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目的严重脓毒症/脓毒性休克患者死亡风险较高,目前评估严重脓毒症/脓毒性休克预后的评分众多,但仍存在较多争议;随机森林是目前预测准确率较高的—种统计学习理论,本研究旨在建立一种基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后模型,并探讨其预测严重脓毒症/脓毒性休克患者预后的价值。方法纳入2013年10月至2015年9月中国的14家三甲医院重症医学科中严重脓毒症/脓毒性休克患者有效病例共497例。所有入选的严重脓毒症和脓毒性休克患者均追踪其病情预后发展情况,分为28天死亡组及28天生存组,记录基础资料、生命体征及症状、生化指标及血常规、预后结果及评分等。通过对以上各项指标的筛选,得到关于严重脓毒症/脓毒性休克预后的特异性指标,运用特异性指标构建随机森林模型,比较随机森林模型与SOFA和APACHE Ⅱ的评估效能,并根据预后的结果确立预后的风险分级。结果(1)对于严重脓毒症和脓毒性休克患者,死亡组的年龄高于生存组;死亡组第一天24小时尿量低于生存组,尿素氮和肌酐高于生存组,血小板计数低于生存组;第3天死亡组的心率高于生存组、平均动脉压低于生存组、发生紫绀和皮肤湿冷的比例高于生存组;第5天死亡组体温高于生存组、平均动脉压低于生存组、心率高于生存组、24小时尿量低于生存组,血小板计数低于生存组,死亡组中发生发热、紫绀、呼吸困难、皮肤湿冷及花斑的比例高于生存组(P<0.05)。由第一步比较筛选出构成模型的特异性参数为:年龄,第一天的24小时尿量、尿素氮、肌酐、血小板计数;第三天心率、平均动脉压、有否紫绀、有否皮肤湿冷;第5天的是否发热、是否呼吸困难、体温、心率、平均动脉压、有否紫绀、皮肤湿冷、有否花斑、24小时尿量、血小板计数。(2)随机森林模型预测28天死亡率的AUC为0.836,敏感性为86.1%,特异性为77%,正确率为80.7%;第1天APACHE Ⅱ预测28天死亡率的AUC为0.59,敏感性为49.8%,特异性为68.6%,正确率为61%;第3天APACHE Ⅱ预测28天死亡率的AUC为0.67,敏感性为31.8%,特异性为87.8%,正确率为66%;第5天APACHE Ⅱ预测28天死亡率的AUC为0.758,敏感性为72.1%,特异性为75.7%,正确率为72%;第1天SOFA预测28天死亡率的AUC为0.643,敏感性为49.8%,特异性为79.1%,正确率为58%;第3天SOFA预测28天死亡率的AUC为0.554,敏感性为49.3%,特异性为75.7%,正确率为65%;第5天SOFA预测28天死亡率的AUC为0.766,敏感性为74.6%,特异性为74.7%,正确率为73%。比较RF模型、APACHE Ⅱ、SOFA的AUC发现:RF模型的预测价值高于第1、3、5天的 APACHE Ⅱ 和 SOFA。(3)根据投票率分布情况将投票率在0~0.35定义为低风险,0.36~0.65定义为中风险,0.65~1定义为高风险。结论1.基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后评估模型能够有效预测严重脓毒症及脓毒性休克患者的28天死亡风险2.基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后评估模型的预测价值优于SOFA及APACHE Ⅱ评分