第一章研究背景及意义脓毒症急性肾损伤（SA-AKI）在重症患者中发生率高,和死亡率增高、住院时间延长等密切相关,因此实现对SA-AKI预后的早期预测和治疗至关重要。但是只有少数临床研究集中讨论SA-AKI的预后现状及治疗措施,大型重症数据库（MIMIC）将真实世界数据收集整合,解决了本地数据库的样本量少且数据完整性差的现象,为SA-AKI的疾病严重程度和预后研究提供了极大的便利。第二章SA-AKI患者预后的临床预测模型的构建和外部验证目的:分析SA-AKI患者预后现状,探索影响其预后的潜在预测变量并构建临床预测模型。方法:对来自MIMIC-Ⅲ数据库的2066名SA-AKI患者的建模队列和来自本院重症医学科接受治疗的102名患者的验证队列进行了回顾性分析。通过LASSO回归筛选出可能的危险因素纳入Cox风险回归模型并构建列线图,分别在两个队列中对模型的区分度、校准度进行评价。结果.SA-AKI患者的院内病死率约为18%。纳入Cox风险回归模型的危险因素为年龄、入院类型、肝脏疾病和肿瘤病史、血清乳酸盐,血清尿素氮/血清肌酐比值,基线肌酐值,阳性培养率和AKI分期。模型在建模和验证队列中的C-index分别为0.73和0.72。SA-AKI患者的7天、14天和28天院内生存率预测的曲线下面积（AUC）在建模队列中分别为0.77、0.72和0.70,而在外部验证队列中分别为0.83、0.73和0.67。SAPSⅡ和SOFA评分对SA-AKI患者预后的预测能力较差。校准曲线显示出模型具有良好的一致性。结论:构建了针对SA-AKI患者预后的临床预测模型并进行了外部验证。该模型具有较好的区分度和校准度,并且优于常用疾病严重程度评分系统。第三章右美托咪定对SA-AKI患者预后的改善作用目的:探讨右美托咪定与SA-AKI患者预后之间的关系。方法:从MIMIC-Ⅳ数据库中识别SA-AKI患者,使用倾向性得分匹配分析将使用右美托咪定的患者与未使用的进行匹配。通过Cox风险回归模型、logistics回归和线性回归模型分别评估右美托咪定的使用与患者院内病死率、肾功能恢复、去甲肾上腺素剂量以及住院时长的关系。结果:研究总共纳入了 2192例SA-AKI患者,共有719对右美组和非右美组的患者完成倾向性得分匹配。右美托咪定的使用与促进SA-AKI患者肾功能恢复（61.9%vs 55.5%;HR 1.35;P=0.01）、降低院内病死率（28.3%vs 41.3%,HR 0.56;P＜0.001）显著相关,在减少去甲肾上腺素剂量上没有发现明显的统计学差异（11.2 vs 12.1 μg/kg/min;P=0.21）,但是与患者的 ICU 住院时长（15.8 天 vs 12.6 天,HR2.34;P＜0.001）和总住院时长（23.7 天 vs 19.7 天,HR4.47;P＜0.001）的延长相关。结论:右美托咪定可以降低SA-AKI患者的院内病死率并促进其肾功能的恢复,但是延长了ICU住院时长和总住院时长。