检索结果-南通市图书馆

目的探讨不同的临床特征预测血流动力学不稳定的重要性,并构建不同应用场景最佳预测模型。方法回顾性选取重症医学数据库(MIMIC)-Ⅳ中符合纳入标准的重症监护病房(ICU)住院患者,根据临床干预分为血流动力学不稳定组和稳定组。提取患者一般人口学特征、临床资料及实验室检验等特征信息,进行组间比较。使用机器学习算法评估各特征重要性,构建成人血流动力学不稳定(AHI)模型、改良AHI模型、无创模型、有创模型、血压模型及休克指数模型。结果以AUC评估模型性能,预测能力最强的是AHI模型(AUC=0.862),其他依次是改良AHI模型(AUC=0.810)、有创模型(AUC=0.787)、无创模型(AUC=0.760)、血压模型(AUC=0.720)和休克指数模型(AUC=0.716)。F1分数结果显示,AHI模型是最佳模型,其次是改良AHI模型、有创模型和无创模型,血压模型和休克指数模型预测效果较差。结论在特征信息较全的情况下,AHI模型是最佳预测模型,其中无创血压是识别血流动力学不稳定性最有用的特征。在特征信息有限情况下,无创模型比单一的血压模型和休克指数模型具有优势。

关键词：血流动力学不稳定特征重要性预测模型无创有创

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