目的 构建感染患者急性肾损伤(AKI)临床预测模型并进行验证.方法 纳入 2019 年 11 月至 2021 年 11 月于山东中医药大学附属医院住院治疗的437 例感染患者,收集患者的临床资料,包括性别、年龄及入院后48 h内的第一次实验室检查指标数据.采用Boruta算法筛选出与AKI发生相关的变量,将筛选出的变量通过XGBoost算法构建AKI临床预测模型,用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估模型的诊断效能,并采用十折交叉法对该模型进行内部验证.结果 Boruta算法筛选出12 个相关变量:血肌酐、中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、中性粒细胞绝对值、白细胞绝对计数、尿β2-微球蛋白、血清尿素氮、活化部分凝血活酶时间、丙氨酸转氨酶、天冬氨酸转氨酶、α-羟丁酸脱氢酶、乳酸脱氢酶.由这 12 个变量构建感染患者AKI的XGBoost临床预测模型,该模型的AUC为 0.92,用十折交叉法对该模型进行内部验证的平均AUC为0.77.结论 该研究所构建的临床预测模型对感染导致AKI有较好的预测价值,对AKI的早期防治具有指导意义.
作者：靳敏燕；胡渊龙；高超；张倩；邱占军
来源：中国药物经济学 2023 年 18卷 8期
