目的:探讨机器学习方法对创伤合并急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者院内死亡的预测价值。方法:采用回顾性非干预性病例对照研究。从于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ（MIMICⅢ）数据库中提取符合柏林ARDS标准定义的创伤合并ARDS患者，收集患者的基本信息〔包括性别、年龄、体质量指数（BMI）、pH值、氧合指数、实验室指标、重症监护病房（ICU）住院时间、行机械通气（MV）或连续性肾脏替代治疗（CRRT）比例、急性生理学评分Ⅲ（APSⅢ）、序贯器官衰竭评分（SOFA）和简化急性生理学评分Ⅱ（SAPSⅡ）〕、并发症和合并症〔包括高血压、糖尿病、感染、急性失血性贫血、脓毒症、休克、酸中毒和肺炎〕以及预后情况。采用多因素Logistic回归分析筛选有意义的变量（
P<0.05），构建Logistic回归模型、XGBoost模型和人工神经网络模型，并绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）评估3个模型对创伤合并ARDS患者院内死亡的预测价值。
结果:共纳入760例创伤合并ARDS患者，其中轻度346例，中度301例，重度113例；院内存活618例，院内死亡142例；736例接受MV，65例接受CRRT。多因素Logistic回归分析筛选出有意义的变量，包括年龄〔优势比（
OR）＝1.035，95
作者：唐瑞；唐雯；王导新
来源：中华危重病急救医学 2022 年 34卷 3期
