预测重症监护病房患者的住院死亡率使用修改后的每日实验室基于急性生理学得分,版本2
Rachel Kohn1,2,3, Gary E Weissman1,2,3, Wei Wang2
1Department of Medicine, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania.
Medical care
|June 12, 2023
概括
每天更新的基于实验室的急性生理学得分,版本2 (LAPS2) 模型改善了重症监护室 (ICU) 死亡率预测. 这些模型的性能优于静态的入院分数,提供更好的临床预后和研究风险调整.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 重症监护室 (ICU) 的死亡率预测通常使用一次性入院措施,忽视了患者的临床变化.
- 准确的预后对于ICU患者管理和资源分配至关重要.
研究的目的:
- 评估使用时间更新的新型模型 基于实验室的急性生理学得分,版本2 (LAPS2) 预测住院死亡率.
- 为了比较每日LAPS2模型与仅录取LAPS2模型的性能.
主要方法:
- 在5家医院的13,993名ICU患者进行了回顾性队列研究 (2017年10月 - 2019年9月).
- 利用后勤回归,惩罚后勤回归和随机森林模型.
- 评估模型仅使用入学LAPS2与入学和每日LAPS2进行评估,并进行内部-外部验证.
主要成果:
- 整合每日LAPS2的患者日级模型在验证医院中始终优于单独使用入院LAPS2的模型.
- 每日LAPS2模型表现出卓越的校准和预测性能 (较高的c统计,较低的Brier分数).
结论:
- 与基于入院的模型相比,时间更新,患者日级LAPS2模型可以更好地预测ICU死亡率.
- 每日LAPS2为ICU人群的临床预后和研究风险调整提供了一个潜在的增强工具.
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