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Automatic quality improvement reports in the intensive care unit: One step closer toward meaningful use
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作者 Mikhail A Dziadzko Charat Thongprayoon +5 位作者 Adil Ahmed Ing C Tiong Man Li Daniel R Brown Brian W Pickering Vitaly Herasevich 《World Journal of Critical Care Medicine》 2016年第2期165-170,共6页
AIM: To examine the feasibility and validity of electronic generation of quality metrics in the intensive care unit(ICU).METHODS: This minimal risk observational study was performed at an academic tertiary hospital. T... AIM: To examine the feasibility and validity of electronic generation of quality metrics in the intensive care unit(ICU).METHODS: This minimal risk observational study was performed at an academic tertiary hospital. The Critical Care Independent Multidisciplinary Program at Mayo Clinic identified and defined 11 key quality metrics. These metrics were automatically calculated using ICU Data Mart, a near-real time copy of all ICU electronic medical record(EMR) data. The automatic report was compared with data from a comprehensive EMR review by a trained investigator. Data was collected for 93 randomly selected patients admitted to the ICU during April 2012(10% of admitted adult population). This study was approved by the Mayo Clinic Institution Review Board.RESULTS: All types of variables needed for metric calculations were found to be available for manual and electronic abstraction, except information for availability of free beds for patient-specific time-frames. There was 100% agreement between electronic and manual data abstraction for ICU admission source, admission service, and discharge disposition. The agreement between electronic and manual data abstraction of the time of ICU admission and discharge were 99% and 89%. The time of hospital admission and discharge were similar for both the electronically and manually abstracted datasets. The specificity of the electronically-generated report was 93% and 94% for invasive and non-invasive ventilation use in the ICU. One false-positive result for each type of ventilation was present. The specificity for ICU and in-hospital mortality was 100%. Sensitivity was 100% for all metrics.CONCLUSION: Our study demonstrates excellent accuracy of electronically-generated key ICU quality metrics. This validates the feasibility of automatic metric generation. 展开更多
关键词 Electronic medical RECORD Quality indicators Critical care information processing Datamart AUTOMATIC intensive care Health care
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经鼻高流量氧疗对AECOPD患者预后的影响——基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性队列研究 被引量:1
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作者 孙龙 许敏 《中国中西医结合急救杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期153-158,共6页
目的 观察经鼻高流量氧疗(HFNC)对慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)患者预后的影响.方法 采用回顾性队列研究.从美国重症监护医学信息数据库-Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)中提取首次入住重症监护病房(ICU)且ICU住院时间>24 h的成年AECOPD患者,收集... 目的 观察经鼻高流量氧疗(HFNC)对慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)患者预后的影响.方法 采用回顾性队列研究.从美国重症监护医学信息数据库-Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)中提取首次入住重症监护病房(ICU)且ICU住院时间>24 h的成年AECOPD患者,收集患者的基本信息、合并症、疾病严重程度评分、24h内生命体征平均值、24h内实验室指标平均值、ICU住院期间血管活性药物使用情况等基线数据.按接受HFNC或无创机械通气(NIV)治疗将患者分为HFNC组和NIV组.将两组患者的基本资料进行倾向性评分匹配(PSM),绘制Kaplan-Meier生存曲线,比较PSM前后两组患者气管插管/气管切开率、全因ICU病死率、全因院内病死率、全因 28d病死率的差异.结果 最终筛选出符合纳入标准的AECOPD患者 246 例,其中HFNC组 102 例,NIV组 144 例.与HFNC组比较,NIV组女性占比较高(P<0.05),序贯器官衰竭评分(SOFA)、血乳酸(Lac)、离子间隙(AG)、血小板计数(PLT)、白细胞计数(WBC)和ICU住院期间血管活性药物的使用率均明显降低(均P<0.05),动脉血二氧化碳分压(PaCO_(2))和碳酸氢根(HCO3-)水平均明显升高(均P<0.05).Kaplan-Meier生存曲线分析显示:两组患者气管插管/气管切开率、全因ICU住院病死率比较差异均无统计学意义(Log-Rank检验:χ^(2) 值分别为 2.450 和 1.210,P值分别为 0.117 和 0.271),HFNC组全因住院病死率和全因 28d病死率均明显高于NIV组(Log-Rank检验:χ^(2) 值分别为 4.970 和 3.990,P值分别为 0.026 和 0.046).纳入氧疗方式和单因素分析差异有统计学意义的性别、SOFA评分、Lac、AG、PaCO_(2)、HCO_(3)^(-)、PLT、WBC、血管加压素使用、去氧肾上腺素使用、去甲肾上腺素使用变量,构建Cox比例风险模型,结果显示,HFNC组气管插管/气管切开风险较NIV组降低 72.6%[风险比(HR)=0.274,95%可信区间(95%CI)为 0.112~0.669,P=0.004];而HFNC组和NIV组全因ICU病死率(11.76%比 7.64%)、全因住院病死率(20.59%比 10.42%)、全因 28d病死率(24.51%比14.58%)比较差异均无统计学意义(HR分别为1.141、1.352,1.415,95%CI分别为0.452~2.879、0.641~2.853、0.726~2.757,P分别为 0.780、0.428、0.307).PSM匹配后得到HFNC组患者与NIV组各 73 例.两组基线特征数据比较差异均无统计学意义.Kaplan-Meier生存曲线分析显示:HFNC组气管插管/气管切开率明显低于NIV组(Log-Rank检验:χ^(2)=7.640,P=0.006);两组全因ICU住院病死率、全因住院病死率、全因 28d病死率比较差异均无统计学意义.PSM匹配后Cox比例风险模型结果与PSM匹配前一致:HFNC组患者气管插管/气管切开风险比NIV组降低 76.1%(HR=0.239,95%CI为 0.079~0.721,P=0.011);而HFNC组全因ICU病死率、全因住院病死率、全因 28d病死率与NIV组比较差异无统计学意义(HR分别为 0.996、1.358、1.505,95%CI分别为 0.321~3.090、0.572~3.223、0.699~3.244,P值分别为 0.995、0.488、0.296).结论 HFNC治疗可降低AECOPD患者气管插管/气管切开率的同时也不会增加病死率,可以考虑作为NIV的替代方案.但仍需要开展更高质量、更全面的研究来验证HFNC的确切疗效. 展开更多
关键词 经鼻高流量氧疗 慢性阻塞性肺疾病急性加重 预后 重症监护医学信息数据库-
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心力衰竭重症患者院内死亡率的预测模型:基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性研究 被引量:1
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作者 王羽 刘志玄 +1 位作者 邱洪斌 张艺潆 《中国动脉硬化杂志》 CAS 2023年第3期245-252,共8页
[目的]基于重症监护医学数据库(MIMIC-Ⅲ)分析心力衰竭重症患者院内死亡率的预后因素并构建预测模型。[方法]从MIMIC-Ⅲ数据库中提取心力衰竭患者的相关数据。随机将研究对象(n=8604)按7∶3分为训练组(n=6022)和验证组(n=2582),结局为... [目的]基于重症监护医学数据库(MIMIC-Ⅲ)分析心力衰竭重症患者院内死亡率的预后因素并构建预测模型。[方法]从MIMIC-Ⅲ数据库中提取心力衰竭患者的相关数据。随机将研究对象(n=8604)按7∶3分为训练组(n=6022)和验证组(n=2582),结局为院内死亡率。对训练组进行LASSO-Logistic回归分析,确定心力衰竭患者院内死亡率的预后因素,并据此构建列线图模型。受试者工作特征(ROC)曲线评估列线图模型的区分度,校准曲线评估列线图模型的校准能力,决策曲线分析(DCA)和临床影响曲线(CIC)评估列线图模型的临床疗效。[结果]LASSO-Logistic分析表明,红细胞分布宽度(RDW)、呼吸频率、血氧饱和度、急性生理评分Ⅲ(APSⅢ)评分和简化急性生理评分Ⅱ(SAPSⅡ)是心力衰竭重症患者院内死亡率的独立预测因素。在训练组和验证组中,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.775(95%CI:0.757~0.792)和0.767(95%CI:0.742~0.793),校准曲线与对角线均高度重合,平均绝对误差为0.009和0.016,表明预测模型具有较好的区分度和校准度。同时,DCA和CIC曲线显示,预测模型在大部分的阈值概率范围内提供了显著的净收益。[结论]列线图模型能简单而准确地预测心力衰竭重症患者院内死亡率。 展开更多
关键词 重症监护医学数据库 列线图 最小绝对收缩选择算法 决策曲线分析 临床影响曲线
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慢性充血性心力衰竭患者ICU住院期间预后因素分析:基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性研究 被引量:2
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作者 陈亚磊 卢年芳 +3 位作者 刘安琪 刘虎南 张小路 陈健文 《中国循证心血管医学杂志》 2023年第4期420-423,共4页
目的 探索影响慢性充血性心力衰竭(CHF)患者ICU住院期间预后的因素。方法 基于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)中2001年6月至2012年10月的6155 321例次ICU住院记录,筛选出CHF患者及其数据资料,包括基本资料、实验室指标、合并症、... 目的 探索影响慢性充血性心力衰竭(CHF)患者ICU住院期间预后的因素。方法 基于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)中2001年6月至2012年10月的6155 321例次ICU住院记录,筛选出CHF患者及其数据资料,包括基本资料、实验室指标、合并症、ICU住院期间治疗情况、ICU住院时间、总住院时间及ICU内是否死亡等预后指标。采用多因素Logistic回归分析筛选CHF患者ICU住院期间预后因素,绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析危险因素对CHF患者ICU住院期间预后的预测价值。结果 共筛选出CHF患者6341例,其中ICU内存活5680例,死亡661例,ICU平均住院时间为3.21 d,死亡组ICU住院时间较存活组长。多因素Logistic回归分析,结果显示年龄、白细胞、使用机械通气、使用肾脏替代治疗(RRT)、使用血管活性药物、序贯器官衰竭(SOFA)评分及合并脓毒症是与影响CHF患者的独立危险因素。上述危险因素预测的ROC曲线下面积为0.729,敏感度0.705,特异度0.524。结论 为防止CHF患者ICU住院期间病情恶化,应密切关注患者年龄、白细胞、使用机械通气、RRT,血管活性药物、入院时SOFA评分及合并脓毒症等危险因素,及时对症处理,同时应积极预防感染和休克等并发症的发生。 展开更多
关键词 慢性充血性心力衰竭 MIMIC- 预后因素
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基于MIMIC-Ⅲ数据库探寻脓毒症患者脉搏血氧饱和度的目标区间
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作者 郝琴 王洋 《中国急救医学》 CAS CSCD 2023年第2期104-108,共5页
目的利用美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)数据,探寻和验证脓毒症患者脉搏血氧饱和度(pulse oximeters,SpO_(2))的目标区间。方法提取MIMIC-Ⅲ数据库中2001年至2012年符合脓毒症标准的病历资料,构建以院内死亡为应变量,SpO_(2)... 目的利用美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)数据,探寻和验证脓毒症患者脉搏血氧饱和度(pulse oximeters,SpO_(2))的目标区间。方法提取MIMIC-Ⅲ数据库中2001年至2012年符合脓毒症标准的病历资料,构建以院内死亡为应变量,SpO_(2)中位数为自变量,年龄、性别、转移瘤、血培养、机械通气及时间、共病指数、序贯器官衰竭评分(sequential organ failure assessment,SOFA)、简化急性生理学评分(simplified acute physiology score,SAPS)Ⅱ为协变量的广义相加模型(generalized additive model,GAM),绘制院内病死率与SpO_(2)中位数的关系图,得到SpO_(2)目标区间。计算每例患者SpO_(2)处于目标区间内外的时间占比,拟合院内死亡与时间占比的关系图,验证SpO_(2)目标区间。结果共计纳入病例14203例,其中男性占比56.0%,年龄中位数68(55,79)岁,SpO_(2)中位数97%(96%,99%),院内病死率14.5%。当SpO_(2)处于95%~98%区间,脓毒症患者病死率最低,且随着SpO_(2)处于此区间时间越久,脓毒症患者病死率越低。结论脓毒症患者SpO_(2)目标区间为95%~98%。 展开更多
关键词 美国重症监护医学信息数据库(MIMIC-) 脉搏血氧饱和度(SpO_(2)) 脓毒症 高氧血症 低氧血症 病死率
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糖尿病对急性心肌梗死患者住院期间心脏机械并发症发生风险的影响:一项基于MIMIC-Ⅲ数据库的回顾性研究
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作者 林徐泽 黄思壮 +1 位作者 唐炯 俞梦越 《中国心血管杂志》 2023年第3期217-221,共5页
目的分析糖尿病对急性心肌梗死(AMI)患者住院期间机械并发症发生风险的影响。方法基于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ),回顾性纳入2001—2012年收治入院的2036例AMI患者,根据是否罹患糖尿病分为两组,分析住院期间两组中AMI后机... 目的分析糖尿病对急性心肌梗死(AMI)患者住院期间机械并发症发生风险的影响。方法基于美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ),回顾性纳入2001—2012年收治入院的2036例AMI患者,根据是否罹患糖尿病分为两组,分析住院期间两组中AMI后机械并发症(包括乳头肌断裂、室壁瘤形成、室间隔破损、心脏游离壁破裂)的发生率及相关危险因素。结果与无糖尿病组相比,糖尿病组在性别组成、入院心率、随机血糖、血红蛋白、白细胞计数、血肌酐、血尿素氮、入院后接受血运重建比例及住院期间机械并发症发生率上的差异均有统计学意义(均为P<0.05)。单因素分析显示,AMI后机械并发症的发生风险与罹患糖尿病呈显著正相关(OR=2.819,95%CI:1.278~6.218,P=0.010)。多因素二元logistic回归分析显示,糖尿病、性别、心率和白细胞计数均为AMI后发生机械并发症的危险因素。进行校正后,糖尿病仍是AMI后发生机械并发症的危险因素(OR=2.721,95%CI:1.146~6.463,P=0.023)。通过分析倾向性评分匹配后的队列,同样证实糖尿病是AMI后发生机械并发症的危险因素(OR=2.501,95%CI:1.271~5.604,P=0.012)。结论糖尿病患者较无糖尿病患者AMI后住院期间发生机械并发症的风险更高,且糖尿病为AMI患者发生机械并发症的危险因素。 展开更多
关键词 急性心肌梗死 机械并发症 糖尿病 MIMIC-数据库
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基于MIMIC-IV构建及评估脓毒症患者近期和远期死亡风险预测模型
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作者 严丹阳 谢茜 +3 位作者 付翔杰 徐道妙 李宁 姚润 《中南大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期256-265,共10页
目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足。本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型。方法... 目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足。本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型。方法:从美国重症监护医学信息数据库IV(Medical Information Mart for Intensive Care-IV,MIMIC-IV)中选取符合脓毒症3.0诊断标准的人群,按7?3的比例随机分为建模组和验证组,分析患者的基线资料。采用单因素Cox回归分析和全子集回归确定脓毒症患者死亡的危险因素并筛选出构建预测模型的变量。分别用时间依赖性曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线评估模型的区分度、校准度和临床实用性。结果:共纳入14240例脓毒症患者,28 d和1年病死率分别为21.45%(3054例)和36.50%(5198例)。高龄、女性、高感染相关器官衰竭评分(sepsis-related organ failure assessment,SOFA)、高简明急性生理学评分(simplified acute physiology score II,SAPS II)、心率快、呼吸频率快、脓毒症休克、充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、肝脏疾病、肾脏疾病、糖尿病、恶性肿瘤、高白细胞计数(white blood cell count,WBC)、长凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、高血肌酐(serum creatinine,SCr)水平均为脓毒症死亡的危险因素(均P<0.05)。由PT、呼吸频率、体温、合并恶性肿瘤、合并肝脏疾病、脓毒症休克、SAPS II及年龄8个变量构建的模型,其28 d和1年生存的AUC分别为0.717(95%CI 0.710~0.724)和0.716(95%CI 0.707~0.725)。校准曲线和决策曲线表明该模型具有良好的校准度及较好的临床应用价值。结论:基于MIMIC-IV建立的脓毒症患者近期和远期死亡风险预测模型有较好的识别能力,对患者预后风险评估及干预治疗具有一定的临床参考意义。 展开更多
关键词 脓毒症 近期和远期死亡 美国重症监护医学信息数据库IV 预后因素 预测模型
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平均动脉压变异度与重症患者短期预后的关系:基于大型临床数据库MIMIC-Ⅲ的回顾性分析 被引量:2
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作者 王玉妹 张琳琳 +3 位作者 周益民 苗明月 段雨晴 周建新 《首都医科大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期630-634,共5页
目的探讨平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)变异度与重症患者的重症医学科(intensive care unit,ICU)病死率之间的关系。方法回顾性分析重症监护医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ中38852例... 目的探讨平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)变异度与重症患者的重症医学科(intensive care unit,ICU)病死率之间的关系。方法回顾性分析重症监护医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ中38852例入ICU的重症患者的临床资料,计算入ICU后24 h内记录的MAP的变异系数作为MAP变异度,采用一般线性回归观察入ICU 24 h内MAP变异度与重症患者ICU病死率之间的相关性,并采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)评估MAP变异度预测重症患者ICU病死率的能力。结果入ICU 24 h的MAP变异度与ICU病死率之间有很好的相关性(R2=0.860,P<0.001),MAP变异度越大,ICU病死率越高。24h的MAP变异程度预测ICU病死率的AUC为0.61。结论重症患者入ICU 24 h内的MAP变异度与ICU病死率有很好的相关性,MAP变异度越大,ICU病死率越高;MAP变异度能够为简单快速预测危重患者的ICU病死率提供一定的信息。 展开更多
关键词 重症监护医学信息数据库- 平均动脉压变异度 重症患者 重症医学科病死率
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基于MIMIC-IV数据库中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建革兰阴性菌血流感染风险预测模型
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作者 陈秋宇 秦泽辉 +2 位作者 刘享田 叶莉萍 田行瀚 《山东医药》 CAS 2024年第3期51-55,共5页
目的 基于重症医学信息数据库(MIMIC-IV)中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建预测危重疾病患者革兰阴性菌血流感染发生风险预测模型,以期为预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险提供新的方法。方法 收集MIMIC-IV中2 503例... 目的 基于重症医学信息数据库(MIMIC-IV)中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建预测危重疾病患者革兰阴性菌血流感染发生风险预测模型,以期为预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险提供新的方法。方法 收集MIMIC-IV中2 503例发生血流感染的危重疾病患者的临床资料及实验室检查指标[血常规(红细胞、白细胞、血小板等)、血生化(钾离子、钙离子、氯离子、碳酸氢根、阴离子间隙和尿素氮等)、凝血功能指标(INR、PT、PTT)]数据。将所有危重疾病患者以7∶3的比例分为训练集(1 752例)和验证集(751例)。在训练集中使用LASSO回归初步筛选出危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染的影响因素,并将筛选出来的影响因素行多因素Logistic回归分析,建立危重疾病患者革兰阴性菌血流感染风险预测模型(列线图模型)。在训练集和验证集中通过受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线和决策曲线(DCA)分别对列线图模型的区分度、一致性、临床适用性进行评价。结果 年龄、患有肿瘤、肝胆系统疾病、嗜酒史、钾离子、钙离子、碳酸氢根、阴离子间隙和尿素氮为危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险的影响因素,基于以上影响因素采用Logistic回归分析,构建列线图模型。训练集和验证集中,列线图模型预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染的ROC下面积分别为0.711(95%CI 0.667~0.756)、0.705(95%CI 0.678~0.733);校准曲线表明列线图模型预测革兰阴性菌血流感染发生的结果与实际结果之间具有良好的一致性(P=0.764);DCA显示列线图模型具有良好的临床适用性。结论 成功构建了预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险的列线图模型,该模型预测性能较好,能有效识别血流感染高风险危重疾病患者。 展开更多
关键词 感染风险预测模型 列线图 革兰阴性杆菌感染 血流感染 革兰阴性杆菌血流感染 重症医学信息数据库
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清蛋白校正阴离子间隙评估急性心肌梗死病人预后的价值
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作者 倪伟智 邵紫欣 袁丁 《中西医结合心脑血管病杂志》 2024年第20期3754-3758,共5页
目的:探讨清蛋白校正阴离子间隙(ACAG)对急性心肌梗死(AMI)病人预后的预测价值,为ACAG用于该人群的危险分层提供依据。方法:从重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)中提取符合标准的AMI病人的临床资料,以病人30 d全因死亡为主要结局指标。... 目的:探讨清蛋白校正阴离子间隙(ACAG)对急性心肌梗死(AMI)病人预后的预测价值,为ACAG用于该人群的危险分层提供依据。方法:从重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)中提取符合标准的AMI病人的临床资料,以病人30 d全因死亡为主要结局指标。所有病人依据ACAG数值以三分位间距分成3组,使用Kaplan-Meier法构建生存曲线,并使用Cox风险比例回归模型探索ACAG与主要结局指标的关系,利用多因素回归分析校正混杂因素。运用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估ACAG对AMI病人的预测价值。结果:共入组1838例AMI病人,构建生存曲线后发现3组不同ACAG病人的生存率差异有统计学意义(P<0.001)。使用Cox风险比例回归模型进行多因素分析后发现,无论作为定量还是分组变量,ACAG升高对生存结局的影响都具有统计学意义(均P<0.001)。ROC曲线显示,相比于阴离子间隙(AG)和清蛋白,ACAG对30 d死亡的预测价值更高,差异均有统计学意义(均P<0.001)。结论:ACAG升高是AMI病人30 d全因死亡的独立危险因素。 展开更多
关键词 急性心肌梗死 清蛋白校正阴离子间隙 重症监护医学信息数据库 预后
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体重指数对脓毒症患者预后的影响:基于大型临床数据库MIMIC-Ⅲ的回顾性分析 被引量:2
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作者 王丹妮 华黎电 +2 位作者 潘志国 文强 苏磊 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期129-135,共7页
目的探讨体重指数(BMI)与脓毒症患者短期和长期临床结局的关系。方法回顾性分析2001-2012年在医学信息市场重症监护(MIMIC-Ⅲ)数据库中注册的贝斯以色列迪康医疗中心(美国马萨诸塞州波士顿)的5571例脓毒症患者的临床资料。采用Cox比例... 目的探讨体重指数(BMI)与脓毒症患者短期和长期临床结局的关系。方法回顾性分析2001-2012年在医学信息市场重症监护(MIMIC-Ⅲ)数据库中注册的贝斯以色列迪康医疗中心(美国马萨诸塞州波士顿)的5571例脓毒症患者的临床资料。采用Cox比例风险回归模型评估脓毒症患者BMI与30 d病死率、1年病死率的关系。结果根据BMI将患者进行分类[体重不足:336例(6.0%);正常体重:1752例(31.4%);超重:1563例(28.1%);肥胖:1920例(34.5%)],各类患者30 d病死率分别为42.3%、36.6%、32.2%、29.6%(P<0.001),1年病死率分别为64.6%、56.8%、52.5%、46.7%(P<0.001),院内病死率分别为35.4%、34.3%、31.6%、29.9%(P=0.018)。Cox比例风险回归模型分析显示,与正常体重患者相比,在30 d和1年内的死亡风险体重不足患者分别增高了13%和24%,超重患者分别降低了17%和14%,肥胖患者分别降低了22%和21%。结论超重或肥胖脓毒症患者入院后30 d和1年生存率高于体重不足及体重正常的脓毒症患者。 展开更多
关键词 医学信息市场 重症监护 大数据分析 脓毒症 肥胖
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重症监护医学信息数据库Ⅲ中的重症患者早期急性肾损伤风险分析
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作者 曹璐 韩欣妍 +3 位作者 唐伟丽 李崇 董亚琳 邢建峰 《西北药学杂志》 CAS 2022年第4期162-167,共6页
目的对重症患者入重症监护室(ICU)48 h内发生急性肾损伤(AKI)的影响因素进行分析,确定风险预测因素。方法以重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)为基础,提取符合条件的患者以及相应的临床信息。通过单因素及多因素Logistic回归分析确定... 目的对重症患者入重症监护室(ICU)48 h内发生急性肾损伤(AKI)的影响因素进行分析,确定风险预测因素。方法以重症监护医学信息数据库Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)为基础,提取符合条件的患者以及相应的临床信息。通过单因素及多因素Logistic回归分析确定重症患者入ICU后48 h内发生AKI的风险因素,并通过受试者工作特征曲线(ROC)确定所建立回归模型的预测效能。结果纳入重症患者34599例,早期AKI的发生率为6.21%,发生早期AKI的患者死亡率为12.10%。多因素分析结果显示,性别、年龄、序贯器官衰竭评分(SOFA)、冠状动脉疾病、白细胞计数、糖尿病、贫血、血尿素氮、血清肌酐及血小板计数是重症患者发生早期AKI的独立影响因素。所建立的回归模型预测效能良好,ROC曲线下面积为0.762(95%CI:0.751~0.772)。结论所建立的风险预测模型能够在患者入ICU时鉴别出48 h内发生AKI的高风险患者,帮助临床医生进行早期诊断,及时对患者进行监测和早期预防。 展开更多
关键词 急性肾损伤 重症患者 影响因素 风险评估 重症监护医学信息数据库
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构建重症急性胰腺炎患者30d预后预测Nomogram图 被引量:2
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作者 董小荣 张蓓 +1 位作者 马鑫 马莉 《中国急救医学》 CAS CSCD 2023年第5期344-350,共7页
目的 探讨重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)患者30 d预后危险因素并建立预后Nomogram图。方法 提取美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)中符合SAP患者的数据,按7∶3比例分为建模组和验证组,对比两组基线资料差异,以3... 目的 探讨重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)患者30 d预后危险因素并建立预后Nomogram图。方法 提取美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)中符合SAP患者的数据,按7∶3比例分为建模组和验证组,对比两组基线资料差异,以30 d是否死亡为主要指标,用单因素和多因素回归分析得出独立危险因素,建立Nomogram图风险预测模型,并通过校正曲线和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价Nomogram图的效果。结果 纳入713例SAP患者,建模组499例,验证组214例,两组基线数据差异无统计学意义。多因素COX回归分析显示,年龄、呼吸频率、红细胞分布宽度(red cell distribution width,RDW)、总胆红素和是否机械通气是SAP患者30 d内死亡的独立预测因子。以此建立Nomogram图,模型AUC为0.720,校正曲线C-index为0.805;验证组AUC为0.755,校正曲线C-index为0.821,提示模型有良好的预测能力。结论 以年龄、呼吸频率、RDW、总胆红素、是否机械通气建立的Nomogram图具有良好的预测价值,对相关指标进行早期干预,尤其SAP患者早期行机械通气可提高患者的临床预后。 展开更多
关键词 重症急性胰腺炎(SAP) 美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ) 预后 Nomogram图 30d病死率 危险因素 红细胞分布宽度(RDW) 机械通气
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脓毒症相关性脑病院内死亡风险预测模型的构建与验证 被引量:1
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作者 牛昆仑 陈福进 +3 位作者 赵晶晶 王菁 徐跃文 姚莉 《中国现代医生》 2023年第20期53-57,共5页
目的建立脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)患者的死亡风险预测模型并进行验证。方法提取2008—2019年重症医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅳ,MIMIC-Ⅳ)中2767例SAE患者的临床数据... 目的建立脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)患者的死亡风险预测模型并进行验证。方法提取2008—2019年重症医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅳ,MIMIC-Ⅳ)中2767例SAE患者的临床数据作为训练集,构建死亡风险预测模型,并对其预测准确性及拟合优度进行评价。回顾性收集2018年6月至2021年6月合肥市第二人民医院重症医学科的134例SAE患者临床数据纳入验证集,代入预测模型进行外部验证。结果多因素Logistic回归分析显示,年龄、使用血管活性药物、格拉斯哥昏迷评分、国际标准化比值、动脉血氧分压、血乳酸、血尿素氮、白蛋白是SAE患者院内死亡的独立影响因素(P<0.05)。使用影响因素构建预测模型,受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线下面积为0.765,95%置信区间为74.45%~78.53%,Hosmer-Lemeshow检验显示预测模型的拟合优度良好(χ^(2)=13.090,P=0.109)。将预测模型代入验证集,敏感度为80.00%,特异性为61.60%,准确性为76.87%,ROC曲线下面积为0.757,提示模型外部数据验证中区分度良好。结论构建的预测模型可用于预测SAE患者的院内死亡风险,有助于临床及时调整治疗策略,降低死亡率,改善预后。 展开更多
关键词 脓毒症相关性脑病 院内死亡 预测模型 重症医学信息数据库
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可解释机器学习模型预测心脏骤停患者院内死亡风险:基于MIMIC-Ⅳ2.0数据库 被引量:2
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作者 龚欢欢 柯晓伟 +1 位作者 王爱民 李湘民 《协和医学杂志》 CSCD 2023年第3期528-535,共8页
目的构建可预测心脏骤停患者住院期间死亡风险的机器学习模型,并对其进行解释。方法提取美国重症监护医学信息数据库Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive Care databaseⅣ,MIMIC-Ⅳ)2.0中心脏骤停患者转入ICU 24 h内首次临床资... 目的构建可预测心脏骤停患者住院期间死亡风险的机器学习模型,并对其进行解释。方法提取美国重症监护医学信息数据库Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive Care databaseⅣ,MIMIC-Ⅳ)2.0中心脏骤停患者转入ICU 24 h内首次临床资料及住院期间转归,基于机器学习算法构建6种可预测心脏骤停患者院内死亡风险的模型,包括XGBoost模型、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)模型、决策树(decision tree,DT)模型、K近邻(K-nearest neighbor,KNN)模型、Logistic回归模型、随机森林(random forest,RF)模型。采用受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线、临床决策曲线及校准曲线对模型进行评价,并采用Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)算法评估不同临床特征对最优模型的影响,以增加模型的可解释性。结果共1465例符合纳入与排除标准的心脏骤停患者入选本研究。其中住院期间存活773例、死亡692例。经筛选,共纳入82个临床特征用于机器学习模型构建。模型评价结果显示,相较于其余5种模型,LGBM模型预测心脏骤停患者院内死亡的曲线下面积(area under the curve,AUC)更高[0.834(95%CI:0.688~0.894)],且相对于Logistic回归模型、XGBoost模型,其对死亡风险的预测准确性更高(校准度:0.166),临床决策性能更优,整体性能最佳。SHAP算法分析显示,对LGBM模型输出结果影响最大的3个临床特征分别为格拉斯哥睁眼反应评分、碳酸氢盐水平、白细胞计数。结论基于大型公共医疗卫生数据库建立的可预测心脏骤停患者住院期间死亡风险的机器学习模型中,LGBM模型性能最优,其可辅助临床进行更高效的疾病管理和更精准的医疗干预。 展开更多
关键词 心脏骤停 预测模型 机器学习 SHAP算法 美国重症监护医学信息数据库
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新生儿出生体重与新生儿高胆红素血症相关性分析 被引量:3
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作者 李海凤 潘思年 +1 位作者 梁亚勇 黎雅婷 《黑龙江医学》 2023年第24期2965-2968,共4页
目的:探究新生儿出生体重与新生儿高胆红素血症(NHB)是否存在相关性。方法:研究从重症监护医学信息数据库(MIMIC-III)提取出所有入住新生儿重症监护室(NICU)患儿的相关信息,排除非首次入住NICU、非新生儿、无出生体重信息的患儿后,最终... 目的:探究新生儿出生体重与新生儿高胆红素血症(NHB)是否存在相关性。方法:研究从重症监护医学信息数据库(MIMIC-III)提取出所有入住新生儿重症监护室(NICU)患儿的相关信息,排除非首次入住NICU、非新生儿、无出生体重信息的患儿后,最终将4882例新生儿纳入研究。根据患儿的出生体重平均分为5组,采用多因素logistic回归广义相加模型评估出生体重与NHB之间的独立相关性。结果:共4882例新生儿纳入分析,通过logistic回归模型和平滑曲线,出生体重与NHB之间存在非线性相关。患儿出生体重在1.55~3.52 kg之间,效应值为0.246,差异有统计学意义(OR=0.246;CI=0.193~0.314,P<0.001)。而体重<1.55 kg或体重>3.52 kg时体重与患病的关系,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:研究表明,新生儿出生体重与NHB存在非线性关系,出生体重在1.55~3.52 kg之间时,体重每增加1 kg,NHB风险降低75.4%。 展开更多
关键词 出生体重 新生儿高胆红素血症 重症监护医学信息数据库 新生儿重症监护室
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基于血压及心率变异度预测重症患者院内死亡风险 被引量:2
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作者 周益民 王玉妹 +3 位作者 段雨晴 苗明月 张琳琳 周建新 《中国急救医学》 CAS CSCD 2023年第1期37-42,共6页
目的 利用入住重症监护病房(intensive care unit, ICU)时的血压变异度(CV-MAP)及心率变异度(CV-HR)构建预测模型,预测ICU患者院内死亡的风险。方法 回顾性分析在美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(medical information mart for intensive ... 目的 利用入住重症监护病房(intensive care unit, ICU)时的血压变异度(CV-MAP)及心率变异度(CV-HR)构建预测模型,预测ICU患者院内死亡的风险。方法 回顾性分析在美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(medical information mart for intensive care, MIMICⅢ)中年龄≥18岁,且首次入住ICU患者的临床资料。通过多因素Logistic分析筛选危险因素并构建评分系统,采用受试者工作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线和校准曲线评估模型区分度和校准度,采用临床决策曲线评估模型实际应用价值。结果 共筛选符合标准的患者38 824例,院内死亡患者4075例(住院病死率为10.5%)。从危险因素中选择年龄、是否合并肝脏疾病、是否合并血液系统恶性肿瘤、是否合并转移癌、住院类型、24 h心率变异系数、24 h血压变异系数、是否使用血管活性药、是否接受镇痛治疗、是否接受镇静治疗、是否接受有创机械通气构建简化预测模型。模型预测院内死亡的ROC曲线下面积(AUC)为0.743(95%CI 0.735~0.750,P<0.001),Hosmer-Lemeshow检验χ^(2)=4.978,P=0.083。使用Bootstrap法进行1000次重复采样进行内部验证,校正曲线判断预测值与实际值一致性较好。决策曲线分析提示,在高阈值风险0.1~0.6时,预测模型具有较高的实用价值。结论 基于CV-MAP及CV-HR建立ICU患者院内死亡风险预测模型具有较好的临床预测价值,有助于识别高危患者。 展开更多
关键词 重症患者 美国重症监护医学信息数据库(MIMIC) 预后 预测模型 血压变异度(CV-MAP) 心率变异度(CV-HR)
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国际标准化比值与成人脓毒症病死率的关系 被引量:1
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作者 王高洁 李博 +2 位作者 席莉 张越 张选国 《中国急救医学》 CAS CSCD 2023年第12期961-969,共9页
目的 基于大规模真实世界临床数据库探究国际标准化比值(international normalized ratio, INR)与成人脓毒症病死率的关系。方法 从美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)2.0版中提取有重症监护病房(intensive care unit, ICU)入住... 目的 基于大规模真实世界临床数据库探究国际标准化比值(international normalized ratio, INR)与成人脓毒症病死率的关系。方法 从美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)2.0版中提取有重症监护病房(intensive care unit, ICU)入住记录的成年脓毒症患者信息,并将其按照入ICU后24 h内最大INR值四分位数分为四组。分析四组不同INR与ICU病死率、院内病死率及28 d病死率的相关性,并进一步使用Cox比例风险模型评估INR与患者28 d病死率的关联。提取陕西省中医医院重症医学科近三年的脓毒症患者进行验证。结果 从MIMIC-Ⅳ(2.0版)数据库中得出INR四分位数与成年脓毒症患者ICU病死率、院内病死率和28 d病死率相关(P<0.001),最高INR四分位组(INR>2.0)与28 d病死率增加明显相关(HR=1.499,95%CI1.074~2.091,P=0.017)。验证部分进一步明确INR与脓毒症结局相关。结论 INR是成人脓毒症患者28 d死亡的独立危险因素,但其发生不良结局的临界值仍需大规模多中心数据验证。 展开更多
关键词 国际标准化比值(INR) 脓毒症 病死率 美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)2.0版 乳酸 肌酐 凝血酶原时间
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基于MIMIC-Ⅳ构建重症胰腺炎患者院内死亡风险预测模型
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作者 吴嘉怡 柯键 沈俊 《广西医学》 CAS 2023年第24期3012-3017,共6页
目的 基于重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)构建重症胰腺炎(SP)患者院内死亡风险的预测模型。方法 在MIMIC-Ⅳ中筛选SP患者,提取其临床资料。根据患者住院期间是否死亡分为存活组和死亡组,比较存活组和死亡组患者的临床资料。按照8∶2... 目的 基于重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)构建重症胰腺炎(SP)患者院内死亡风险的预测模型。方法 在MIMIC-Ⅳ中筛选SP患者,提取其临床资料。根据患者住院期间是否死亡分为存活组和死亡组,比较存活组和死亡组患者的临床资料。按照8∶2的比例将SP患者随机分成训练集和测试集,基于训练集的资料,采用Logistic回归模型和支持向量机(SVM)算法构建SP患者院内死亡风险的预测模型,再基于测试集的资料,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价两个模型的预测效能。结果 死亡组和存活组患者的年龄、红细胞分布宽度(RDW)、阴离子间隙、HDL-C差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、RDW、阴离子间隙是SP患者院内死亡的独立危险因素,HDL-C是SP患者院内死亡的独立保护因素(P<0.05)。SP患者院内死亡风险预测模型的回归方程为■,其中P为SP患者院内死亡的概率,e为自然常数,a=-6.264+0.033×年龄+0.061×RDW+0.091×阴离子间隙-0.019×HDL-C。当核函数为Linear函数、松弛变量为0.1、容错率为0.42时,SVM模型预测SP患者院内死亡的准确率最高。两个模型预测SP患者院内死亡效能的评价结果显示,SVM模型预测SP患者院内死亡的准确率、灵敏度和ROC曲线下面积高于或大于Logistic回归模型,但差异无统计学意义(P>0.05),特异度与Logistic回归模型相当。结论 年龄、RDW、阴离子间隙是SP患者院内死亡的独立危险因素,HDL-C是其独立保护因素。基于上述因素构建的SVM模型和Logistic回归模型均可有效预测SP患者院内死亡风险,而SVM模型的准确率和灵敏度稍高,预测效能更优。 展开更多
关键词 重症胰腺炎 院内死亡风险 LOGISTIC回归模型 支持向量机 重症监护医学信息数据库 预测模型
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重症监护临床信息系统的开发与应用 被引量:10
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作者 马锡坤 吴艳君 +1 位作者 王鹏 蒋源 《中国医疗设备》 2012年第7期54-56,共3页
重症监护临床信息系统的使用,使重症监护病房(ICU)的日常工作流程标准化、自动化,实现了临床各环节质量控制,提高了医疗质量。该系统能自动采集床旁监护设备的体征数据,并生成医疗护理文书,极大地降低了医护人员的工作负担,提高了工作... 重症监护临床信息系统的使用,使重症监护病房(ICU)的日常工作流程标准化、自动化,实现了临床各环节质量控制,提高了医疗质量。该系统能自动采集床旁监护设备的体征数据,并生成医疗护理文书,极大地降低了医护人员的工作负担,提高了工作效率。 展开更多
关键词 临床信息系统 重症监护 环节质量控制 医疗护理文书 信息共享
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