败血症相关脑病变的风险预测模型:系统评估和元分析
Ting Ting He1, Tuo Quan Jiao1, Xue Mei An2,3
1School of Nursing, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu, China.
PeerJ
|February 18, 2026
概括
败血症相关脑病变 (SAE) 的风险预测模型显示公平的歧视,但具有高偏差风险. 需要进一步的研究来提高它们的临床适用性.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 神经学 神经学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 对败血症相关脑病变 (SAE) 的风险预测模型的开发正在不断增长.
- 这些模型的临床实用性和质量目前尚不确定.
研究的目的:
- 系统地审查和评估有关SAE风险预测模型的已发表研究的质量.
- 评估偏差风险和现有的SAE预测模型的适用性.
主要方法:
- 在多个数据库 (PubMed,Embase等) 中进行全面的系统搜索. 进行了. 执行.
- 使用预测模型风险偏差评估工具 (PROBAST) 进行数据提取和偏差风险评估,由两位独立审查员进行.
- 包括关注SAE风险预测模型的观察性研究.
主要成果:
- 纳入了10项涉及1,994名参与者的研究,SAE发生率从15.16%到63.3%不等.
- 年龄和顺序性器官衰竭评估 (SOFA) 评分是最常见的预测指标,显示与SAE有显著的关联.
- 验证模型的接收器运行特征曲线 (AUC) 下的聚合面积为0.83,表明公平的歧视,但所有研究都表现出高偏差风险.
结论:
- 虽然SAE预测模型显示出公平的区分能力,但所有审查的研究都存在高偏差风险.
- 数据来源和分析的局限性导致了偏差的高风险,质疑这些模型的当前临床适用性.
