机器学习模型助力预测儿童连续性肾脏替代治疗中的透析中低血压，为临床诊疗带来新希望

　　为探究透析中低血压（IDH）与住院死亡率的关系，以及透析机压力数据能否预测 IDH，研究人员开展了一项回顾性队列研究。结果显示，IDH 比例与死亡率显著相关，透析机压力参数可有效预测 IDH，这为儿童连续性肾脏替代治疗（CKRT）中 IDH 的诊疗提供了依据。

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　　透析中低血压（Intradialytic Hypotension，IDH）与接受间歇性血液透析的成年人的死亡率相关，但在接受连续性肾脏替代治疗（Continuous Kidney Replacement Therapy，CKRT）的重症儿童中，这种关系尚不清楚。研究人员在 2019 年 12 月至 2022 年 7 月期间，于一家三级儿科重症监护病房和新生儿重症监护病房开展了一项回顾性队列研究，共纳入 23 名患者，38 次住院（中位年龄 10 岁）。研究发现，IDH 比例与死亡率显著相关（风险比 [RR]：4.40，95% 置信区间 [CI]：1.22 - 15.90，p

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= 0.02）。采用熵或基尼准则的随机森林模型表现出高灵敏度，CatBoost 模型则在有和无透析设置的情况下，分别获得了最高的平均 F1 分数和受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）（分别为 88.18% 和 86.6%）。局部可解释模型无关解释（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME）表明，透析机导出的时间序列压力参数是 IDH 的关键预测特征，而血压相关变量并非首要预测因素。由此可见，透析机导出的压力参数或许可作为 IDH 的有效预测指标，且 IDH 与死亡率上升有关。这些发现支持了将压力数据整合用于儿童 CKRT 患者 IDH 早期检测和管理的潜在价值。

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