目的建立并内部验证预测法洛四联症(tetralogy of Fallot,TOF)根治术后机械通气时间延长(prolonged mechanical ventilation,PMV)风险的列线图模型。方法连续入选2019年6月至12月在我院行TOF根治术的6月龄到6岁患儿,并回顾性分析其临床...目的建立并内部验证预测法洛四联症(tetralogy of Fallot,TOF)根治术后机械通气时间延长(prolonged mechanical ventilation,PMV)风险的列线图模型。方法连续入选2019年6月至12月在我院行TOF根治术的6月龄到6岁患儿,并回顾性分析其临床数据。PMV定义为术后机械通气持续时间超过48h。基于入选的患儿做为训练集开发预测PMV风险的列线图模型。采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归模型用于列线图模型的变量选择;应用多因素logistic回归分析来建立预测模型,该模型纳入由LASSO回归模型所选择的所有变量。采用C指数,校准图和决策曲线分析(Decision curve analysis,DCA)评估预测模型的准确性,一致性和临床实用性。采用Bootstrap重复抽样的方法对模型进行内部验证。结果入选的109名患儿,分为机械通气延长组(PMV组)(n=32,占29.4%)与非机械通气延长组(非PMV组)(n=77,占70.6%)。PMV组患儿术后机械通气时间显著长于非PMV组(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示术前McGoon比<1.5(OR=3.564,95%CI:1.078-11.782,P<0.05),术中较长的体外循环时间(OR=1.020,95%CI:1.007-1.032,P<0.01)和术后较低的左室射血分数(OR=0.885,95%CI:0.792-0.988,P<0.05)为术后PMV的独立预测因素。并且,该模型具有良好的一致性和区分能力,C指数为0.774。模型经过内部验证后,校正曲线表现良好,C指数较高,等于0.756。DCA表明,当阈概率在大于2%且小于76%的范围内,ICU医师做出改变通气策略的干预决定,列线图模型具有很好的临床效果。结论我们开发并内部验证一种高精度的列线图模型,以协助ICU医生进行与术后PMV相关的临床决策。然而,在推荐用于临床实践之前,该模型需要进行外部验证。展开更多
目的确定接受心脏手术后的患者再次转入重症监护室(intensive care unit, ICU)的独立预测因素。方法从重症监护医学信息数据库-Ⅲ(Medical Information Mark for Intensive Care Ⅲ,MIMIC-Ⅲ)中提取研究所需的患者数据;根据"再次转...目的确定接受心脏手术后的患者再次转入重症监护室(intensive care unit, ICU)的独立预测因素。方法从重症监护医学信息数据库-Ⅲ(Medical Information Mark for Intensive Care Ⅲ,MIMIC-Ⅲ)中提取研究所需的患者数据;根据"再次转入ICU"的定义将其分为对照组与病例组。主要结果采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归、单因素以及多因素Logistic回归分析确定术后再次转入ICU的独立预测因素,并在此基础上构建列线图模型。结果最终共纳入4 420例接受心脏手术后的患者进行回顾性分析,其分为对照组(n=4 183,占94.6%)与病例组(n=237,占5.4%)。多因素logistic回归分析显示术前并发心律失常(OR=0.723,95%CI:0.546-0.958,P<0.05),外周血管疾病(OR=0.658,95%CI:0.465-0.930,P<0.05),肾功能不全(OR=0.649,95%CI:0.428-0.983,P<0.05),电解质紊乱(OR=0.549,95%CI:0.380-0.792,P<0.01),充血性心力衰竭(OR=0.476,95%CI:0.358-0.633,P<0.01),药物滥用(OR=0.453,95%CI:0.206-0.992,P<0.05),酗酒(OR=0.402,95%CI:0.206-0.786,P<0.01),失血性贫血(OR=0.260,95%CI:0.085-0.796,P<0.05),由急诊手术入院(OR=2.906,95%CI:2.118-3.986,P<0.01),术后并发重症脓毒症(OR=0.304,95%CI:0.095-0.974,P<0.05)为心脏术后患者再次转入ICU的独立预测因素。并且,该模型具有良好的区分能力。结论本研究建立的预测心脏术后再次转入ICU风险的列线图模型可能有助于ICU医生识别高风险患者。然而,在模型推荐用于临床实践之前,该模型需要进一步的外部验证。展开更多
文摘目的建立并内部验证预测法洛四联症(tetralogy of Fallot,TOF)根治术后机械通气时间延长(prolonged mechanical ventilation,PMV)风险的列线图模型。方法连续入选2019年6月至12月在我院行TOF根治术的6月龄到6岁患儿,并回顾性分析其临床数据。PMV定义为术后机械通气持续时间超过48h。基于入选的患儿做为训练集开发预测PMV风险的列线图模型。采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归模型用于列线图模型的变量选择;应用多因素logistic回归分析来建立预测模型,该模型纳入由LASSO回归模型所选择的所有变量。采用C指数,校准图和决策曲线分析(Decision curve analysis,DCA)评估预测模型的准确性,一致性和临床实用性。采用Bootstrap重复抽样的方法对模型进行内部验证。结果入选的109名患儿,分为机械通气延长组(PMV组)(n=32,占29.4%)与非机械通气延长组(非PMV组)(n=77,占70.6%)。PMV组患儿术后机械通气时间显著长于非PMV组(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示术前McGoon比<1.5(OR=3.564,95%CI:1.078-11.782,P<0.05),术中较长的体外循环时间(OR=1.020,95%CI:1.007-1.032,P<0.01)和术后较低的左室射血分数(OR=0.885,95%CI:0.792-0.988,P<0.05)为术后PMV的独立预测因素。并且,该模型具有良好的一致性和区分能力,C指数为0.774。模型经过内部验证后,校正曲线表现良好,C指数较高,等于0.756。DCA表明,当阈概率在大于2%且小于76%的范围内,ICU医师做出改变通气策略的干预决定,列线图模型具有很好的临床效果。结论我们开发并内部验证一种高精度的列线图模型,以协助ICU医生进行与术后PMV相关的临床决策。然而,在推荐用于临床实践之前,该模型需要进行外部验证。
文摘目的确定接受心脏手术后的患者再次转入重症监护室(intensive care unit, ICU)的独立预测因素。方法从重症监护医学信息数据库-Ⅲ(Medical Information Mark for Intensive Care Ⅲ,MIMIC-Ⅲ)中提取研究所需的患者数据;根据"再次转入ICU"的定义将其分为对照组与病例组。主要结果采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归、单因素以及多因素Logistic回归分析确定术后再次转入ICU的独立预测因素,并在此基础上构建列线图模型。结果最终共纳入4 420例接受心脏手术后的患者进行回顾性分析,其分为对照组(n=4 183,占94.6%)与病例组(n=237,占5.4%)。多因素logistic回归分析显示术前并发心律失常(OR=0.723,95%CI:0.546-0.958,P<0.05),外周血管疾病(OR=0.658,95%CI:0.465-0.930,P<0.05),肾功能不全(OR=0.649,95%CI:0.428-0.983,P<0.05),电解质紊乱(OR=0.549,95%CI:0.380-0.792,P<0.01),充血性心力衰竭(OR=0.476,95%CI:0.358-0.633,P<0.01),药物滥用(OR=0.453,95%CI:0.206-0.992,P<0.05),酗酒(OR=0.402,95%CI:0.206-0.786,P<0.01),失血性贫血(OR=0.260,95%CI:0.085-0.796,P<0.05),由急诊手术入院(OR=2.906,95%CI:2.118-3.986,P<0.01),术后并发重症脓毒症(OR=0.304,95%CI:0.095-0.974,P<0.05)为心脏术后患者再次转入ICU的独立预测因素。并且,该模型具有良好的区分能力。结论本研究建立的预测心脏术后再次转入ICU风险的列线图模型可能有助于ICU医生识别高风险患者。然而,在模型推荐用于临床实践之前,该模型需要进一步的外部验证。