目的基于改进的机器学习模型建立重症急性胰腺炎诊断的早期预测模型,并分析其临床价值。方法纳入2014年1月至2023年8月陆军特色医学中心消化内科、肝胆外科以及联勤保障部队第九四五医院急诊与重症医学科收治的352例急性胰腺炎患者,根...目的基于改进的机器学习模型建立重症急性胰腺炎诊断的早期预测模型,并分析其临床价值。方法纳入2014年1月至2023年8月陆军特色医学中心消化内科、肝胆外科以及联勤保障部队第九四五医院急诊与重症医学科收治的352例急性胰腺炎患者,根据病情严重程度将其分为重症组(n=88)和非重症组(n=264),开展病例对照研究。利用RUSBoost模型以及改进的阿基米德优化算法,分析入院48 h内的39项常规实验室生化指标,帮助构建重症急性胰腺炎早期诊断预测模型,同步完成特征筛选和超参数优化,并利用ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析,对筛选出的特征进行价值分析。结果在训练集上,改进机器学习模型的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.922;在测试集上,改进机器学习模型的AUC达到了0.888。基于改进机器学习模型筛选出的预测重症急性胰腺炎发生的4个关键特征分别为C反应蛋白、血氯、血镁、纤维蛋白原水平,与ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析结果相吻合。结论应用改进机器学习模型分析实验室检查结果,可帮助临床早期预测重症急性胰腺炎的发生。展开更多
主观全面评定(subjective global assessment,SGA;名词编号:01.030)又称"主观整体评定"。1984年加拿大学者德茨基(A.Detsky)提出。1987年发表,以主观评价为主。患者参与的主观全面评定(scored patient-generated subjective g...主观全面评定(subjective global assessment,SGA;名词编号:01.030)又称"主观整体评定"。1984年加拿大学者德茨基(A.Detsky)提出。1987年发表,以主观评价为主。患者参与的主观全面评定(scored patient-generated subjective global assessment,PG-SGA;名词编号:01.031)在SGA基础上发展起来,1994年由美国奥特里(F.D.Ottery)提出,与SGA类似,但有患者自我评定和医务人员评定两部分,PG-SGA与SGA本质类似。展开更多
多年来,全球肠外肠内营养学界同道们都在寻求营养不良诊断标准的统一,既需要确定营养不良诊断标准,也需要考虑营养不良指标在不同国家、不同种族的正常值和按临床研究得到的切割点(cut-off point)。全球(营养)领导层倡议营养不良(Global...多年来,全球肠外肠内营养学界同道们都在寻求营养不良诊断标准的统一,既需要确定营养不良诊断标准,也需要考虑营养不良指标在不同国家、不同种族的正常值和按临床研究得到的切割点(cut-off point)。全球(营养)领导层倡议营养不良(Global Leadership Initiative on Malnutrition,GLIM)诊断标准于2018年9月在美国肠外肠内营养学会(American Society for Parenteral and Enteral Nutrition,ASPEN)和欧洲临床营养和代谢学会(European Society for Clinical Nutrition and Metabolism,ESPEN)网站发表。2019年初在纸质版杂志《JPEN》及《Clinical Nutrition》发表。GLIM在《全国科学技术名词审定委员会-肠外肠内营养学分名词-2019》有记载。GLIM中的某些阈值可能会随着时间的推移而有演变,但是从主观评定营养不良(如SGA、PG-SGA),发展到用表现型指标、病因型指标诊断营养不良的方向是正确的。高质量的前瞻性临床有效性验证报告和前瞻性多中心临床应用数据分析,将是GLIM改进的基础。2016年《疾病分类与代码》GB/T(中国ICD-10扩充版)及2019年《关于全国三级公立医院绩效考核通知〔2019〕》以及国家医保局信息业务数据库等三个方面文件均收录了营养风险、营养不良、重度(严重)营养不良作为疾病名称。目前临床各学科都在推行个体化医疗,但是临床各科室的实际情况不同。对肠外肠内营养支持疗法的临床应用来说,与对癌症患者的精准医疗、靶向治疗是有很大的距离。2004年12月,中华医学会肠外肠内营养学分会(Chinese Society for Parenteral and Enteral Nutritional,CSPEN)常委会组建营养风险-不足-营养支持-结局-成本效果比(Nutritional risk-undernutrition-support-outcome-cost effectiveness ratio,NUSOC)多中心分享数据库协作组,该协作组的目标是分出哪些患者需要肠外肠内营养支持疗法,合理应用前提下让患者受益。中国的疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups,DRG)正在用采集大数据办法来完善DRG(初级阶段DIP,即按病种打包)的制定,就需要让大数据收集系统看到有代码的营养风险和营养不良两个疾病名称,需要填写在出院病案的首页。展开更多
文摘目的基于改进的机器学习模型建立重症急性胰腺炎诊断的早期预测模型,并分析其临床价值。方法纳入2014年1月至2023年8月陆军特色医学中心消化内科、肝胆外科以及联勤保障部队第九四五医院急诊与重症医学科收治的352例急性胰腺炎患者,根据病情严重程度将其分为重症组(n=88)和非重症组(n=264),开展病例对照研究。利用RUSBoost模型以及改进的阿基米德优化算法,分析入院48 h内的39项常规实验室生化指标,帮助构建重症急性胰腺炎早期诊断预测模型,同步完成特征筛选和超参数优化,并利用ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析,对筛选出的特征进行价值分析。结果在训练集上,改进机器学习模型的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.922;在测试集上,改进机器学习模型的AUC达到了0.888。基于改进机器学习模型筛选出的预测重症急性胰腺炎发生的4个关键特征分别为C反应蛋白、血氯、血镁、纤维蛋白原水平,与ReliefF算法特征重要性排序和Logistic多因素分析结果相吻合。结论应用改进机器学习模型分析实验室检查结果,可帮助临床早期预测重症急性胰腺炎的发生。
文摘主观全面评定(subjective global assessment,SGA;名词编号:01.030)又称"主观整体评定"。1984年加拿大学者德茨基(A.Detsky)提出。1987年发表,以主观评价为主。患者参与的主观全面评定(scored patient-generated subjective global assessment,PG-SGA;名词编号:01.031)在SGA基础上发展起来,1994年由美国奥特里(F.D.Ottery)提出,与SGA类似,但有患者自我评定和医务人员评定两部分,PG-SGA与SGA本质类似。
文摘多年来,全球肠外肠内营养学界同道们都在寻求营养不良诊断标准的统一,既需要确定营养不良诊断标准,也需要考虑营养不良指标在不同国家、不同种族的正常值和按临床研究得到的切割点(cut-off point)。全球(营养)领导层倡议营养不良(Global Leadership Initiative on Malnutrition,GLIM)诊断标准于2018年9月在美国肠外肠内营养学会(American Society for Parenteral and Enteral Nutrition,ASPEN)和欧洲临床营养和代谢学会(European Society for Clinical Nutrition and Metabolism,ESPEN)网站发表。2019年初在纸质版杂志《JPEN》及《Clinical Nutrition》发表。GLIM在《全国科学技术名词审定委员会-肠外肠内营养学分名词-2019》有记载。GLIM中的某些阈值可能会随着时间的推移而有演变,但是从主观评定营养不良(如SGA、PG-SGA),发展到用表现型指标、病因型指标诊断营养不良的方向是正确的。高质量的前瞻性临床有效性验证报告和前瞻性多中心临床应用数据分析,将是GLIM改进的基础。2016年《疾病分类与代码》GB/T(中国ICD-10扩充版)及2019年《关于全国三级公立医院绩效考核通知〔2019〕》以及国家医保局信息业务数据库等三个方面文件均收录了营养风险、营养不良、重度(严重)营养不良作为疾病名称。目前临床各学科都在推行个体化医疗,但是临床各科室的实际情况不同。对肠外肠内营养支持疗法的临床应用来说,与对癌症患者的精准医疗、靶向治疗是有很大的距离。2004年12月,中华医学会肠外肠内营养学分会(Chinese Society for Parenteral and Enteral Nutritional,CSPEN)常委会组建营养风险-不足-营养支持-结局-成本效果比(Nutritional risk-undernutrition-support-outcome-cost effectiveness ratio,NUSOC)多中心分享数据库协作组,该协作组的目标是分出哪些患者需要肠外肠内营养支持疗法,合理应用前提下让患者受益。中国的疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups,DRG)正在用采集大数据办法来完善DRG(初级阶段DIP,即按病种打包)的制定,就需要让大数据收集系统看到有代码的营养风险和营养不良两个疾病名称,需要填写在出院病案的首页。
