基于机器学习的重症监护室脑出血患者脓毒症风险预测模型的开发和验证：回顾性队列研究
2024年3月21日 更新者：Xiangya Hospital of Central South University
重症监护病房 (ICU) 中的脑出血 (ICH) 患者患败血症的风险较高，从而显着增加死亡率和医疗负担。 目前，缺乏有效的工具来早期预测 ICU 内 ICH 患者脓毒症。 本研究旨在利用机器学习技术开发可靠的预测模型，以帮助临床医生早期识别高危患者并促进及时干预。
重症监护医疗信息集市 (MIMIC) IV 数据库（2.2 版）是重症监护专业知识的国际在线存储库。 该数据库包含 2008 年至 2019 年从贝斯以色列女执事医疗中心 ICU 收集的患者相关信息。 它包含 299,712 名住院患者和 73,181 名重症监护病房患者的庞大数据集。
eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 包含 2014 年至 2015 年间美国 208 家医院的 139,367 名独特患者的 200,000 多个 ICU 入院数据，为重症监护研究提供了宝贵的资源。
本研究旨在建立并验证多种机器学习模型来预测 ICU ICH 患者脓毒症的发作，并确定具有最佳预测性能的模型。
研究概览
详细说明
- 数据收集：本研究利用了两个公共数据库。 该模型利用了从重症监护医学信息集市 (MIMIC) IV 数据库（2.2 版）获得的临床数据，并从 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 中选择相应的患者进行外部验证。 ICH 患者的数据来自 MIMIC IV 公共数据库，包括基线特征、临床参数、治疗干预和结果。 将数据随机分为两组，其中70%作为训练集，30%作为验证集。
- 模型开发：使用Lasso回归进行特征选择，构建各种机器学习模型（例如随机森林、逻辑回归和神经网络）。
- 模型验证：除了内部验证集外，还在eICU数据库上进行了外部验证，以测试模型的通用性。
- 统计分析：使用 ROC 曲线下面积 (AUC)、敏感性和特异性等指标评估模型的预测性能。
- 临床适用性评估：使用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床实用性。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1800
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Le Zhang, Doctor
- 电话号码：13973187150
- 邮箱：zlzdzlzd@csu.edu.cn
研究联系人备份
- 姓名：Ye Li, Doctor
- 电话号码：19967131289
- 邮箱：17670516318@163.com
学习地点
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Hunan
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Changsha、Hunan、中国、410008
- Le Zhang
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接触：
- Le Zhang
- 电话号码：13973187150
- 邮箱：zlzdzlzd@csu.edu.cn
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接触：
- Ye Li
- 电话号码：19967131289
- 邮箱：17670516318@163.com
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不适用
取样方法
非概率样本
研究人群
MIMIC-IV 和 eICU-CRD 数据库中的所有诊断均根据国际疾病分类第九修订版 (ICD-9) 和 ICD-10 代码进行识别。
为了进行分析，包括诊断为 ICH 的患者。
脓毒症的定义根据《第三次脓毒症和脓毒性休克国际共识定义》(Sepsis-3)，其中将疑似感染且序贯器官衰竭评估 (SOFA) 评分≥2 的患者视为脓毒症。
描述
纳入标准：
- 1.经ICD-9/10编码诊断为原发性脑出血。
- 2、年龄19-89岁。
排除标准：
- 1. 入院但未入住 ICU 的患者。
- 2. 随访数据缺失或变量不完整的患者。
- 3.住院时间超过1个月的患者。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
脑出血
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没有干预
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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败血症的发生
大体时间：入学后30天内
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败血症的发生
|
入学后30天内
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2024年3月30日
初级完成 (估计的)
2024年5月1日
研究完成 (估计的)
2024年5月30日
研究注册日期
首次提交
2024年3月16日
首先提交符合 QC 标准的
2024年3月16日
首次发布 (实际的)
2024年3月22日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年3月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年3月21日
最后验证
2024年3月1日
更多信息
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