背景脓毒症患者死亡率高。准确预测不良结局的发生,有助于医疗资源的有效分配。目的建立一种机器学习模型预测脓毒症患者早期死亡风险,辅助临床医生进行临床决策。方法从重症监护医疗信息市场(Medical Information Mart for Intensive C...背景脓毒症患者死亡率高。准确预测不良结局的发生,有助于医疗资源的有效分配。目的建立一种机器学习模型预测脓毒症患者早期死亡风险,辅助临床医生进行临床决策。方法从重症监护医疗信息市场(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)Ⅲ数据库筛选出符合Sepsis-3标准的脓毒症患者,随机抽取70%的病例作为训练集用于建立模型,其余30%的数据用作验证集。使用极度梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型集成相关参数预测脓毒症患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)死亡风险,预测能力通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估,并与简化急性生理评分(simplified acute physiology score,SAPS)Ⅱ、序贯性器官衰竭评分(sequential organ failure assessment,SOFA)、全身炎症反应综合征(systemic inflammatory response syndrome,SIRS)标准、快速器官衰竭评分(quick sequential organ failure assessment,qSOFA)等对比验证模型的预测价值。结果共纳入4939例脓毒症患者,其中ICU内死亡患者551例,存活患者4388例;以患者是否ICU死亡作为结局,建立XGBoost模型获得ROC曲线下面积(AUC)为0.848,敏感度0.841,特异性0.711,准确性0.726,均较其他评分高(P<0.05)。模型中排名前10的特征主要为:入ICU后24 h内血乳酸平均值、血管活性药物评分(vasoactive-inotropic score,VIS)、是否患有恶性肿瘤、天冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、阴离子间隙(anion gap,AG)、是否接受机械通气治疗、国际标准化比值(international normalized ratio,INR)、格拉斯哥昏迷指数(Glasgow coma scale,GCS)、重症监护病房类型、入ICU后24 h内血乳酸最大值。结论XGBoost模型较临床常用评分能够更加准确地预测脓毒症患者的死亡风险,有助于辅助临床决策,分配医疗资源。展开更多
背景重症监护病房内多重耐药菌(multidrug-resistant organisms,MDRO)感染发生率高,对接受重症监护的急性胰腺炎患者的抗生素治疗带来严峻挑战。目的对解放军总医院(以下简称“我院”)重症胰腺炎治疗中心重症监护病房和美国重症监护医...背景重症监护病房内多重耐药菌(multidrug-resistant organisms,MDRO)感染发生率高,对接受重症监护的急性胰腺炎患者的抗生素治疗带来严峻挑战。目的对解放军总医院(以下简称“我院”)重症胰腺炎治疗中心重症监护病房和美国重症监护医疗信息库Ⅳ版(Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅳ,MIMIC-Ⅳ)中急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)病例的病原菌和耐药情况进行分析,为抗感染的经验性治疗提供依据,探讨中美抗生素耐药形势差异及带来的启示。方法回顾性收集我院2018-2019年以及MIMIC-Ⅳ中2014-2019年的AP患者送检标本培养结果和药敏结果,分析AP患者感染的主要病原菌和耐药情况。结果我院AP患者数量为314例,培养鉴定出微生物菌株570株;MIMIC-Ⅳ中AP患者数量为604例,培养鉴定出微生物菌株368株。我院不同标本来源中(除尿液外)的微生物均以肺炎克雷伯菌(17.24%~26.92%)和鲍曼不动杆菌(13.56%~46.15%)为主;而MIMIC-Ⅳ中腹水、尿液和静脉血中检出最多的微生物分别为铜绿假单胞菌(17.39%)、大肠埃希菌(22.22%)和肺炎克雷伯菌(16.90%)等,呼吸道标本和中心静脉导管中以金黄色葡萄球菌(分别为28.37%和100%)最多,胆汁中凝固酶阴性葡萄球菌(21.43%)和金黄色葡萄球菌(14.29%)较多。我院肺炎克雷伯菌和鲍曼不动杆菌中MDRO的占比在90%以上,分别为94.55%和99.02%,铜绿假单胞菌和大肠埃希菌中MDRO的占比在80%以上,分别为82.14%和83.87%;MIMIC-Ⅳ中肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌和大肠埃希菌中MDRO的占比分别为25.93%,27.59%和26.83%。结论国内外重症数据库中急性胰腺炎患者标本分离到的微生物主要为革兰阴性菌,国外首位为金黄色葡萄球菌,国内首位为肺炎克雷伯菌,主要阴性菌耐药情况较国外明显严重。展开更多
文摘背景脓毒症患者死亡率高。准确预测不良结局的发生,有助于医疗资源的有效分配。目的建立一种机器学习模型预测脓毒症患者早期死亡风险,辅助临床医生进行临床决策。方法从重症监护医疗信息市场(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)Ⅲ数据库筛选出符合Sepsis-3标准的脓毒症患者,随机抽取70%的病例作为训练集用于建立模型,其余30%的数据用作验证集。使用极度梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型集成相关参数预测脓毒症患者重症监护病房(intensive care unit,ICU)死亡风险,预测能力通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估,并与简化急性生理评分(simplified acute physiology score,SAPS)Ⅱ、序贯性器官衰竭评分(sequential organ failure assessment,SOFA)、全身炎症反应综合征(systemic inflammatory response syndrome,SIRS)标准、快速器官衰竭评分(quick sequential organ failure assessment,qSOFA)等对比验证模型的预测价值。结果共纳入4939例脓毒症患者,其中ICU内死亡患者551例,存活患者4388例;以患者是否ICU死亡作为结局,建立XGBoost模型获得ROC曲线下面积(AUC)为0.848,敏感度0.841,特异性0.711,准确性0.726,均较其他评分高(P<0.05)。模型中排名前10的特征主要为:入ICU后24 h内血乳酸平均值、血管活性药物评分(vasoactive-inotropic score,VIS)、是否患有恶性肿瘤、天冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,AST)、阴离子间隙(anion gap,AG)、是否接受机械通气治疗、国际标准化比值(international normalized ratio,INR)、格拉斯哥昏迷指数(Glasgow coma scale,GCS)、重症监护病房类型、入ICU后24 h内血乳酸最大值。结论XGBoost模型较临床常用评分能够更加准确地预测脓毒症患者的死亡风险,有助于辅助临床决策,分配医疗资源。
文摘背景重症监护病房内多重耐药菌(multidrug-resistant organisms,MDRO)感染发生率高,对接受重症监护的急性胰腺炎患者的抗生素治疗带来严峻挑战。目的对解放军总医院(以下简称“我院”)重症胰腺炎治疗中心重症监护病房和美国重症监护医疗信息库Ⅳ版(Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅳ,MIMIC-Ⅳ)中急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)病例的病原菌和耐药情况进行分析,为抗感染的经验性治疗提供依据,探讨中美抗生素耐药形势差异及带来的启示。方法回顾性收集我院2018-2019年以及MIMIC-Ⅳ中2014-2019年的AP患者送检标本培养结果和药敏结果,分析AP患者感染的主要病原菌和耐药情况。结果我院AP患者数量为314例,培养鉴定出微生物菌株570株;MIMIC-Ⅳ中AP患者数量为604例,培养鉴定出微生物菌株368株。我院不同标本来源中(除尿液外)的微生物均以肺炎克雷伯菌(17.24%~26.92%)和鲍曼不动杆菌(13.56%~46.15%)为主;而MIMIC-Ⅳ中腹水、尿液和静脉血中检出最多的微生物分别为铜绿假单胞菌(17.39%)、大肠埃希菌(22.22%)和肺炎克雷伯菌(16.90%)等,呼吸道标本和中心静脉导管中以金黄色葡萄球菌(分别为28.37%和100%)最多,胆汁中凝固酶阴性葡萄球菌(21.43%)和金黄色葡萄球菌(14.29%)较多。我院肺炎克雷伯菌和鲍曼不动杆菌中MDRO的占比在90%以上,分别为94.55%和99.02%,铜绿假单胞菌和大肠埃希菌中MDRO的占比在80%以上,分别为82.14%和83.87%;MIMIC-Ⅳ中肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌和大肠埃希菌中MDRO的占比分别为25.93%,27.59%和26.83%。结论国内外重症数据库中急性胰腺炎患者标本分离到的微生物主要为革兰阴性菌,国外首位为金黄色葡萄球菌,国内首位为肺炎克雷伯菌,主要阴性菌耐药情况较国外明显严重。
