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目的:探讨院内心脏骤停(in-hospital cardiac arrest, IHCA)的影响因素,建立列线图预测模型。方法:回顾性收集2008—2019年美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ中进入重症监护室(intensive care unit, ICU)治疗的患者作为研究对象,排除未成年、重复入院及ICU停留小于24 h的患者,随机将人群分为训练集和内部验证集(7∶3)。采用单因素和多因素Logistic回归分析IHCA的影响因素并建立列线图模型,通过校正曲线、受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)以及决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)对模型进行评价。选择急诊重症监护室合作研究数据库的重症人群数据对模型进行外部验证。结果:本研究共纳入41 951例重症患者,随机分为训练集( n=29 366)和内部验证集( n=12 585)。多因素分析发现心肌梗死、肺源性心脏病、心源性休克、呼吸衰竭、急性肾损伤、呼吸频率、葡萄糖、红细胞压积、钠、阴离子间隙、血管活性药物和有创机械通气是IHCA的独立影响因素,结合以上变量构建列线图。在训练集中,列线图ROC的曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.817(95

作者:梁立丰;张文娟

来源:中华急诊医学杂志 2023 年 32卷 1期

知识库介绍

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作者:
梁立丰;张文娟
来源:
中华急诊医学杂志 2023 年 32卷 1期
标签:
院内心脏骤停 重症监护室 危重症 列线图 临床预测模型 In-hospital cardiac arrest Intensive care unit Critically illness Nomogram Clinical predictive model
目的:探讨院内心脏骤停(in-hospital cardiac arrest, IHCA)的影响因素,建立列线图预测模型。方法:回顾性收集2008—2019年美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ中进入重症监护室(intensive care unit, ICU)治疗的患者作为研究对象,排除未成年、重复入院及ICU停留小于24 h的患者,随机将人群分为训练集和内部验证集(7∶3)。采用单因素和多因素Logistic回归分析IHCA的影响因素并建立列线图模型,通过校正曲线、受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)以及决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)对模型进行评价。选择急诊重症监护室合作研究数据库的重症人群数据对模型进行外部验证。结果:本研究共纳入41 951例重症患者,随机分为训练集( n=29 366)和内部验证集( n=12 585)。多因素分析发现心肌梗死、肺源性心脏病、心源性休克、呼吸衰竭、急性肾损伤、呼吸频率、葡萄糖、红细胞压积、钠、阴离子间隙、血管活性药物和有创机械通气是IHCA的独立影响因素,结合以上变量构建列线图。在训练集中,列线图ROC的曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.817(95