基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后评估模型研究

发布时间：2021-05-09 00:36

　　目的严重脓毒症/脓毒性休克患者死亡风险较高,目前评估严重脓毒症/脓毒性休克预后的评分众多,但仍存在较多争议;随机森林是目前预测准确率较高的—种统计学习理论,本研究旨在建立一种基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后模型,并探讨其预测严重脓毒症/脓毒性休克患者预后的价值。方法纳入2013年10月至2015年9月中国的14家三甲医院重症医学科中严重脓毒症/脓毒性休克患者有效病例共497例。所有入选的严重脓毒症和脓毒性休克患者均追踪其病情预后发展情况,分为28天死亡组及28天生存组,记录基础资料、生命体征及症状、生化指标及血常规、预后结果及评分等。通过对以上各项指标的筛选,得到关于严重脓毒症/脓毒性休克预后的特异性指标,运用特异性指标构建随机森林模型,比较随机森林模型与SOFA和APACHE20Ⅱ的评估效能,并根据预后的结果确立预后的风险分级。结果（1）对于严重脓毒症和脓毒性休克患者,死亡组的年龄高于生存组;死亡组第一天24小时尿量低于生存组,尿素氮和肌酐高于生存组,血小板计数低于生存组;第3天死亡组的心率高于生存组、平均动脉压低于生存组、发生紫绀和皮肤湿冷的比例高于生存组;第5天死亡组体... 

【文章来源】：浙江中医药大学浙江省

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
ABSTRACT
前言
一、资料与方法
    (一) 研究对象
        1. 病例情况
        2. 入选标准
        3. 排除标准
    (二) 研究平台及软件
    (三) 研究方法
    (四) 病历资料收集
        1. 基础资料
        2. 生命体征及症状
        3. 生化指标及血常规等
        4. 预后结果及评分
    (五) 统计学方法
二、研究结果
    (一) 模型特异性参数的筛选
        1. 两组患者基础资料特征比较
        2. 两组患者生命体征及症状的比较
        3. 两组患者生化指标及血常规指标比较
        4. 构建模型的参数
    (二) 随机森林预后模型
        1. 随机森林预后模型预测的结果
        2. 随机森林模型计算的参数变量重要性
    (三) APACHE Ⅱ评分的预测价值及与RF的比较
        1. 两组患者之间APACHE Ⅱ评分的比较
        2. APACHE Ⅱ评分对严重脓毒症/脓毒性休克患者的预后评估价值以及与RF模型的价值比较
    (四) SOFA评分的预测价值及与RF的比较
        1. 两组患者之间SOFA评分的比较
        2. SOFA评分对严重脓毒症/脓毒性休克患者的预后评估价值以及与RF模型的价值比较
    (五) 预后风险分级
        1. 风险分级
        2. 各风险组患者的死亡率
三、讨论分析
    (一) 严重脓毒症/脓毒性休克预后相关参数的筛选
    (二) 随机森林模型与传统预后评分的效能比较
    (三) 随机森林模型参数重要性分析
    (四) 基于随机森林模型投票率的死亡风险分级
    (五) 本研究的不足之处
    (六) 小结
四、结论
参考文献
致谢
文献综述 预后评分用于脓毒症病情评估的研究进展
    参考文献



本文编号：3176266