【摘 要】
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目的:应用机器学习方法构建细菌性脓毒症患者的菌型预测模型,辅助医生进行病情严重程度的评估以及抗感染治疗。方法:选取MIMIC-Ⅲ数据库中的脓毒症患者199例,其血培养结果均
【机 构】
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广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心,广州市妇女儿童医疗中心医务处
【基金项目】
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国家重点研发项目(编号:2018YFC1315400)~~
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目的:应用机器学习方法构建细菌性脓毒症患者的菌型预测模型,辅助医生进行病情严重程度的评估以及抗感染治疗。方法:选取MIMIC-Ⅲ数据库中的脓毒症患者199例,其血培养结果均为阳性的单一菌种,其中G~+菌117例,G~-菌82例。收集患者在血培养前检测的体重、白蛋白(ALB)、C-反应蛋白(CRP)、血小板(PLT)、中性粒细胞(NEUT),结合年龄作为主要研究变量,然后采用XGBoost算法构建菌型预测模型。结果:模型的灵敏度、特异性、准确率和AUC值分别是0.83、0.88、0.85和0.83。结论:基
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