新開發的膿毒血癥數學模型可用于預測疾病結果

一個新開發的膿毒血癥數學模型可幫助預測醫院中患有嚴重細菌性血液感染的病人的死亡、出院和疾病進程情況。

匹茲堡大學(PA, USA; www.pitt.edu)的研究人員利用從大規模、多通道研究獲得的數據，開發出一種微型動態仿真模型可以模擬隨時間的變化、病人健康狀況的變化，這種變化用感染相關器官衰竭評分(SOFA)表示，代表的是病人先前的健康狀況和在醫院治療一段時間后的結果。

研究人員用GenIMS (膿毒血癥遺傳和炎癥標記)試驗收集的病人數據對模型進行校準，并測試模型預測死亡、出院的能力，以及運用不同的算法估測膿毒血癥病史中，隨時間變化每日的SOFA得分。這個GenIMS 試驗收集的病人數據包括超過1800名患肺炎相關膿毒血癥病人的入院時間、病房間的移動、到重癥監護病房的經歷、出院、死亡和疾病進程的信息。

研究人員發現，模型很準確的預測出病人們在超過30天的時間內健康狀況的變化、出院和死亡的模式與數目。在原先的多通道試驗中，總共有1,776例出院，根據病人匹配算法的精確性，模型預測出1,779 到1,804例出院。在85例死亡的病人中，模型預測了62 到84例病人的死亡。研究人員還發現，仿真模型不僅可以預測事件發生的數目，還能預測隨時間變化事件發生的模式，雖然在預測隨時間變化何時死亡和出院發生的能力上有差異。此新膿毒血癥模型在2007年6月14日的網絡開放期刊Critical Care本文關鍵字: 膿毒血癥數學模型