基于随机森林算法预测肾病综合征患者的心血管风险

目的 评估随机森林模型对肾病综合征(NS)患者5年心血管疾病风险的预测价值.方法 选取陆军军医大学第一附属医院就诊的350例NS患者随访5年的诊疗资料,按照约7:3的比例划分为训练集和测试集.模型纳入28个预测变量,通过训练集进行随机森林模型构建,测试集数据进行模型验证,选取最优节点值和决策树数目,观察变量的预测重要性并评价模型预测性能.结果 随机森林模型最佳节点值为6、最佳决策树数目为446.模型中预测因子重要性排序依次为:肾小球滤过率(eGFR)、年龄、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、载脂蛋白B(apoB)、清蛋白(ALB)、载脂蛋白A1(apoA1)、纤维蛋白原(Fib)、血尿酸(UA)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C).模型预测的准确率为0.919、精确率为0.935、召回率为0.829,AUC及95％CI为0.899(0.832～0.966).结论 随机森林分类算法确定的重要预测因子可为预测NS患者5年心血管风险提供有用的信息,模型预测性能良好.     

右心室长轴运动的位移及速度在右心衰竭诊断中的价值

目的:评价不同超声心动图指标和组合方式在右心衰竭中的诊断价值。方法:右心衰竭组患者62例,对照组健康成人52例,应用超声诊断仪测量三尖瓣环收缩位移(TAPSE)、收缩期峰值速度(Sm)、游离壁基底段应变(BS)、中间段应变(MS)、右心室舒张末期面积(RVEDA)和收缩末期面积(RVESA),计算右心室面积变化率。用逐步判别法分析结果,建立诊断右心衰竭的判别模型。分别用TAPSE<15mm、Sm<11.5cm/s及二者串联和并联试验4种方法诊断右心衰竭。结果:与对照组比较,右心衰竭组RVEDA和RVESA增加,TAPSE、Sm、BS和MS显著降低(均P<0.01)。诊断右心衰竭的判别模型:右心衰竭F=1.166×TAPSE+1.732×Sm-14.134,非右心衰竭F=1.779×TAPSE+2.627×Sm-31.818;两者串联时诊断灵敏度为90.3%,特异度为88.5%,正确率为89.5%。结论:诊断右心衰竭时,TAPSE与Sm更具价值,两者串联临床意义更大。     

一例消化道出血并急性肺水肿的护理体会

消化道出血是临床常见严重的症候，上消化道出血的治疗，特别是大量出血，必须分秒必争，积极补充血容量，纠正休克是处理出血的首选措施。我科收治了一例消化道出血病人，开通两组通道，同时输同型悬浮红细胞和同型血浆，在补充血容量时并发了急性肺水肿和输血反应。经过对症处理，病人转危为安。