牛昆仑 陈福进 赵晶晶 王菁 徐跃文 姚莉

    [摘要]?目的?建立膿毒症相关性脑病(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

    脓毒症相关性脑病(sepsis-associated?encephalopathy，SAE)指脓毒症患者因非中枢性感染所致的脑功能障碍，主要表现为谵妄、精神错乱及意识障碍[1]。合并SAE的脓毒症患者院内死亡率显著升高，虽然目前临床常用评分系统可对重症患者的死亡风险进行评估，但其特异性低，预测效果差[2-4]。而早期识别高死亡风险SAE患者有利于及时调整治疗策略，降低死亡率。重症医学信息数据库(Medical?Information?Mart?for?Intensive?Care，MIMIC-Ⅳ)是急危重症领域最大的公开数据库，所含患者数量大且信息完善，以此建立的模型更可信。外部检验指用与模型建立过程来源不同的数据评价模型在新数据下的表现，因不同来源数据收集难度大，现公开的预测模型较少进行外部验证，但通过外部验证的模型有较好的可移植性和可泛化性[5-6]。本研究基于MIMIC-Ⅳ数据库构建SAE患者院内死亡风险预测模型 ......