Lactate-to-Hemoglobin の比率は 3,925 中心の失敗および属性の疲れの患者を重大な病気で造られる死亡率モデルで特色にします
科学レポートでは11月14日が発表した研究では、集中型ケアデータベースを用いた心不全と有利な強固な患者を批判的に病気させるための病院死亡予測モデルを構築しました。 著者はアリオグル、カラマン・エイ、アイリーンです。 MIMIC-IV v3.1データベースから開発コホートは、760が死亡した3,925人の患者、または19.4パーセントで構成されています。 外部検証コホート、eICU-CRD v2.0データベースから、125人が死亡した403人の患者、または31.0パーセントで構成されています。
ICUの入学後6時間のランドマークタイムを使用して、研究は乳酸菌、血尿素窒素、ヘモグロビンを検査し、それらから形成された比率を伴います。 調整された分析では、乳酸対ヘモグロビン比は、両方のコホーツの死亡率と関連していましたが、尿素窒素対ヘモグロビン比の推定は外部に不正確でした。
ロックされたXGBoostモデルは0.668の外部AUCに達した, と 95 パーセントの自信の間隔で 0.610 宛先 0.723, 臨床変数と比を使用して物流回帰モデルよりも 0.053 高かった, と 95 パーセントの信頼区間 0.002 宛先 0.101. 臨床変数と3つの生のマーカーを使用して記号論理的な回帰モデルに対して、0.672のAUCと、マイナス0.042〜0.034の95パーセントの自信の間隔でマイナス0.004である差は明らかではありませんでした。 両比率の取消は、わずか0.0005でAUCを変更しました。 2026年3月31日、ベジミレム財団大学の助成金を受領しました。
写真: 图：正常窦性心律的心电图波形示意图，标注了 P 波、QRS 波群与 T 波。来源：Anthony Atkielski (Agateller)，Wikimedia Commons，Public domain。 / Photo: Diagram of a normal sinus rhythm electrocardiogram waveform, showing the P wave, QRS complex and T wave. Source: Anthony Atkielski (Agateller), Wikimedia Commons, Public domain.
