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慢性心力衰竭合并肺部感染患者院内死亡风险预测:基于可解释性机器学习方法
1
作者 申采玉 王帅 +4 位作者 周锐盈 汪雨贺 高琴 陈兴智 杨枢 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1141-1148,共8页
目的 使用可解释性机器学习方法预测慢性心力衰竭(CHF)合并肺部感染患者的院内死亡风险。方法 回顾性分析MIMIC-IV数据库中诊断为CHF合并肺部感染的1415例患者病历信息。按病原体种类将患者划分为合并细菌性肺炎(841例)、合并非细菌性肺... 目的 使用可解释性机器学习方法预测慢性心力衰竭(CHF)合并肺部感染患者的院内死亡风险。方法 回顾性分析MIMIC-IV数据库中诊断为CHF合并肺部感染的1415例患者病历信息。按病原体种类将患者划分为合并细菌性肺炎(841例)、合并非细菌性肺炎(574例)两个亚组,采用Kaplan-Meier生存曲线描述不同亚组的死亡风险差异。基于单因素分析和LASSO回归筛选特征。分别构建LR、AdaBoost、XGBoost、LightGBM模型,通过准确性、精确度、F1值、AUC等指标比较模型性能,使用eICU-CRD数据库进行外部验证。应用SHAP算法对XGBoost模型进行解释性分析。结果 内部测试集中XGBoost模型预测CHF合并肺部感染患者院内死亡风险的准确性高于其他模型。外部测试集显示,合并细菌性肺炎、合并非细菌性肺炎两亚组中XGBoost模型的AUC值分别为0.691(95%CI:0.654~0.720)、0.725(95%CI:0.577~0.782)。相较于其他模型,XGBoost模型表现出了更好的预测能力和稳定性。结论 在预测CHF合并肺部感染患者的院内死亡风险方面,XGBoost模型的综合表现优于其他3种模型。SHAP算法为模型提供了明确解释,有助于临床医生进行决策。 展开更多
关键词 慢性心力衰竭 肺部感染 预测模型 SHAP算法 机器学习
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基于MIMIC-Ⅲ的脓毒症患者临床特点与预后相关性分析 被引量：2
2
作者 汪雨贺 王雪 +4 位作者 高山 刘慧慧 李萌 李言 张永 《临床急诊杂志》 CAS 2022年第12期863-869,共7页
目的:分析不同感染解剖来源、组织灌注和免疫状态的脓毒症患者的预后差异并探讨其与预后相关性。方法:回顾性分析重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)中首次入住ICU的成人(≥18岁)初诊脓毒症患者的病历信息。共纳入1540例患者,根据脓毒症... 目的:分析不同感染解剖来源、组织灌注和免疫状态的脓毒症患者的预后差异并探讨其与预后相关性。方法:回顾性分析重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)中首次入住ICU的成人(≥18岁)初诊脓毒症患者的病历信息。共纳入1540例患者,根据脓毒症患者不同感染解剖来源、组织灌注和免疫状态将其分为不同亚组,采用多因素Cox回归分析,以确定不同感染解剖来源28 d病死率之间的相关性。采用Kaplan-Meier生存曲线,以显示不同免疫状态和组织灌注状态脓毒症患者28 d病死率。结果:①纳入研究的脓毒症患者28 d总体病死率为20.5%,自发性腹膜炎病死率最高(61.9%),其次是肺、内脏穿孔,病死率分别为26.4%、25.6%,肾盂肾炎病死率最低(7.7%),不同感染解剖来源病死率差异有统计学意义(P<0.01),且校正差异仍有统计学意义(P<0.01)。②在纳入的免疫状态标准中[实体器官移植(SOT)、造血干细胞移植、糖皮质激素等],仅SOT差异有统计学意义(P<0.05),SOT与非SOT脓毒症患者病死率分别为9.9%和21.0%。③难治性低血压的脓毒症患者病死率为29.8%,无难治性低血压者病死率为14.2%,差异有统计学意义(P<0.01);高乳酸血症的脓毒症患者病死率为26.0%,非高乳酸血症的脓毒症患者为16.1%(P<0.01)。结论:不同感染解剖来源的脓毒症预后存在差异,组织灌注差提示更高的脓毒症病死率,而接受SOT的脓毒症患者病死率更低。脓毒症临床分型可减少异质性对脓毒症临床预后判断的影响,有助于提升其临床精准医疗和科学研究。 展开更多
关键词 脓毒症 异质性 感染解剖来源 免疫状态 病死率 重症监护医学信息数据库
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某三级教学医院呼吸重症病房抗菌药物管理核查表的临床应用及评价 被引量：1
3
作者 王雪 汪雨贺 +4 位作者 高山 侯婷婷 洪磊 朱裕林 张永 《中华全科医学》 2022年第10期1792-1796,共5页
目的分析抗菌药物管理核查表实施前后呼吸监护室(RICU)抗菌药物的使用情况,探讨其临床价值。方法使用具有RICU特点的抗菌药物管理核查表,并回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2013年1月—2019年12月RICU所有患者的抗菌药物使用情况,将201... 目的分析抗菌药物管理核查表实施前后呼吸监护室(RICU)抗菌药物的使用情况,探讨其临床价值。方法使用具有RICU特点的抗菌药物管理核查表,并回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2013年1月—2019年12月RICU所有患者的抗菌药物使用情况,将2013年1月—2015年12月实施核查表前的住院患者设为对照组,2017年1月—2019年12月实施核查表后的住院患者设为干预组,计算分析2组患者抗菌药物使用强度(AUD)、病原学送检、住院时间、好转率等信息。结果抗菌药物管理核查表实施后,对照组(329例)与干预组(550例)AUD值分别为207.51 DDD/(100人·d)和146.21 DDD/(100人·d),特殊级抗菌药物使用率分别为67.99%(223/328)和25.83%(124/480,χ^(2)=141.313,P<0.001),联合用药比例分别为94.82%(311/328)和65.21%(313/480,χ^(2)=97.132,P<0.001),抗菌药物使用前微生物送检率分别为92.68%(304/328)和97.50%(468/480,χ^(2)=10.621,P=0.001),住院时间由8(6,13)d降至8(5,12)d,差异有统计学意义(Z=-1.965,P=0.049)。结论实施抗菌药物管理核查表可以降低抗菌药物使用强度,减少联合用药及高级别抗菌药物使用,有助于规范抗菌药物应用,具有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 抗菌药物管理核查表 呼吸监护室 抗菌药物 合理用药 评价
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