李国辉
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
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- 基于多维动态特征的重症患者死亡风险预测模型构建被引量：1
- 2023年
- 目的基于医院信息系统(HIS)收集的重症患者多维动态临床特征,采用随机森林算法构建死亡风险预测模型,并比较该模型和急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)模型的预测效能。方法从中南大学湘雅三医院HIS系统提取2014年1月至2020年6月收治的10925例年龄在14岁以上的重症住院患者病历资料,同时提取所有重症患者的APACHEⅡ评分记录,并基于APACHEⅡ评分系统中提出的死亡风险计算公式计算患者的预期死亡概率。将有APACHEⅡ评分记录的689个样本作为测试集;其他10236个样本数据用于建立随机森林模型,其中随机选取10%(n=1024)作为验证集,90%(n=9212)作为训练集。按照病危结束前3 d的时间序列选取患者一般资料、生命体征数据、生化检验结果和静脉用药剂量等临床特征,构建重症患者死亡风险预测的随机森林模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),通过ROC曲线下面积(AUROC)评价模型预测效能;根据精准率(Precision)和召回率(Recall)绘制Precision-Recall曲线(PR曲线),通过PR曲线下面积(AUPRC)评价模型的分类准确性;绘制校准曲线,通过校准度指标Brier分数评估模型预测的事件发生概率与实际发生概率的一致性。结果10925例重症患者均纳入分析,其中男性7797例(占71.4%),女性3128例(占28.6%);年龄(58.9±16.3)岁;中位住院时间12(7,20)d;8538例(78.2%)患者入重症监护病房(ICU),中位ICU住院时间66(13,151)h;住院病死率19.0%(2077/10925)。与存活组(n=8848)比较,死亡组(n=2077)患者年龄更大(岁:60.1±16.5比58.5±16.4,P<0.01),入ICU比例更高〔82.8%(1719/2077)比77.1%(6819/8848),P<0.01〕,且合并高血压、糖尿病及脑卒中史的比例亦更高〔44.7%(928/2077)比36.3%(3212/8848),20.0%(415/2077)比16.9%(1495/8848),15.5%(322/2077)比10.0%(885/8848),均P<0.01〕。在测试集数据中,随机森林模型对重症患者住院期间死亡风险的预测价值大于APACHEⅡ模型,主要表现为
- 赵尚平赵尚平汤观秀郭延明杨明施杨明施
- 关键词：重症
