基于机器学习的急性冠脉综合征患者急性肾损伤的预测模型

目的 基于机器学习（machine learning,ML）的方法构建急性冠脉综合征（acute coronary syndrome,ACS）患者在急诊入院后发生急性肾损伤（acute kidney injury,AKI）的临床预测模型。方法 收集2018年1月至2020年12月在新疆医科大学第一附属医院住院确诊ACS的患者临床资料。（1）使用sklearn工具包中的train＿test＿split函数将数据集分为训练组（70%）和测试组（30%）,在训练组中使用logistic回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、支持向量机和轻量级梯度提升（light gradient boosting machine,LightGBM）方法构建ACS-AKI的预测模型;（2）通过模型可视化工具SHAP可解释模型与递归特征消除（recursive feature elimination,REF）对最佳ML预测模型变量进行筛选,并压缩为特征减少的紧凑预测模型;（3）最后采用测试组数据从区分度,校准和临床效益三个方面对筛选后的预测模型进行评价。结果 共纳入499例ACS患者临床资料,其中ACSAKI发生...     

新疆地区单中心七年回顾性研究:妊娠相关急性肾损伤临床特征分析

目的 探讨新疆地区单中心妊娠相关急性肾损伤患者的流行病学特点和临床特征.方法 利用新疆医科大学第一附属医院住院患者网络病历系统,回顾性分析2013年1月至2020年11月,在该院住院的妊娠期女性的临床资料.结果 本研究共筛选出妊娠期急性肾损伤(pregnancy-related acute kidney injury,...     

对比不同分型的急性主动脉夹层围手术期导致急性肾损伤的临床研究

目的 对比急性Stanford A型和Stanford B型主动脉夹层患者围手术期发生急性肾损伤的相关危险因素及临床特点。方法 收集2019年1月1日至2021年12月31日在新疆医科大学第一附属医院住院并确诊为急性主动脉夹层的患者资料,按照CTA影像学结果分为TAAAD患者和TBAAD患者,根据KDIGO标准又分别分为AKI组及非AKI组。比较两组间术前、术中、术后资料差异,用二元Logistic回归筛出AKI的独立危险因素,绘制ROC曲线,评估各危险因素对发生AKI的预测价值,描述AAD-AKI的患者出院时肾功能情况,给予AAD-AKI临床指导。结果 共收集464例急性主动脉夹层患者的资料,其中TAAAD患者176例,TBAAD患者288例。TAAAD患者AKI发生率为83.5%(147/176),TBAAD患者AKI发生率为41%(118/288)。多因素Logistic回归分析显示：体外循环时间、术后首次肌酐、机械通气时间、围手术期使用升压药是TAAAD患者发生AKI的独立危险因素(P<0.05)。ROC曲线显示,TAAAD-AKI与术后首次肌酐(AUC:0.857,P=...