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

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.

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

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。

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

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%。

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

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。

危急重症监护数据库MIMIC-Ⅲ疾病谱分析

目的深度解析重症监护医学信息数据库（MIMIC-）患者疾病谱，为基于MIMIC-数据库解决临床科研问题的临床医生及工程师提供相关数据参考。 方法利用探索性数据分析方法，探究MIMIC-数据库中各年龄层患者（不包括新生儿）疾病及急症分布特点；基于相同方法，分析新生儿孕周、体重、重症加强治疗病房（ICU）住院时间等数据的分布特点。结果MIMIC-数据库中首次入院46-428例患者，49？214例次ICU记录。其中男性26-076例，女性20？352例；中位年龄为60.5（38.6，75.6）岁；分布在61-80岁的患者最多。疾病谱分析中，第一诊断以循环系统疾病患者占比最大（占32%），其次为损伤和中毒（占14%）、消化系统疾病（占8%）、肿瘤（占7%）、呼吸系统疾病（占6%）等。循环系统疾病中缺血性心脏病患者占比最大（占42%），患者比例随年龄增加到60-70岁达最大值后逐渐下降；而脑血管疾病患者比例则随年龄增长呈先下降后升高趋势，并且是循环系统疾病死亡的主要原因（占22.5%）。损伤和中毒患者随年龄增加比例呈明显下降趋势。消化系统疾病较总人群分布偏年轻化（50-60岁者最多），非感染性肠炎和结肠炎是其主要死亡原因（ICU病死率18.3%）。在感染患者中以呼吸系统感染为主（占34%），但循环系统感染是其主要死亡原因（ICU病死率25.6%）。监护室新生儿中早产儿占82%，随孕龄增加，ICU住院时间减少，且病死率下降。 结论通过对MIMIC-数据库患者疾病谱进行深度解析，能为相关领域研究者提供一定数据参考，利于先期掌握研究目标对象的体量和分布概况以及开展下一步研究，同时可了解探索性数据分析技术在医疗数据分析领域的重要作用，为利用电子健康档案进行数据研究提供便利。

重症监护医学信息数据库隐私保护技术探讨

介绍《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)对隐私的定义以及去标识化过程和方法,从属性删除、日期平移、自由文本处理几方面阐述并分析遵循HIPAA原则的重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)去标识化及脱敏技术规则制定、应用及改进方面。

真菌培养阳性和阴性脓毒症合并慢性阻塞性肺疾病患者的预后分析

比较脓毒症合并慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者中真菌培养阳性与真菌培养阴性脓毒症的特征和预后。方法通过大数据分析的方法进行回顾性分析。选择重症监护医学信息数据库-Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)数据库内的入院诊断脓毒症合并COPD、年龄>18岁的患者作为研究对象。根据患者入住ICU后真菌培养(标本类型:呼吸道标本,如痰、支气管吸取物、肺泡灌洗液等)是否阳性分为真菌培养阳性组和真菌培养阴性组,分析两组患者的人口统计学(年龄、性别、种族、身高、体质量等)、合并症、入院24 h的生命体征、病情严重程度,采用Kaplan-Meier生存曲线比较真菌培养阳性和真菌培养阴性患者的生存率。用倾向性评分匹配组间差异。结果共1041例ICU脓毒症合并COPD患者纳入最终分析,真菌培养阳性组134例,真菌培养阴性组907例。真菌培养阳性组较真菌培养阴性组既往合并肾衰竭患者更少,入院第1天的心率更快[次/min:114(95,126)vs.108(93,123),P=0.03]、呼吸频率更高[次/min:29(26,35)vs.28(24,33),P=0.02],序贯器官衰竭评分(sequential organ failure assessment,SOFA)更高[分:8(5,10)vs.5(3,8),P<0.001],真菌培养阳性组较真菌培养阴性组机械通气时间更长[h:171.2(60.2,323.5)vs.105.0(25.6,256.8),P<0.001],住院日更长[d:12.4(7.6,23.7)vs.10.6(5.9,19.1),P=0.016],ICU住院时间更长[d:8.4(3.9,16.2)vs.3.4(1.8,9.3),P<0.001],病死率更高[28 d:38.1%vs.26.6%,P=0.006,60 d:39.6%vs.27.0%,P=0.003,90 d:40.3%vs.27.0%,P=0.002]。经倾向性匹配后,共102对匹配成功,真菌培养阳性组较真菌培养阴性组住院期间机械通气时间更长[h:173.5(57.0,305.3)vs.105.0(19.7,252.0),P=0.01],ICU住院天数更长[d:8.4(3.8,16.2)vs.3.7(1.9,10.4),P<0.001],病死率更高[28 d:38.2%vs.24.5%,P=0.035,60 d:39.2%vs.25.5%,P=0.036,90 d:39.2%vs.25.5%,P=0.036]。Kaplan-Meier生存曲线分析显示,脓毒症合并COPD患者真菌培养阴性组患者60 d累积生存率明显高于真菌培养阳性组(Log-rank检验:χ2=4.88,P=0.03)。结论真菌培养阳性的脓毒症合并COPD患者与预后不良相关,病情更严重,住院时间更长,病死率更高。

脓毒症性凝血病患者预后预测模型的建立

目的 探讨重症监护病房(ICU)内影响脓毒症性凝血病(SIC)患者预后的危险因素,建立SIC预后预测模型。方法 从美国重症监护医学信息数据库-Ⅲ(MIMIC-Ⅲ)筛选年龄≥18岁、入院诊断SIC并且首次入ICU的患者。根据患者28 d预后分成存活组和死亡组,分析两组患者一般资料、合并症、入ICU首个24 h内的实验室指标、干预措施及病情严重程度等。采用多因素Logistics回归分析确定影响SIC患者28 d预后的危险因素并建立预测模型,用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评价列线图模型区分度和校准度,建立决策曲线评估模型的临床实际应用价值。结果 最终筛选出6347例SIC患者,其中存活组5396例,死亡组951例,总体病死率为14.98%。多因素Logistics回归分析结果显示,重度SIC[优势比(OR)=1.341,95%可信区间(CI)1.144~1.572,P<0.001]、年龄(OR=1.028,95%CI 1.023~1.034,P<0.001)、序贯器官衰竭评分(SOFA)(OR=1.228,95%CI 1.199~1.257,P<0.001)、血白细胞计数最大值(WBCmax)(OR=1.009,95%CI 1.002~1.016,P=0.012)是SIC患者28 d死亡的独立危险因素。预测模型方程:-5.031+0.332×重度SIC+0.025×年龄+0.204×SOFA评分+0.009×WBCmax。使用Bootstrap法内部重复抽样1000次进行验证,校正曲线和理想曲线基本拟合,预测值和实际值一致性较好。Hosmer-Lemeshow检验显示,预测模型有较好的校准能力(P=0.075>0.05)。决策曲线显示,列线图模型在高风险阈值范围(0.3~0.8)有一定临床实用性。ROC曲线分析显示,SIC患者预后预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.703(95%CI 0.685~0.722,P<0.001),当模型截断值为0.170时,敏感度为55.7%,特异度为73.9%。结论 重度SIC患者、年龄、SOFA评分、WBCmax是影响SIC患者预后的独立危险因素,基于MIMIC-Ⅲ建立的预测模型有较好的临床预测价值,对患者预后风险评估和治疗有重要意义。

急诊滞留时间与需要入住ICU的脓毒症患者的预后分析:一项基于大型数据库的回顾性队列研究

目的评价急诊滞留时间(Emergency Department Length of Stay,ED-LOS)与需要入住重症监护病房(Intensive Care Unit,ICU)的脓毒症患者预后之间的关系。方法此回顾性队列研究从重症监护医学信息数据库(Medical Information Mark for Intensive Care,MIMIC Ⅲ)提取出需要从急诊科(Emergency Department,ED)直接转入ICU的脓毒症患者的相关信息,以ED-LOS是否大于4 h将研究人群分成两组,比较两组患者结局指标的差异。倾向性评分匹配(Propensity Score Matching,PSM)用于平衡两组间的基线特征。多因素logistic回归分析探讨不同变量对院内死亡率、机械通气及肾脏替代治疗等临床结局的影响;绘制两组患者的28天Kaplan-Meier生存曲线,并进行log-rank检验。结果共有4 918例患者纳入分析,进行1:1 PSM后,两组均有1 895例患者,两组患者的院内死亡率及总住院时间无统计学差异。而与ED-LOS≤4 h组患者相比,>4 h组有更多的患者需要进行机械通气(29.4%vs. 39.9%,P <0.001)以及肾脏替代治疗(8.6%vs.9.8%,P=0.022)。多因素logistic回归分析提示:ED-LOS并未增加或降低院内死亡率(OR=1.016,95%CI:0.988-1.045,P=0.258);而ED-LOS降低了患者需要进行机械通气(机械通气:OR=0.912,95%CI:0.888-0.936,P=0.000)及肾脏替代治疗(OR=0.963,95%CI:0.954-0.972,P=0.021)的风险。结论 ED-LOS与脓毒症患者的院内死亡率及总住院时间并不存在相关性;但ED-LOS的延长,使得更多的脓毒症患者需要进行呼吸支持及肾脏支持治疗。