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医学科研新动向
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Blood pressure response index and clinical outcomes in patients with septic shock: a multicenter cohort study
脓毒症休克
<MIMIC IV，eICU>
研
究
背
景
研究设计
研究人群（Population）： 符合Sepsis-3诊断标准的脓毒症患者，年龄在18岁以上，且至少接受过一种血管活性药物治疗。 干预措施（Intervention）： 使用血管活性药物，计算其血管活性药物评分（VIS）。 对照（Comparison）： 对比BPRI与SOFA评分和APS评分的预测能力。 结果（Outcomes）： 主要结局为住院死亡率，次要结局包括短期BPRI的动态变化。 研究设计（Study Design）： 回顾性队列研究。
图1A：BPRI的计算方法及其作用机理。研究通过将MAP除以VIS来计算BPRI，以此作为评估血管反应性的指标。图中详细展示了BPRI的计算公式，并说明了其在评估脓毒症患者对血管活性药物反应中的应用。 图1B：研究设计与数据分析流程的概述。展示了数据提取、BPRI计算、与其他评分系统的比较分析过程，以及基于机器学习的动态风险模型构建。 图1C：展示了BPRI与住院死亡率之间的关系分析流程，特别是BPRI在不同时间段的变化及其与临床结局的关系。 图1D-F：展示了研究中采用的机器学习方法，包括特征提取、模型训练和验证的具体流程，并说明了XGBoost模型的选择依据及其性能评估。
核心结果
1. BPRI与其他评分在不同时间段内预测住院死亡率的AUROC对比
2. BPRI与住院死亡率的L形关系曲线
3. 特征分析与模型评估
图4A：SHAP分析显示乳酸水平、SOFA评分、白细胞计数、心率和葡萄糖水平是影响BPRI短期变化的最重要特征。此外，呼吸支持和最新的12小时累计液体平衡也是影响BPRI变化的关键干预因素。SHAP分析中，乳酸水平的变化对BPRI的影响最大，反映了其在脓毒症患者中的重要性。 图4B：SHAP依赖性图进一步揭示了上述特征对BPRI变化的具体影响，尤其是在乳酸水平较高或较低时，BPRI的变化趋势。这些图表清晰地展示了不同特征的影响程度和方向，为临床治疗提供了数据支持。 图4C-D：XGBoost模型的性能评估结果显示，基于10个最重要特征的简化模型在内部测试集中的AUROC值为0.63-0.64，显示出较好的预测能力。此外，简化模型在MIMIC-IV和eICU-CRD队列中的AUROC值分别为0.62和0.59，进一步验证了模型的泛化能力。
小
结
本研究提出并验证了一种新的血压反应指数（BPRI），作为无创指标，用于评估脓毒性休克患者对血管活性药物的反应性。通过对大量患者数据的回顾性分析，研究结果表明，BPRI在预测住院死亡率方面表现优于传统的预后评分系统（如SOFA评分和APS评分）。BPRI不仅具有简便、快速的计算特点，还能在临床实践中提供更为精准的风险评估，帮助医生在脓毒症的早期阶段识别高危患者并制定个性化治疗方案，从而提高患者的生存率。
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