开发和内部验证早期预警预测模型,用于紧急病房的重症患者,使用易于获得的临床指标

科学领域:

• 紧急医疗 紧急医疗
• 临床预测模型临床预测模型
• 关键的护理关键的护理

背景情况:

• 在急诊室 (ED) 早期发现危急疾病对于及时干预和改善患者结果至关重要.
• 现有的预测模型在繁忙的ED环境中可能缺乏可访问性或实时适用性.

研究的目的:

• 开发和内部验证ED患者危急疾病风险的早期预警预测模型.
• 确定关键的生理指标,以预测ED呈现时的临界风险.

主要方法:

• 对3859名ED患者的回顾性分析,随机分配到培训 (n=2,703) 和验证 (n=1,156) 队列.
• 利用14个易于获得的生理指标进行模型开发.
• 采用了通用添加模型,步骤多变量逻辑回归和条件推理树用于预测和风险分层.

主要成果:

• 该模型确定了性别,年龄,心率,呼吸率,缩血压,脉冲氧度和,意识水平,学生状态,精神状态和疼痛评分作为危急风险的独立预测因素.
• 获得了强大的区分能力,曲线下的面积 (AUC) 为0.926 (培训) 和0.914 (验证).
• 证明了令人满意的校准,并将患者分为低,中,高风险组.

结论:

• 开发的模型有效地预测了ED环境中的严重疾病风险,具有良好的歧视和校准.
• 所有预测因素都可在初步临床评估期间获得,使得在分拣中能够实时应用.
• 该模型的实际可访问性支持整合到例行紧急工作流程和初级医疗保健中.