基于随机森林算法的急性肾损伤患者CRRT撤机成功因素及预测模型效能分析

目的:基于随机森林算法下探讨急性肾损伤(AKI)患者连续性肾脏替代治疗(CRRT)撤机成功的预测因素，构建预测模型并分析模型的效能。方法:纳入2019年8月至2022年5月在我院接受CRRT治疗的并发AKI的患者200例，并按7∶3的比例随机分割为训练集(140例)和验证集(60例)。根据是否撤机成功，将患者分为撤机成功组和撤机失败组。收集训练集患者的临床实验室资料，采用多因素Logistic回归分析和随机森林算法分别构建影响AKI患者CRRT撤机成功的预测模型，比较两个预测模型的预测效能。结果:训练集140例患者中撤机成功82例，撤机失败58例；验证集中撤机成功37例，撤机失败23例。训练集中两组患者撤机时感染相关器官功能衰竭评分系统(SOFA)评分、撤机后尿量、撤机后Scr水平、CRRT持续时间、撤机后中性粒细胞明胶相关载脂蛋白(NGAL)水平、撤机时急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)、撤机后尿肾损伤分子-1(Kim-1)水平比较差异具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示，撤机时SOFA评分(OR=5.774)、APACHEⅡ评分(OR=...