感染患者急性肾损伤临床预测模型的构建及验证

作者：靳敏燕; 胡渊龙; 高超; 张倩; 邱占军^*

来源：中国药物经济学, 2023, 18(08): 34-45.

• 急性肾损伤
• 感染
• XGBoost
• 预测模型

目的 构建感染患者急性肾损伤（AKI）临床预测模型并进行验证。方法 纳入2019年11月至2021年11月于山东中医药大学附属医院住院治疗的437例感染患者，收集患者的临床资料，包括性别、年龄及入院后48 h内的第一次实验室检查指标数据。采用Boruta算法筛选出与AKI发生相关的变量，将筛选出的变量通过XGBoost算法构建AKI临床预测模型，用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估模型的诊断效能，并采用十折交叉法对该模型进行内部验证。结果Boruta算法筛选出12个相关变量：血肌酐、中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、中性粒细胞绝对值、白细胞绝对计数、尿β2-微球蛋白、血清尿素氮、活化部分凝血活酶时间、丙氨酸转氨酶、天冬氨酸转氨酶、α-羟丁酸脱氢酶、乳酸脱氢酶。由这12个变量构建感染患者AKI的XGBoost临床预测模型，该模型的AUC为0.92，用十折交叉法对该模型进行内部验证的平均AUC为0.77。结论 该研究所构建的临床预测模型对感染导致AKI有较好的预测价值，对AKI的早期防治具有指导意义。

• 单位
  第一临床医学院; 山东中医药大学附属医院; 山东中医药大学