目的 基于机器学习算法,构建行全身麻醉非心脏手术的老年患者术后急性肾损伤(AKI)的风险预测模型,为AKI早期识别和干预提供参考.方法 回顾性分析自2015 年10 月至2021 年10 月在中山大学附属第三医院择期行全身麻醉非心脏手术、年龄≥65 岁的9 512 例患者的临床资料,根据排除标准,最终纳入5 780 例患者为研究对象.使用LASSO回归分析筛选与AKI相关的重要变量进行AKI预测模型构建.计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)用于评估预测性能.通过SHAP模型对最优预测模型进行可解释化处理.结果 5 780 例患者中,789 例被诊断为术后AKI,发生率为 13.65
作者：陈潮金；饶静怡；叶欣妍；余文洁；段博；李璠；杨基荣；黑子清
来源：临床军医杂志 2023 年 51卷 7期
