在接受心脏手术的患者中进行手术前 Delirium 风险查:来自前性观察 FINDERI 研究的结果
Monika Sadlonova1, Niels Hansen2, Hermann Esselmann2
1Department of Cardiovascular and Thoracic Surgery (MS, IK, HB), University of Göttingen Medical Center, Göttingen, Germany; Department of Geriatrics (MS, MC, SH, AW, JS, FEB, JE, CAFA), University of Göttingen Medical Center, Göttingen, Germany; Department of Psychosomatic Medicine and Psychotherapy (MS,), University of Göttingen Medical Center, Göttingen, Germany; DZHK (German Center for Cardiovascular Research) (MS, IK, HB, CAFA), Göttingen, Germany; Department of Psychiatry (MS, CMC), Massachusetts General Hospital, Boston, MA.
在心脏手术后预测术后妄想 (POD) 非常重要. 狂妄症风险查问卷 (DRSQ) 和机器学习模型在识别患有POD高风险的患者方面表现有前途.
科学领域:
- 老年医学 老年医学
- 心脏病学 心脏病学
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 手术后痴呆症 (POD) 是心脏手术后的常见并发症,导致发病率增加,住院时间延长,认知能力下降和死亡率.
- 在手术前确定患有POD风险的患者对于及时干预至关重要,但缺乏标准化的查评估.
研究的目的:
- 评估在接受心脏手术的患者中对POD的 Delirium风险查问卷 (DRSQ) 的预测准确性.
- 探索认知,虚弱和老年评估的实用性,以及机器学习 (ML),用于预测POD.
- 为POD风险预测开发一个数据驱动的ML模型.
主要方法:
- 前性观察性研究 (FINDERI) 涉及504名年龄≥50岁的接受心脏手术的患者.
- 对DRSQ,认知测试 (Trail Making Test B,蒙特利尔认知评估) 和脆弱性评估的预测价值的分析.
- 应用ML技术,包括规范LASSO回归和决策树,以构建预测模型.
主要成果:
- POD的发生率为21%. DRSQ显示曲线下的面积 (AUC) 为0.68,用于预测POD.
- 一个包含DRSQ分数,Trail Making Test B时间和蒙特利尔认知评估分数的三规则决策树模型在训练组中实现了0.69的AUC,在验证组中达到0.62.
- 该模型确定了DRSQ (分数>7),Trail Making Test B (时间>118) 和蒙特利尔认知评估 (分数 ≤22) 的特定值作为显著的预测指标.
结论:
- DRSQ显示出作为心脏手术患者手术前POD风险评估工具的潜力.
- 基于机器学习的决策树模型,将DRSQ与认知评估集成在一起,可能会提高POD风险预测.
- 需要进一步验证,以建立这些工具用于常规临床使用,以识别患有术后妄想风险的患者.
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