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目的 分析影响心脏重症监护病房(CICU)急性心力衰竭(AHF)患者心源性死亡的因素并构建预测模型.方法 选择2018年4月至2020年4月陆军军医大学第二附属医院CICU收治的132例AHF患者作为研究对象,根据CICU内是否死亡将患者分为死亡组(23例)和存活组(109例).多因素Logistic回归分析影响AHF患者CICU内发生心源性死亡的因素;构建XGboost模型并评价其区分度.结果 年龄>65岁、Killip分级Ⅳ级、心率增加、白细胞计数增多、红细胞计数减少、白蛋白降低、血红蛋白降低、血细胞比容降低、血钠降低、血尿素氮升高、心肌肌钙蛋白I升高、N末端B型脑钠肽前体升高、空腹血糖升高均是影响AHF患者CICU内发生心源性死亡的独立危险因素(均P<0.05).上述危险因素在XGboost模型中的重要度评分分别为10、13、22、29、15、20、17、25、19、26、32、35、11分;XGboost模型预测AHF患者CICU内发生心源性死亡的区分度的受试者工作特征曲线下面积为0.867(95%置信区间:0.792~0.942,P<0.001),区分度良好.结论 XGboost模型预测AHF患者CICU内发生心源性死亡的区分度较高,可为临床上CICU内AHF患者的治疗、护理、改善预后提供参考.

作者:成力;张霞

来源:中国医药 2021 年 16卷 9期

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作者:
成力;张霞
来源:
中国医药 2021 年 16卷 9期
标签:
急性心力衰竭 心脏重症监护病房 心源性死亡 预测模型 危险因素
目的 分析影响心脏重症监护病房(CICU)急性心力衰竭(AHF)患者心源性死亡的因素并构建预测模型.方法 选择2018年4月至2020年4月陆军军医大学第二附属医院CICU收治的132例AHF患者作为研究对象,根据CICU内是否死亡将患者分为死亡组(23例)和存活组(109例).多因素Logistic回归分析影响AHF患者CICU内发生心源性死亡的因素;构建XGboost模型并评价其区分度.结果 年龄>65岁、Killip分级Ⅳ级、心率增加、白细胞计数增多、红细胞计数减少、白蛋白降低、血红蛋白降低、血细胞比容降低、血钠降低、血尿素氮升高、心肌肌钙蛋白I升高、N末端B型脑钠肽前体升高、空腹血糖升高均是影响AHF患者CICU内发生心源性死亡的独立危险因素(均P<0.05).上述危险因素在XGboost模型中的重要度评分分别为10、13、22、29、15、20、17、25、19、26、32、35、11分;XGboost模型预测AHF患者CICU内发生心源性死亡的区分度的受试者工作特征曲线下面积为0.867(95%置信区间:0.792~0.942,P<0.001),区分度良好.结论 XGboost模型预测AHF患者CICU内发生心源性死亡的区分度较高,可为临床上CICU内AHF患者的治疗、护理、改善预后提供参考.