风险预测


背景:急性肾损伤(AKI)是住院患者常见的危重症之一,患急性肾损伤的影响因素有多方面,并且病症数据获取困难,治疗时间窗口期也短。早期发现AKI对降低死亡率至关重要。

方法:调用MIMIC-IV数据,建立危重症术后患者AKI预测模型。 将1585例重症监护室(ICU)患者按7:3随机分为训练集(n=1109)和预测集(n=476)。对数据进行LASSO回归分析,利用工作特性曲线下面积(AUROC)对模型进行评判,利用Hosmer-Lemeshow(HL)进行拟合度检验。

结果:最终确定填写信息是急性肾损伤的独立危险因素。模型在训练集的AUROC为0.901(95%可信区间:0.856~0.946)。AUROC为0.851(95%可信区间:0.808~0.894)。上述两组AUROC表示该模型具有较好的区分度,两组均大于70%,Hosmer-Lemeshow(HL)检验 显示P>0.05,表明模型拟合度良好。

结论:本次的预测模型可用于手术后AKI患者的识别,为临床医生或住院患者本人能过更快捷的自测风险提供依据。