目的 探讨重症监护病房脓毒症患者临床表型识别与验证,促进精准医疗发展。方法 采用人工智能算法处理重症监护医学信息数据库Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive Care IV,MIMIC-IV)中脓毒症患者的临床数据,包括人口学特征...
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目的 探讨重症监护病房脓毒症患者临床表型识别与验证,促进精准医疗发展。方法 采用人工智能算法处理重症监护医学信息数据库Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive Care IV,MIMIC-IV)中脓毒症患者的临床数据,包括人口学特征、ICU首日实验室指标及治疗措施等89个临床特征,首先应用无监督机器学习算法(K均值聚类和层次聚类)进行表型识别,再应用有监督机器学习算法(轻量级梯度增强机)进行表型预测,并结合机器学习可解释性算法SHAP识别重要特征;最后通过传统统计学方法,从各表型间临床特征差异与临床结局差异两个角度进行验证。结果 在22517例脓毒症患者中发现了3种临床特征及结局显著不同的表型。其中表型1患者的死亡风险最高(28 d死亡率为46.4%),以肾功能异常和疾病严重性评分升高为主;表型3患者的死亡风险最低(28 d死亡率为11.2%),神经功能评分最佳。通过可解释性机器学习,识别出阴离子间隙、血尿素氮、肌酐、格拉斯哥昏迷评分、凝血酶原时间和序贯性器官功能衰竭评分6个特征(首日最差值)在表型识别(AUC≥0.89)和表型预后预测(AUC≥0.74)方面表现良好。在出ICU后28 d、60 d、90 d及1年内,表型3患者的死亡风险均最低(HR<1)。结论 利用机器学习算法成功识别了3种具有不同临床特征及预后的脓毒症临床表型,并筛选出6个关键临床特征,预期将在脓毒症亚型分类及预后评估中发挥重要作用,有助于患者的个体化治疗。
目的评估关于近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)的测量值(初始值、平均值和最高值)在接受心肺复苏患者中预测自主循环恢复(return of spontaneous circulation,ROSC)方面的潜在作用。方法本研究根据PRISMA准则进行,检索Pubme...
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目的评估关于近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)的测量值(初始值、平均值和最高值)在接受心肺复苏患者中预测自主循环恢复(return of spontaneous circulation,ROSC)方面的潜在作用。方法本研究根据PRISMA准则进行,检索Pubmed、Embase、Cochane Library、Web of science、Clinical gov、万方、维普、CNKI共8个数据库,收集所有在成人心脏骤停(cardiac arrest,CA)期间进行NIRS监测的观察性研究,并排除病例报告、综述和研究样本量小于5例的研究。两名作者评估纳入文章的质量并提取数据,结果效应使用标准化平均差(standardized mean difference,SMD)进行标准化。结果本综述纳入22项观察性研究,共计3578例患者(304例患者发生院内CA,3274例患者发生院外CA)。研究发现患者的NIRS rSO2初始值(SMD=0.72,95%CI:0.50~0.94)、平均值(SMD=1.12,95%CI:0.86~1.37)和最高值(SMD=1.86,95%CI:0.77~2.96)均与患者发生ROSC相关,ROSC组具有较高的脑氧饱和度测量值。不管是院外还是院内发生CA患者,其NIRS的平均rSO2测定值与ROSC均有关联性(SMD=0.94,95%CI:0.68~1.19;SMD=1.65,95%CI:0.85~2.45),院外发生CA患者与院内发生CA患者的平均rSO2测定值与ROSC的关联差异无统计学意义(P=0.10)。结论不管是院内还是院外发生CA,恢复ROSC的患者在整个复苏过程中的NIRS脑血氧饱和度均显著高于非ROSC患者,其中平均NIRS rSO2测定值与ROSC具有相对较强的关联。
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