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全部共 2 篇

公共数据库临床研究Journal of visualized experiments : JoVE

Associations of International Normalized Ratio and Hematocrit With Stroke Status and Machine Learning Mortality Prediction in Critical Care Databases.

Juan Han、Linming Zhang、Chunyan LeiDOI: 10.3791/73411

MIMIC eICU 机器学习成人队列研究

暂无引用数据

卒中可致死亡和长期残疾。该回顾性队列研究基于MIMIC-IV和eICU-CRD数据库，纳入29 831例成人ICU患者，依据ICD-9/10编码判定卒中状态，采用入ICU后24 h内首次INR和Hct检测值，通过多因素logistic回归、四分位分析、限制性立方样条、亚组及敏感性分析评估二者与卒中的关联。结果显示，随INR四分位升高卒中比例下降，随Hct四分位升高卒中比例上升；充分校正后，INR每增加1单位卒中风险降低（OR 0.105~0.395），Hct每增加1个百分点卒中风险升高（OR 1.076~1.103）；多重插补结果方向一致。卒中患者的事后探索性分析采用Cox回归筛选6个预后变量构建机器学习模型，梯度提升机模型在训练集、内部验证集和外部验证集的AUC分别为0.717、0.670和0.630。结论提示INR与卒中呈负相关、Hct与卒中呈正相关，上述观察性关联需谨慎解读，死亡预测分析为卒中患者提供了补充性预后视角。

为什么值得关注

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完整作者

Juan Han、Linming Zhang、Chunyan Lei

作者机构

Department of Neurology, Hospital of Kunming Medical University; hanjuan@ydyy.cn.
Department of Neurology, Hospital of Kunming Medical University.

技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

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临床队列临床研究Frontiers in neurology

Development and validation of a simple clinical prediction model for post-stroke seizures in critically ill patients: a multicenter retrospective cohort study.

作者信息暂未整理DOI: 10.3389/fneur.2026.1949946

eICU 成人多中心队列研究

0 次引用趋势数据不足

一项多中心回顾性队列研究纳入美国208个ICU的6,586例成人卒中患者，按7:3随机分为训练集与内部验证集，旨在开发并验证危重卒中患者院内卒中后癫痫（PSS）的简易临床预测模型。结果显示，编码的院内PSS发生率为7.5%；多因素logistic回归识别出5个独立预测因素：较年轻年龄、入院体温升高、既往高血压、较低平均红细胞血红蛋白浓度及较低格拉斯哥昏迷评分。模型训练集AUC为0.702，验证集为0.713，并在年龄、性别和卒中亚型各亚组中表现稳定。据此建立的三层床旁风险分层显示，低、中、高风险组的PSS发生率分别为3.4%、6.8%和16.2%。倾向性评分匹配后，编码PSS与院内死亡（调整OR=0.84，p=0.295）及住院时间延长（平均差=-0.30天，p=0.167）均无显著关联。结论认为，该模型为危重卒中患者编码院内PSS的简易预测工具，编码PSS本身与死亡率升高无独立关联；但该模型尚未经外部验证，不能指导临床监测或药物干预，结果适用于临床可见的编码惊厥性发作，可能不适用于非惊厥性发作表型。

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最近 5 个完整年度引用趋势

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/11/01 01:32

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