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基于合成少数类过采样技术算法构建脓毒症合并急性呼吸窘迫综合征的预警模型
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作者 段红伟 李晓静 +2 位作者 杨兴菊 王飞 杨逢永 《中华危重病急救医学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期358-363,共6页
目的探讨脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的独立危险因素,建立预警模型,并基于合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对模型进行预测价值验证。方法采用回顾性病例对照研究方法,选择2016年10月至2022年10月济南市人民医院收治的566... 目的探讨脓毒症患者发生急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的独立危险因素,建立预警模型,并基于合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对模型进行预测价值验证。方法采用回顾性病例对照研究方法,选择2016年10月至2022年10月济南市人民医院收治的566例脓毒症患者。收集患者的一般资料、基础疾病、感染部位、起始病因、病情严重程度评分、入院时血液指标和动脉血气分析指标、治疗措施、并发症及预后指标。根据患者住院期间是否发生ARDS分组,观察对比两组患者的临床资料;采用单因素和二元多因素Logistic回归分析筛选脓毒症患者住院期间发生ARDS的独立危险因素,并建立回归方程,构建预警模型,同时基于SMOTE算法改进数据集,构建改进数据集的预警模型;绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),对比验证模型的预测效能。结果566例脓毒症患者均纳入最终分析,其中163例在住院期间发生ARDS,403例未发生ARDS。单因素分析显示,两组患者年龄、体质量指数(BMI)、恶性肿瘤、输血史、胰腺及胰周感染、胃肠道感染、起始病因为肺部感染、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)、序贯器官衰竭评分(SOFA)、白蛋白(Alb)、血尿素氮(BUN)、机械通气治疗、脓毒性休克比例及重症监护病房(ICU)住院时间差异均有统计学意义。二元多因素Logistic回归分析显示,年龄〔优势比(OR)=3.449,95%可信区间(95%CI)为2.197~5.414,P=0.000〕、起始病因为肺部感染(OR=2.309,95%CI为1.427~3.737,P=0.001)、胰腺及胰周感染(OR=1.937,95%CI为1.236~3.035,P=0.004)、脓毒性休克(OR=3.381,95%CI为1.890~6.047,P=0.000)、SOFA评分(OR=9.311,95%CI为5.831~14.867,P=0.000)为脓毒症患者住院期间发生ARDS的独立危险因素。基于上述危险因素建立预警模型:P1=-4.558+1.238×年龄+0.837×起始病因为肺部感染+0.661×胰腺及胰周感染+1.218×脓毒性休克+2.231×SOFA评分;ROC曲线分析显示,该模型预测脓毒症患者住院期间发生ARDS的ROC曲线下面积(AUC)为0.882(95%CI为0.851~0.914),敏感度为79.8%,特异度为83.4%。基于SMOTE算法改进数据集,再次构建预警模型:P_(2)=-3.279+1.288×年龄+0.763×起始病因为肺部感染+0.635×胰腺及胰周感染+1.068×脓毒性休克+2.201×SOFA评分;ROC曲线分析显示,该模型预测脓毒症患者住院期间发生ARDS的AUC为0.890(95%CI为0.867~0.913),敏感度为85.3%,特异度为79.1%,进一步验证了以上述独立危险因素构建的预警模型具有较高的预测效能。结论脓毒症患者住院期间发生ARDS的危险因素包括年龄、起始病因为肺部感染、胰腺及胰周感染、脓毒性休克和SOFA评分,临床上可依据基于上述危险因素建立的预警模型对脓毒症患者发生ARDS的概率进行评估,进而提前干预,改善预后。 展开更多
关键词 脓毒症 急性呼吸窘迫综合征 危险因素 回归方程 合成少数类过采样技术算法
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