期AKI,定义为入ICU 72 h内发生的AKI。根据入ICU 12 h内的EHR数据,采用多因素Logistic回归法推导儿童早期AKI风险评分。
测量方法和主要结果研究共纳入9 396例患儿,其中4%发生早期AKI,此类患儿病死率显著高于未发生早期AKI者(26% vs.3.3%,P<0.001)。共检验候选变量33项,最终模型包含7项预测因子,分辨力良好(受试者工作特征曲线下面积=0.84)且标度适当。该模型经两项验证集验证,分辨力均良好,受试者工作特征曲线下面积分别为0.81及0.86。
结论本研究制定并验证了儿童早期AKI风险评分,作为一项基于数据的AKI临床预测模型,对综合性PICU患儿分辨力及标度均良好。它仅采用入ICU 12 h内可随时获得的客观EHR数据,可推广用于各PICU。将该预测模型设计成自动临床决策支持系统,可指导制定预防、治疗及研究策略。