基于随机森林法的严重脓毒症／脓毒性休克预后评估模型对患者28d死亡的预测价值

摘要

目的建立一种基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后评估模型（RF模型），探讨其预测严重脓毒症/脓毒性休克患者预后的价值。方法回顾性分析2013年9月至2017年5月浙江医院重症医学科（ICU）收治的497例严重脓毒症/脓毒性休克患者的临床资料，收集患者的基线资料，第1、3、5天的生命体征和症状、生化指标及血常规指标，病情严重程度评分及预后。根据28 d预后将患者分为死亡组和存活组，筛选出关于严重脓毒症/脓毒性休克预后的特异性指标，运用特异性指标构建RF模型，用受试者工作特征曲线（ROC）分析RF模型、序贯器官衰竭评分（SOFA）和急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ（APACHEⅡ）评分对预后的评估效能。结果497例严重脓毒症/脓毒性休克患者中，死亡201例，病死率为40.4%。① 根据死亡组与存活组各指标的差异，筛选出构建RF模型的19个特异性参数，分别为年龄；第1天的24 h尿量、血尿素氮（BUN）、血肌酐（SCr）、血小板计数（PLT）；第3天的心率（HR）、平均动脉压（MAP）、有无紫绀、皮肤湿冷；第5天的体温、HR、MAP、24 h尿量、是否发热、呼吸困难、有无紫绀、皮肤湿冷、花斑、PLT。② ROC曲线分析显示，RF模型预测28 d病死率的ROC曲线下面积（AUC）均高于第1、3、5天的SOFA和APACHEⅡ评分（AUC：0.836比0.643、0.554、0.766和0.590、0.670、0.758）。RF模型预测28 d病死率的敏感度为86.1%，特异度为77.0%，正确率为80.7%。结论基于随机森林法的严重脓毒症/脓毒性休克预后评估模型，能够有效预测严重脓毒症/脓毒性休克患者28 d死亡风险，且其预测效能优于SOFA及APACHEⅡ评分。