摘要： 目的：识别出48小时内有创通气风险大的脓毒症伴急性肾损伤患者，尽早进行干预，改善预后。 方法：收集2011年1月-2023年10月东阳市人民医院收治的脓毒症伴急性肾损伤患者的资料。包括入院时的年龄、血液指标、生命体征指标等。分成建模及验证人群，在建模人群中分析出与该类患者入院后48小时内需有创通气的独立危险因素，以此建立诺模图，用ROC曲线下面积（AUC）评估模型的判别能力，用GiViTI校准图评估模型的校准度，用Decline Curve Analysis（DCA）曲线评估预测模型的临床有效性，同时在验证人群中进行验证。在建模和验证模型中用sofa评分及news评分中的变量建立模型，最后在验证人群中用多种机器学习（SVM、C5.0、XGBoos和集成方法）进行建模，采用Delong检验与本模型进行比较。 结果：共有773例患者纳入研究，该类人群住院期间出现呼吸衰竭的独立危险因素为乳酸、pro-bnp、D二聚体、经皮血氧饱和度和肺部感染。建模人群中AUC值0.845，校准图P（Hosmer-Lemeshow）值为0.610，验证人群的AUC值为0.880，校准图P值为0.691，在建模及验证人群中DCA曲线均远离两条极端曲线。sofa评分建立的模型在建模人群中AUC值为0.703，验证人群中为0.763，低于诺模图模型（P值分别为<0.001，0.011）；news评分建立的模型，在建模人群中AUC值为0.665，在验证人群中为0.718，均显著低于本研究的诺模图模型（P值分别为<0.001和0.002）。 在验证人群中建立的机器模型中，SVM的AUC值为0.780，C5.0的AUC值为0.835， XGBoost的AUC值为0.798，集成建模的AUC值为0.813，上述模型的区分能力均与诺模图模型相当（P>0.05）。 结论：基于乳酸、pro-bnp、D二聚体、经皮血氧饱和度和肺部感染的诺模图模型可有效预测脓毒症伴急性肾损伤患者入院后48小时内有创通气的风险。

王跃胜,周晓莎,陈剑平,王斌. 脓毒症伴急性肾损伤患者48小时内有创通气风险的预测模型的建立与验证[J]. 中华急诊医学杂志, 2024,33(4): 549-557.
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关键词： 脓毒症 急性肾损伤 有创通气 预测模型 机器学习