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建立梯度提升机模型预测RICU机械通气并发呼吸机相关性肺炎患者的短期预后
1
作者
黄小芬
夏良娥
+1 位作者
赵世元
黄敏敏
《广西医学》
CAS
2024年第1期78-83,共6页
目的构建梯度提升机(GBM)模型预测呼吸重症监护病房(RICU)机械通气患者并发呼吸机相关性肺炎(VAP)的短期预后情况。方法回顾性分析RICU收治的350例机械通气并发VAP患者的临床资料,根据随访结局将患者分为死亡组(n=110)和生存组(n=240),...
目的构建梯度提升机(GBM)模型预测呼吸重症监护病房(RICU)机械通气患者并发呼吸机相关性肺炎(VAP)的短期预后情况。方法回顾性分析RICU收治的350例机械通气并发VAP患者的临床资料,根据随访结局将患者分为死亡组(n=110)和生存组(n=240),筛选影响其预后的危险因素。按8∶2比例将患者随机分为训练集280例和验证集70例,采用R语言4.2.1软件构建GBM预测RICU机械通气并发VAP患者的短期预后模型并评价模型的预测效能。结果年龄、机械通气时间、C反应蛋白(CRP)水平、血清降钙素原水平、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分及序贯器官衰竭评估(SOFA)评分是RICU机械通气并发VAP患者预后的影响因素(P<0.05)。基于上述影响因素构建的GBM模型在训练集中的受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.926(95%CI:0.894,0.958),敏感度为85.4%、特异度为86.2%,在验证集中的AUC为0.880(95%CI:0.779,0.980),敏感度为85.7%、特异度为86.4%;校准曲线显示,GBM模型的预测概率与实际发生率基本一致;决策曲线分析显示,训练集和验证集的阈概率分别在0.10~0.98、0.10~0.80。结论基于年龄、机械通气时间、CRP水平、血清降钙素原水平、APACHEⅡ评分及SOFA评分构建的GBM模型对RICU机械通气并发VAP患者的短期预后情况有较好的预测价值。
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关键词
呼吸机相关性肺炎
机械通气
呼吸重症监护病房
梯度提升机模型
危险因素
预后
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职称材料
题名
建立梯度提升机模型预测RICU机械通气并发呼吸机相关性肺炎患者的短期预后
1
作者
黄小芬
夏良娥
赵世元
黄敏敏
机构
崇左市
人民医院
呼吸内
科
崇左市人民医院科研科
崇左市
人民医院
检验
科
出处
《广西医学》
CAS
2024年第1期78-83,共6页
基金
崇左市科技计划项目(崇科攻2018028)。
文摘
目的构建梯度提升机(GBM)模型预测呼吸重症监护病房(RICU)机械通气患者并发呼吸机相关性肺炎(VAP)的短期预后情况。方法回顾性分析RICU收治的350例机械通气并发VAP患者的临床资料,根据随访结局将患者分为死亡组(n=110)和生存组(n=240),筛选影响其预后的危险因素。按8∶2比例将患者随机分为训练集280例和验证集70例,采用R语言4.2.1软件构建GBM预测RICU机械通气并发VAP患者的短期预后模型并评价模型的预测效能。结果年龄、机械通气时间、C反应蛋白(CRP)水平、血清降钙素原水平、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分及序贯器官衰竭评估(SOFA)评分是RICU机械通气并发VAP患者预后的影响因素(P<0.05)。基于上述影响因素构建的GBM模型在训练集中的受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.926(95%CI:0.894,0.958),敏感度为85.4%、特异度为86.2%,在验证集中的AUC为0.880(95%CI:0.779,0.980),敏感度为85.7%、特异度为86.4%;校准曲线显示,GBM模型的预测概率与实际发生率基本一致;决策曲线分析显示,训练集和验证集的阈概率分别在0.10~0.98、0.10~0.80。结论基于年龄、机械通气时间、CRP水平、血清降钙素原水平、APACHEⅡ评分及SOFA评分构建的GBM模型对RICU机械通气并发VAP患者的短期预后情况有较好的预测价值。
关键词
呼吸机相关性肺炎
机械通气
呼吸重症监护病房
梯度提升机模型
危险因素
预后
Keywords
Ventilator-associated pneumonia
Mechanical ventilation
Respiratory intensive care unit
Gradient boosting machine model
Risk factors
Prognosis
分类号
R563.19 [医药卫生—呼吸系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建立梯度提升机模型预测RICU机械通气并发呼吸机相关性肺炎患者的短期预后
黄小芬
夏良娥
赵世元
黄敏敏
《广西医学》
CAS
2024
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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