【摘 要】
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目标:通过整合ICU内电子病历系统数据建立一个可以提前48h预测重症患者发生急性肾损伤风险的模型,并验证其有效性及准确性。方法:将我院从2015年3月至2019年12月收住ICU的9628例重症患者纳入研究。AKI的诊断标准采用2012年KDIGO临床实践指南提供的肌酐或尿量标准。收集并分析所有患者的人口统计学、生命体征、检验检查、临床用药、临床干预等资料,累计242个变量。按排除标准筛选得出24
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目标:通过整合ICU内电子病历系统数据建立一个可以提前48h预测重症患者发生急性肾损伤风险的模型,并验证其有效性及准确性。方法:将我院从2015年3月至2019年12月收住ICU的9628例重症患者纳入研究。AKI的诊断标准采用2012年KDIGO临床实践指南提供的肌酐或尿量标准。收集并分析所有患者的人口统计学、生命体征、检验检查、临床用药、临床干预等资料,累计242个变量。按排除标准筛选得出2441名适合进入研究的患者,并按3:1拆分成推导组和验证组。血清肌酐和尿量不作为变量进入模型构建。对各项资料进行单因素分析,找出AKI的易感因素。在R studio软件帮助下,分别使用逻辑回归、随机森林、SVM、GBM、Adaboost、集成学习算法尝试构建模型。选择解释性强的逻辑回归算法,通过向前和向后的逐步回归筛选进入模型的指标,并得出最终模型和相应的ROC曲线。最后采用Hosmer-Lemeshow检验和决策曲线分析评价模型的性能。结果:在2441例患者中,AKI发病率为46.64%,发病时间集中在入ICU 3天内,AKI组的住院死亡率明显高于非AKI组（12.7%vs 1.3%,p<0.001）,有统计学差异。在单因素分析中发现了许多AKI危险因素:贫血、高血压、糖尿病、低氯、高钙、低pH、低血氧分压、高乳酸、低白细胞计数、低平均血红蛋白浓度、高血小板分布宽度、高凝血酶时间和低纤维蛋白原、造影剂、血管紧张素转化酶抑制剂、甘油果糖、咪达唑仑、右美托咪定使用等。在血压的亚组分析中发现,AKI的风险与血压的极端情况关系较大,而不是平均水平。最终推导出了包含白蛋白输注量、液体平衡、舒张压、血氧分压、血糖、血小板计数、基础血清肌酐、血清钠、年龄、去甲肾上腺素、PPI、腹腔感染、贫血、糖尿病、甘油果糖、营养途径的多变量模型,推导组和验证组AUC分别为0.822（95%CI,0.803-0.840）和 0.821（95%CI,0.787-0.855）。在 Hosmer-Lemeshow 检验中,数据集中在低概率区域且一致性较好,模型拟合优度好。在决策曲线分析中,推导组及验证组的曲线在很大的阈值区间范围内都比极端曲线高,模型的获益率较高、拟合较好。结论:推导出了一个全新的针对重症患者的AKI预测模型,可以早于尿量或肌酐的变化,提前48h预测患者的AKI风险,为AKI的早诊断早干预提供了更多可能。
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