基于 MIMIC-IV 数据库构建预测模型：精准预判重症患者枸橼酸盐蓄积风险

在重症监护病房（ICU）中，急性肾损伤（AKI）患者常需连续肾脏替代治疗（CRRT），枸橼酸盐抗凝虽好，但存在蓄积风险。研究人员基于 MIMIC-IV 数据库开展回顾性队列研究，构建预测模型。结果显示模型预测能力良好，为预防枸橼酸盐蓄积、改善患者预后提供指导。

　　在重症监护的舞台上，急性肾损伤（AKI）是一位频繁登场的 “反派”，尤其在 ICU 这个特殊场景中，超过半数的患者会遭遇它的侵袭，院内死亡率更是高达 30%。连续肾脏替代治疗（CRRT）成为了对抗 AKI 的重要 “武器” ，而枸橼酸盐抗凝因其诸多优势，被视为 CRRT 抗凝的首选。然而，这把 “双刃剑” 在使用时却可能带来枸橼酸盐蓄积的麻烦。一旦发生蓄积，患者会面临高阴离子间隙（AG）酸中毒、低钙血症等一系列棘手问题，死亡率更是飙升至 40 - 100%。更让人头疼的是，目前缺乏有效的工具来预测枸橼酸盐蓄积的发生。在这样的困境下，为了找到破局之法，南京江北医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义重大的研究。
研究人员从公开的 MIMIC-IV v2.2 数据库中提取数据，同时结合南京江北医院 ICU 的单中心回顾性数据，进行了深入的分析。他们采用了多种关键技术方法，首先利用 LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归进行变量筛选，这种方法能够从众多变量中精准找出与枸橼酸盐蓄积概率相关的潜在因素。接着，通过多元逻辑回归分析，进一步确定独立风险因素并构建预测模型。最后，运用判别分析、校准曲线、决策曲线分析等多种方式对模型进行全面评估。
研究结果丰富且具有重要价值。在患者特征方面，纳入研究的 1083 名患者中，训练集、内部验证集和外部验证集的 47 个独立变量无显著差异，说明数据集具有良好的可比性。在变量筛选环节，从 47 个特征变量中筛选出 15 个潜在预测变量，为后续模型构建奠定基础。通过多元逻辑回归分析，最终确定身高、肝衰竭（hepatic insufficiency，定义为总胆红素大于 2mg/dL 或 Child - pugh B?Child - pugh C）、机械通气、预滤器置换率和白蛋白为独立风险因素，并据此构建了预测模型，还绘制了直观的列线图（Nomodiagram）。在模型验证阶段，训练集、内部验证集和外部验证集的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为 0.758（0.701 - 0.816）、0.747（0.678 - 0.817）和 0.714（0.632 - 0.810） ，校准曲线也显示出模型预测结果与实际结果高度一致。决策曲线分析表明，在一定阈值概率范围内，模型具有良好的临床适用性，Nomo - score 比较则突出了模型的合理性。
研究结论表明，基于 LASSO - 逻辑回归构建的模型能够可靠地预测接受枸橼酸盐抗凝 CRRT 的重症患者枸橼酸盐蓄积风险。这一成果意义非凡，它为临床医生提供了有力的工具，帮助医生在早期识别高风险患者，从而采取针对性措施，如调整枸橼酸盐剂量、改变抗凝方式等，有效预防枸橼酸盐蓄积的发生，改善患者预后。不过，研究也存在一些局限性，如回顾性研究的伦理挑战、数据库的局限性导致部分关键信息缺失、数据不完整以及模型存在较高的假阴性率等。但这些不足并不影响该研究的重要价值，它为后续的研究指明了方向，期待未来通过更多的前瞻性多中心研究，进一步完善对枸橼酸盐蓄积风险的预测和防控。