导图社区 使用机器学习技术建立儿童体外循环主动脉弓重建术后急性肾损伤：
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使用机器学习技术建立儿童体外循环主动脉弓重建术后急性肾损伤：一项回顾性队列研究的机器学习预测模型
题目
Acute renal injury after aortic arch reconstruction with cardiopulmonary bypass for children: prediction models by machine learning of a retrospective cohort study
摘要
背景/目的
急性肾损伤( acute kidney injury，AKI )
机器学习( machine learning，ML )
人工智能( artificial intelligence，AI )
对于新生儿或预期主动脉重建时间较长的患者，更多的医生倾向于采用中度低温停循环( MHCA )联合顺行性脑灌注( ACP )
体外循环下主动脉弓部重建术后AKI 可导致多器官损伤，增加围手术期死亡率
探讨AKI的危险因素
通过 ML 开发一个可以用于准确预测AKI的预测模型
方法
回顾性分析2002年1月至2022年1月接受体外循环下主动脉弓重建术的134例患者
对AKI的危险因素进行综合分析和评价
采用 PSM 、趋势分析和 RCS 对CPB策略进行分析，详细观察其对AKI的影响
倾向性评分匹配( PSM )
限制性立方样条( RCS )
采用6种AI 模型进行机器学习，构建预测模型，筛选出预测AKI的最佳模型
结果
lamba 1se
体重、eGFR、紫绀、PDA、新生儿期、肾缺血持续时间
体重、eGFR、紫绀、动脉导管未闭、新生儿出生、肾缺血时间与AKI密切相关
通过整合训练集和验证集的结果，最终证实了逻辑回归模型是所有模型中最稳定的模型，逻辑回归模型表现出良好的区分度、校准度和临床实用性
基于6个独立因素，动态列线图可作为临床应用的预测工具
结论
如不额外行下半身灌注，特别是肾缺血> 30 min时，可考虑行DHCA重建主动脉弓
DHCA：深低温停循环
应开发用于早期识别AKI的机器学习模型
字不如表
Table 1
人口学及术前临床特征
阳性事件基线资料表
△标准化差值小于0.10表示绝对平衡
Table 2
AKI 的单变量逻辑回归
表不如图
Figure 1
研究的流程图
Figure 2
LASSO 回归的权重重要性系数
Figure 3
肾缺血时间与 AKI 的 OR 之间的 RCS：肾缺血与 AKI 之间存在非线性关系
参考点（OR = 1）为肾缺血时间 30 分钟
Figure 4
CPB 策略与 AKI 随肾缺血时间的变化趋势分析
趋势分析，以观察CPB策略是否会影响肾缺血期间的AKI
随着肾缺血时间的延长，DHCA组AKI发生率开始低于MHCA+ACP组
DHCA深低温停循环
MHCA中度低温停循环
顺行性脑灌注( ACP )
Figure 5
LASSO交叉验证
Figure 6
在6个模型的训练集中预测AKI的ROC曲线
Figure 7
在6个模型的测试集中预测术后AKI的ROC曲线
Figure 8
AKI的LR模型列线图
变量的系数用于执行列线图，以预测术后1年的AKI
Figure 9
模型合并肾缺血的决策曲线分析
根据本研究的临床应用和分析，肾缺血时间是最重要的参数
对肾缺血时间进行了DCA。DCA显示模型结合肾缺血时间对临床决策有促进作用
红线(模型1 )代表无肾缺血的模型
蓝色线条(模型2 )代表肾缺血模型
补充材料
Table S1
6ML模型详细参数设置
特征重要性的详细变量
列个表更简洁
Table S2
AKI中DHCA与MHCA + ACP随肾缺血时间分层的趋势分析
随着时间的延长，DHCA组AKI的发生率逐渐低于MHCA组
Table S3
训练集结果的详细信息
性能评价指标
Table S4
测试集中结果的详细信息
Table S5
根据AKI结果对LR进行亚组分析
Figure S1
Figure S2
手术时间、CPB时间、ACCT时间与AKI发生的OR值之间存在RCS关系
Figure S3
6个危险因素的KM生存曲线
A :肾缺血, B : eGFR , C :紫绀, D :新生儿期及病程, E :体重, F : PDA
Figure S4
详细介绍了六种预测模型在测试集中预测术后AKI的曲线
Figure S5
LR模型AUC
Figure S6
采用Hosmer - Lemeshow检验分析AKI的预期概率和观察概率
file 12
原始数据
