简介：摘要目的基于机器学习法建立早期预测血流感染模型，为早期诊断血流感染提供依据。方法选择2018年1月至2018年12月于郑州大学第一附属医院住院并留取血培养1 954例患者为研究对象。根据血培养结果，将研究对象分为血流感染组和非感染组。采用随机森林模型筛选出与血流感染相关特异性指标，建立预测模型。结果预测早期血流感染指标包括胆碱酯酶(CHE)、降钙素原(PCT)、高密度脂蛋白(HDL)、淋巴细胞百分比(Lymph%)和血小板计数(PLT)。该模型在预测集和测试集中曲线下面积(AUC)值分别为0.896 6、0.874 7，95%可信区间(CI)分别为0.879 9～0.913 2、0.846 9～0.902 4。结论基于机器学习血流感染预测模型可以有效地预测细菌或真菌导致的血流感染，为血流感染的早期诊断提供依据。

简介：摘要目的探讨血清胆碱酯酶（SChE）水平与感染性休克（SS）患者预后的关系。方法选择2013年6月至2017年6月郑州大学第一附属医院收治的594例SS患者。记录患者的性别、年龄、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ）等一般资料，以及SS确诊48 h内血常规、降钙素原（PCT）、肝功能、肾功能、凝血功能和血气分析指标极值。于2019年9月至10月进行电话随访，记录患者结局指标，主要结局指标为出院后28 d全因死亡；次要结局指标为重症监护病房（ICU）全因死亡、2年全因死亡及ICU住院时间。根据28 d预后将患者分为存活组和死亡组，比较两组临床资料；采用多因素Cox回归分析筛选影响SS患者28 d预后的相关因素；绘制受试者工作特征曲线（ROC），评估肝功能指标SChE对SS患者28 d预后的预测价值。根据SChE水平将患者分为低SChE组（SChE≤4 000 U/L）和正常SChE组（SChE>4 000 U/L），采用Kaplan-Meier生存曲线比较两组无终点事件发生的累积存活率。结果根据纳入、排除标准共纳入385例SS患者，其中成功随访356例，随访率92.5%（356/385）；28 d存活142例，死亡214例，28 d病死率60.1%（214/356）；2年存活116例，死亡240例，2年病死率67.4%（240/356）。与28 d存活组比较，死亡组患者年龄较大，APACHEⅡ评分、部分肝肾功能指标及血乳酸（Lac）水平较高，白细胞计数（WBC）、血小板计数（PLT）、SChE水平较低，差异均有统计学意义。多因素Cox回归分析显示，年龄〔相对危险度（RR）＝1.444，95%可信区间（95%CI）为1.090～1.914，P＝0.010〕、APACHEⅡ评分（RR＝2.249，95%CI为1.688～2.997，P＝0.000）、SChE（RR＝1.469，95%CI为1.057～2.043，P＝0.022）和Lac（RR＝2.190，95%CI为1.636～2.931，P＝0.000）为影响SS患者28 d死亡的独立危险因素。ROC曲线分析显示，SChE单独预测SS患者28 d预后的价值较弱〔ROC曲线下面积（AUC）为0.574〕，但与APACHEⅡ评分和Lac联合预测的AUC则大于APACHEⅡ评分或Lac单独预测（AUC：0.807比0.785、0.697），敏感度为79.9%，特异度为68.5%。与正常SChE组（88例）比较，低SChE组（268例）患者28 d病死率明显升高〔63.1%（169/268）比51.1%（45/88），P<0.05〕，而ICU病死率〔59.7%（160/268）比48.9%（43/88）〕、2年病死率〔69.8%（187/268）比60.2%（53/88）〕、ICU住院时间〔d：4（2，7）比5（2，9）〕差异均无统计学意义（均P>0.05）。Kaplan-Meier生存曲线分析显示，低SChE水平SS患者无终点事件发生的累积存活率明显低于正常SChE患者，差异有统计学意义（Log-Rank检验：χ2＝5.852，P＝0.016）。结论SChE低于正常值的SS患者28 d死亡风险增加；SChE为SS患者28 d死亡的独立危险因素，可作为SS患者短期预后的评价指标之一。