Прогнозирование исходов внутрибольничной остановки сердца (PREDIHCA)

Внутрибольничная остановка сердечно-сосудистой системы является одной из наиболее частых причин смерти госпитализированных пациентов. В отличие от экстрамуральных случаев остановки сердечно-сосудистой системы у госпитализированных пациентов часто наблюдаются тяжелые соматические заболевания, которые могут повлиять на исход реанимации. Тем не менее показатели выживаемости после реанимации лучше в стационарах, чем вне их, поскольку часто имеет место быстрое начало реанимационных мероприятий и заранее определенные стандарты реанимации. Регулярное обучение СЛР и наличие дефибрилляторов во всех прикроватных отделениях также могут положительно повлиять на результат. Несмотря на эти многочисленные усилия, показатели выживаемости, особенно у пациентов с хорошим неврологическим исходом, оставались стабильными на низком уровне даже в больницах в последние годы и не улучшались.

Большинство исходных параметров в настоящее время хорошо известны. (например, исходный ритм, возраст, ранняя дефибрилляция и т. д.). Тем не менее, мы до сих пор не знаем, насколько на самом деле актуальны соответствующие факторы, особенно по отношению друг к другу. Одним из подходов к этому могут быть методы машинного обучения, такие как «случайный лес», которые могут создать прогностическую модель. Однако на сегодняшний день это не предпринималось.

Гипотеза этой работы заключается в том, чтобы выяснить, можно ли точно предсказать вероятность выживания после реанимации в больнице с помощью метода машинного обучения «случайный лес» и можно ли определить особенно важные параметры исхода.

Дизайн: ретроспективный анализ данных всех наборов данных, зарегистрированных в журнале реанимации Университетской больницы Кеплера.

Меры и процедура: Проверка реестра на предмет отсутствующих данных, а также ложных срабатываний группы СЛР и, при необходимости, исключение этих наборов данных; оценка наборов данных с использованием метода машинного обучения random forest.