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题名新生儿败血症风险预测模型的建立与验证
被引量：4
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作者
高俐楠
杨鹏坤
曹文君
张茜
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机构
郑州大学第一附属医院新生儿科、河南省危重新生儿救治随访中心、河南省早产儿医学重点学科、郑州市发育障碍防控重点实验室
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2023年第21期2789-2795,共7页
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基金
国家卫健委医药卫生科技发展研究项目(编号:WA2020HK41)
河南省自然科学基金面上项目(编号:232300420045)。
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文摘
目的基于新生儿的一般临床特征和初始血常规指标构建新生儿败血症(NS)的Nomogram早期预测模型。方法回顾性分析MIMICⅢ数据库中首次入住NICU并在入院后完善血常规检查的新生儿资料。采用LASSO⁃Logistic回归的方式建立NS预测模型并绘制Nomogram图,采用Bootstrap重采样1000次的方法进行内部验证,使用来自中国郑州大学第一附属医院的新生儿数据进行了外部验证。采用受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、C-index指数、校准曲线和决策曲线分析来评价预测性能。结果在MIMICⅢ数据库中,共纳入3001例新生儿患者,其中185例被诊断为NS。LASSO⁃Logistic回归模型显示,是否发生呼吸窘迫综合征、胎龄、出生体质量、初始血常规检查中红细胞计数、白细胞计数、淋巴细胞百分比、中性粒细胞百分比为NS的独立预测因素;将以上指标建立Nomogram预测模型,模型的AUROC=0.860。经内外部验证,模型的预测性能良好。结论本研究构建了一个参数简单的NS预测模型,模型的预测性能良好,能够帮助临床医生及早识别高风险患儿。
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关键词
新生儿败血症
NOMOGRAM
血常规
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Keywords
neonatal Sepsis
Nomogram
complete Blood Count
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分类号
R722
[医药卫生—儿科]
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