导图社区 急性肾损伤行连续性肾脏替代治疗成功停药的风险预测模型
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急性肾损伤行连续性肾脏替代治疗成功停药的风险预测模型
题目
Risk prediction models for successful discontinuation in acute kidney injury undergoing continuous renal replacement therapy
摘要
背景/目的
连续肾脏替代疗法（CRRT）是严重急性肾损伤（AKI）患者常用的治疗方式
构建和评估接受 CRRT 干预的危重 AKI 患者及时停止 CRRT 的预后模型
方法
从 MIMIC-IV 数据库（n = 758）回顾性收集数据用于模型开发，并从湖州市中心医院重症监护病房（ICU）（n = 320）回顾性收集数据以进行模型验证
通过利用 LASSO 回归来选择特征，开发了九种机器学习模型
将 LASSO 选择的7个特征，纳入九种机器学习模型
结果
1078例患者中382例( 35.44 % )成功停止CRRT治疗
在训练集中，所有模型的 AUROC 均超过 0.75
在验证集中，XGBoost模型表现出最高的AUROC，为0.798，因此被选为开发临床应用在线计算器的最佳模型
结论
XGBoost 模型在确定 CRRT 中止方面表现出显着的预测能力
字不如表
表1和表2显示了CRRT开始和停止前训练集和外部验证集的基本特征，以及成功组和失败组
Table 1
接受CRRT的危重AKI患者的基线特征（CRRT开始前）
Table 2
接受 CRRT 的 AKI 危重患者的基线特征（CRRT 终止前）
Table 3
训练队列和外部验证队列中九种不同算法模型的性能比较
表不如图
Figure 1
接受CRRT的危重AKI患者筛查流程及研究流程
Figure 2
基于带有交叉验证的 LASSO 回归选择临床特征
因变量为接受CRRT的AKI危重症患者的CRRT停机成功与否
将研究人群(包括表1和表2中的所有变量)的68个特征作为自变量
确定了7个明显的特征
年龄，阴离子间隙和CRRT停止前的凝血酶原时间，CRRT停止前有无少尿，CRRT开始和停止前使用机械通气，以及CRRT停止前使用去甲肾上腺素治疗
Figure 3
外部验证队列中九个机器学习模型的 ROC 曲线和 AUROC
Figure 4
外部验证队列中九个机器学习模型的校准曲线
Figure 5
外部验证队列中九个机器学习模型的决策曲线分析
Figure 6
网站使用案例
补充材料
Figure S1
特征相关矩阵的热图
42个
使用R中的corrplot包生成了特征相关矩阵的热图
各种特征之间存在显著的相关性，包括尿素氮和肌酐之间的正相关性，以及红细胞计数和平均红细胞体积之间的负相关性
Figure S2
特征重要性排序如 XGBoost 模型中的 SHAP 所示（七个特征）
与图 2 相关
如图S2所示，与CRRT开始前接受机械通气有关的变量被发现具有0的贡献值，随后被排除
Figure S3
特征重要性排序如 XGBoost 模型中的 SHAP 所示（六个特征）
与图 6 相关
矩阵图描述了最终预测模型开发中每个协变量的重要性
剩下的6个特征被用于构建XGBoost模型
Figure S4
六个不同特征对预期结果的影响
展示了这六个特征基于其平均绝对SHAP值的排名，x轴表示预测模型的重要性
横坐标表示连续变量 (a) 的值或分类变量 (b) 的存在或不存在
而纵坐标表示 SHAP 值
患者对结果的归因通过不同颜色的点直观地表示，黄点表示成功停药，黑点表示停药失败
Figure S5
成功( a )和失败停止CRRT ( b )的患者力图
函数f ( x )表示患者成功停药可能性的期望值，基期值表示模型缺乏输入的期望值
两个具有代表性的例子来说明模型的可解释性
第一例患者经历了CRRT的不成功中止，SHAP预测评分为0.109 (图S5A )
相反，第2例患者成功中止CRRT，SHAP评分为0.623 (图S5B )
Figure S6
XGBoost模型在训练集和外部验证集的ROC曲线和AUROC
Figure S7
XGBoost模型在外部验证队列中的校准曲线
Figure S8
外部验证队列中XGBoost模型的决策曲线分析
