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申请/专利权人：中南大学湘雅二医院

摘要：本发明提供了一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型及其构建方法，所述预测模型包括连续性变量和分类变量；所述预测模型还包括预测概率表达式P的截断值为0.6316，用于界定一过性和持续性AKI的风险。所述构建方法包括步骤S1收集临床数据、步骤S2选择排名前20位的特征用于进一步特征筛选、步骤S3筛选14位变量、步骤S4使用logistic回归构建重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型以及步骤S5构建的预测模型。本发明为临床医师提供了一个简单、实用的一过性和持续性AKI风险预测工具。

主权项：1.一种重症脓毒症患者一过性和持续性AKI的预测模型的构建方法，其特征在于，所述预测模型包括以下连续性变量：年龄Age，单位为岁；动脉血氧分压PaO2，单位为毫米汞柱；动脉血二氧化碳分压PaCO2，单位为毫米汞柱；阴离子间隙Aniongap，单位为毫摩尔每升；乳酸Lactate，单位为毫摩尔每升；国际标准化比值INR，无单位；部分凝血活酶时间Ptt，单位为秒；所述预测模型包括以下分类变量：糖尿病Diabetesmellitus、充血性心衰Congestiveheartfailure、慢性肾脏病Chronickidneydisease、需要机械通气Mechanicalventilation和启动肾脏替代治疗RRTinduction，此五类变量根据患者实际情况选择有或无，当选择有时，其对应数值为1，当选择无时，其对应数值为0；所述预测模型还包括以下分类变量：AKI尿量分期UOstage和AKI肌酐分期SCrstage，此两类变量根据患者实际情况选择0期、1期、2期或3期，当选择任意一期时，该期对应数值为1，其它期对应数值为0；所述预测模型包括预测概率表达式（1），所述预测概率表达式（1）具体为： （1）其中，A=0.006161×Age-0.002077×PaO2+0.009274×PaCO2+0.026074×Aniongap+0.020870×Lactate+0.068955×INR+0.002655×Ptt+0.259688×Diabetesmellitus+0.320812×Congestiveheartfailure+0.147493×Chronickidneydisease+0.270744×Mechanicalventilation+1.361824×RRTinduction+0×UOStage0+0.494265×UOStage1+1.279487×UOStage2+2.169034×UOStage3+0×SCrStage0+0.856714×SCrStage1+2.333892×SCrStage2+2.585134×SCrStage3-2.877650；表示概率分值，的截断值为0.6316，当患者概率分值低于截断值时，为低风险患者，患者病情为一过性AKI且于AKI发生48小时内恢复；当患者概率分值高于截断值时，为高风险患者，患者病情于AKI发生48小时后进展为持续性AKI。

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