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      2. 華西醫學期刊出版社
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        找到 作者 包含"路朋宇" 2條結果
        • 機器學習在膿毒癥及危重癥患者預后評估中的應用

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        • 細菌性血行性感染的膿毒癥患者預后影響因素分析及預測模型建立

          目的 對細菌性血行性感染膿毒癥患者的預后危險因素進行分析,確定與死亡相關的獨立危險因素,為臨床提供有指導意義的預測模型。方法 采用非干預回顧性研究,收集大連醫科大學附屬第一醫院電子病案系統數據庫中2018年1月1日—2019年12月31日成人細菌性血培養陽性(含中心靜脈導管尖端培養陽性)的膿毒癥患者入院48 h內的相關指標,包括人口學特征、生命體征、實驗室檢驗數據等。根據患者在院結局劃分為存活組和死亡組。通過多因素Logistic回歸對危險因素進行分析建立預測模型,以受試者操作特征曲線下面積(area under the ROC curve,AUC)代表模型的判別能力。采用R語言繪制列線圖以可視化預測模型,并對預測模型進行內部驗證。結果 共檢索到1189例患者,最終符合條件并納入研究的病例數為563例,其中存活組398例,死亡組165例。組間單因素比較性別及病原體種類差異無統計學意義,其他指標差異均有統計學意義。納入Logistic預測模型的獨立危險因素為:年齡[P=0.000,95%置信區間(confidential interval,CI) 0.949~0.982)],心率[P=0.000,95%CI 0.966~0.987),血小板計數(P=0.009(95%CI 1.001~1.006),纖維蛋白原(P=0.036,95%CI 1.010~1.325);血清鉀離子(P=0.005,95%CI 0.426~0.861),血清氯離子(P=0.054(95%CI 0.939~1.001),谷草轉氨酶(P=0.03,95%CI 0.996~1.000),血清球蛋白(P=0.025,95%CI 1.006~1.086),平均動脈壓(P=0.250,95%CI 0.995~1.021)。預測模型AUC=0.779(95%CI 0.737~0.821)。該模型列線圖總分得分在210~320區間預測效能良好,預測模型內部驗證平均絕對誤差為0.011,均方誤差為0.00018。結論 細菌性血行性感染膿毒癥患者入院48 h內的基礎生命體征指標、凝血功能、肝功能及腎功能導致的內環境紊亂與預后高度相關,在臨床工作中應早期設定預警閾值,做到早期發現及時干預進而挽救患者的生命。

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