目的:应用XGBoost模型分析院内心脏骤停患者的临床数据,探索影响恢复自主循环(return of spontaneous circulation,ROSC)的关键特征。方法:回顾性分析2021年1月-2024年4月在南华大学附属第一医院住院的心脏骤停患者504例。根据心肺复苏...目的:应用XGBoost模型分析院内心脏骤停患者的临床数据,探索影响恢复自主循环(return of spontaneous circulation,ROSC)的关键特征。方法:回顾性分析2021年1月-2024年4月在南华大学附属第一医院住院的心脏骤停患者504例。根据心肺复苏结局分为ROSC组和未恢复组。收集患者一般资料、生化指标、生命体征、心电图特征、酸碱平衡参数及临床病史等数据。采用XGBoost模型分析各特征对ROSC的预测贡献。结果:295例院内心脏骤停患者被纳入分析,ROSC成功率为44.7%。XGBoost模型特征重要性分析显示,舒张压是预测ROSC的最重要特征。其他重要特征依次为白蛋白、凝血酶时间、心率和中性粒细胞与淋巴细胞比值。XGBoost模型预测院内心脏骤停患者ROSC的AUC为0.79,预测ROSC的精准率为83%,召回率为71%,F1得分为77%,假阳率为50%,假阴率为29%。结论:XGBoost模型在预测院内心脏骤停患者ROSC方面具有良好的诊断一致性,对临床决策支持具有潜在价值。舒张压、心率等心脏功能指标及特定生化指标对预测院内心脏骤停患者ROSC具有重要意义。展开更多
文摘目的:应用XGBoost模型分析院内心脏骤停患者的临床数据,探索影响恢复自主循环(return of spontaneous circulation,ROSC)的关键特征。方法:回顾性分析2021年1月-2024年4月在南华大学附属第一医院住院的心脏骤停患者504例。根据心肺复苏结局分为ROSC组和未恢复组。收集患者一般资料、生化指标、生命体征、心电图特征、酸碱平衡参数及临床病史等数据。采用XGBoost模型分析各特征对ROSC的预测贡献。结果:295例院内心脏骤停患者被纳入分析,ROSC成功率为44.7%。XGBoost模型特征重要性分析显示,舒张压是预测ROSC的最重要特征。其他重要特征依次为白蛋白、凝血酶时间、心率和中性粒细胞与淋巴细胞比值。XGBoost模型预测院内心脏骤停患者ROSC的AUC为0.79,预测ROSC的精准率为83%,召回率为71%,F1得分为77%,假阳率为50%,假阴率为29%。结论:XGBoost模型在预测院内心脏骤停患者ROSC方面具有良好的诊断一致性,对临床决策支持具有潜在价值。舒张压、心率等心脏功能指标及特定生化指标对预测院内心脏骤停患者ROSC具有重要意义。