乳酸/白蛋白比率预测了COVID-19重症患者的死亡率:一项回顾性机器学习研究
Chaofan Liang1, Xinyan Zhang1, Qingqing Zhu2
1Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Zhengzhou University People's Hospital, Henan Provincial People's Hospital, Zhengzhou, Henan, China.
Scientific reports
|October 17, 2025
概括
乳酸与蛋白比率 (LAR) 有效预测严重的COVID-19患者的死亡率. 较高的LAR水平与28天死亡风险的增加有关,有助于临床决策.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 生物标志物研究的研究.
- 在医疗保健中的数据科学.
背景情况:
- 严重的COVID-19需要可靠的预后生物标志物用于重症监护.
- 乳酸与白蛋白比率 (LAR) 是死亡风险的一个潜在的新指标.
研究的目的:
- 为了评估乳酸与白蛋白比率 (LAR) 在预测重病COVID-19患者的结果中的有效性.
- 评估LAR作为临界COVID-19的预后生物标志物的实用性.
主要方法:
- 对MIMIC数据库的回顾性分析.
- 卡普兰-梅尔生存分析,受限立方支线 (RCS) 分析和多变量考克斯回归.
- 使用Boruta和LASSO算法进行特征选择;使用随机生存森林 (RSF) 进行预测建模.
主要成果:
- 较高的LAR四分位数与28天死亡率的增加显著相关.
- LAR证明了与28天死亡风险的显著,独立,非线性相关性.
- 纳入LAR的RSF模型实现了高AUC值 (14天的死亡率为0.948,28天的死亡率为0.887).
结论:
- 乳酸与白蛋白比率 (LAR) 是一个有价值和简单的预后生物标志物,用于预测严重COVID-19中的死亡率.
- LAR有助于临床风险分层和治疗决策对于严重病情的COVID-19患者.
- 集成LAR的机器学习模型显示了强大的COVID-19结果预测性能.
