SOFA 评分的聚类轨迹在预测脓毒症死亡中的应用
定量方法
2023-11-30 v1 人工智能
摘要
目的：脓毒症是一种危及生命的病症。序贯器官衰竭评估（SOFA）评分常用于评估器官功能障碍并预测 ICU 死亡率，但它被视为静态测量，未能捕捉动态变化。本研究旨在探讨 ICU 入院前 72 小时内 SOFA 评分动态变化与患者结局之间的关系。设计、设置与参与者：分析了 Medical Information Mart for Intensive Care IV 数据库中 3,253 名符合 sepsis-3 标准、从急诊科入院且 ICU 住院至少 72 小时并处于完全积极复苏状态的患者。采用基于动态时间规整和 k-means 聚类的群体轨迹建模识别动态 SOFA 评分的不同轨迹模式，随后使用 Python 进行比较。主要结局指标：收集包括医院和 ICU 死亡率、医院和 ICU 住院时长以及住院期间再入院等结局。记录从 ICU 转至病房的出院时间以及 7 天和 14 天截断点。结果：识别出四个聚类：A（持续低 SOFA 评分）、B（SOFA 评分快速升高后下降）、C（较高基线评分并逐渐改善）和 D（持续升高评分）。聚类 D 的 ICU 和医院住院时间最长，ICU 和医院死亡率最高。聚类 A 和 B 的 ICU 出院率相似，而聚类 C 初始比率相当但向病房转归较慢。结论：监测 SOFA 评分的动态变化对于评估脓毒症严重程度和治疗反应性具有价值。
引用
@article{arxiv.2311.17066,
title = {Cluster trajectory of SOFA score in predicting mortality in sepsis},
author = {Yuhe Ke and Matilda Swee Sun Tang and Celestine Jia Ling Loh and Hairil Rizal Abdullah and Nicholas Brian Shannon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17066},
year = {2023}
}
备注
26 pages, 4 figures, 2 tables