基于重症监护室常规数据的危重症冠状动脉旁路移植术患者30天死亡风险模型

《European Journal of Medical Research》：30-day mortality risk model for critically ill coronary artery bypass grafting patients based on ICU routine data

　　

摘要

背景

现有的风险评分系统在预测接受冠状动脉旁路移植术（CABG）的重症患者死亡风险方面存在局限性。本研究旨在利用重症监护病房（ICU）的常规评估数据，构建并验证一个简单而有效的模型，用于预测接受CABG患者的30天死亡率。

方法

来自MIMIC-IV数据库中接受CABG的患者被随机划分为训练集（60%）和验证集（40%）。采用Boruta算法确定最佳预测变量。通过计算SHAP值来评估各个预测变量对模型的贡献。利用多变量逻辑回归构建列线图。通过受试者工作特征曲线下面积（AUROC）、综合歧视改善指数（IDI）和净重新分类改善指数（NRI）来评估模型的预测性能。通过决策曲线分析（DCA）估计临床净获益。

结果

在2,767名患者中，筛选出8个预测变量。该模型在训练集（AUROC=0.882，95%CI：0.833–0.931）和验证集（AUROC=0.880，95%CI：0.816–0.943）中均显著优于序贯器官衰竭评估（SOFA）和简化急性生理评分II（SAPS II）。此外，IDI和NRI均大于零。决策曲线分析显示，在0.1–0.6的阈值概率范围内，该模型的临床净获益优于对照模型。

结论

该预测模型纳入了8个易于获取的变量，在预测CABG术后患者30天死亡率方面表现优于SOFA和SAPS II。该模型可作为重症患者风险分层和早期干预的实用工具。