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目的:分析重症监护病房(ICU)脓毒症患者预后危险因素,构建列线图模型,并进行预测效能验证。方法:使用美国重症监护医学信息数据库Ⅳ〔MIMIC-Ⅳ(version 2.0)〕中的数据进行回顾性队列研究。收集符合Sepsis-3诊断标准的6 500例脓毒症患者的信息,包括人口学特征、合并症、入ICU 24 h内实验室指标、最终随访结局等资料。采用简单随机抽样法,按照7∶3的比例将患者分为训练集和验证集。采用限制性立方样条(RCS)分析各项变量与预后是否存在线性关系,将非线性关系的变量截断转换为分类变量;将所有变量使用LASSO回归进行筛选,并纳入多因素Cox回归模型,分析ICU脓毒症患者死亡危险因素,并构建列线图模型;采用一致性指数、校准曲线和受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估列线图模型的预测效能;采用决策曲线分析(DCA)验证模型的临床价值及其对实际决策的影响。结果:6?500例脓毒症患者中,训练集4?551例,验证集1?949例。训练集28 d、90 d、1年病死率分别为27.73

作者:蒋子鸣;王洪亮;王素梅;关纯;曲彦

来源:中华危重病急救医学 2023 年 35卷 8期

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作者:
蒋子鸣;王洪亮;王素梅;关纯;曲彦
来源:
中华危重病急救医学 2023 年 35卷 8期
标签:
脓毒症 MIMIC-Ⅳ数据库 预后模型 LASSO回归 Cox回归 Sepsis MIMIC-Ⅳ database Prognostic model LASSO regression Cox regression
目的:分析重症监护病房(ICU)脓毒症患者预后危险因素,构建列线图模型,并进行预测效能验证。方法:使用美国重症监护医学信息数据库Ⅳ〔MIMIC-Ⅳ(version 2.0)〕中的数据进行回顾性队列研究。收集符合Sepsis-3诊断标准的6 500例脓毒症患者的信息,包括人口学特征、合并症、入ICU 24 h内实验室指标、最终随访结局等资料。采用简单随机抽样法,按照7∶3的比例将患者分为训练集和验证集。采用限制性立方样条(RCS)分析各项变量与预后是否存在线性关系,将非线性关系的变量截断转换为分类变量;将所有变量使用LASSO回归进行筛选,并纳入多因素Cox回归模型,分析ICU脓毒症患者死亡危险因素,并构建列线图模型;采用一致性指数、校准曲线和受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估列线图模型的预测效能;采用决策曲线分析(DCA)验证模型的临床价值及其对实际决策的影响。结果:6?500例脓毒症患者中,训练集4?551例,验证集1?949例。训练集28 d、90 d、1年病死率分别为27.73