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基于真实世界数据的脓毒症集束化治疗反应亚型的识别与验证

Identification and validation of treatment response subtypes in sepsis bundles based on real-world data

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摘要目的:探讨脓毒症患者对拯救脓毒症运动(SSC)指南推荐干预措施的反应异质性,基于个体治疗效应(ITE)识别潜在临床亚型,并构建与验证亚型特异性的集束化治疗方案(HTE_Bundle).方法:纳入真实世界公共数据库中符合脓毒症诊断标准3.0(Sepsis-3)的患者,利用因果随机森林算法(CRF)估计22项干预措施的ITE,采用潜剖面分析(LPA)基于ITE进行分型.基于LASSO回归构建各亚型的特异性方案(Bundle),并采用多因素Logistic回归验证其依从性与ICU死亡率的关联.结果:共纳入33 253例脓毒症患者,验证集包含9 975例.基于ITE识别出2种治疗反应亚型:A型(27.6％)为以难治性休克与高乳酸血症为特征的重症亚型;B型(72.4％)为病情相对较轻的获益亚型.验证结果显示,严格依从HTE_Bundle可显著降低B型患者的ICU死亡风险(OR=0.609,P=0.006 4),且优于传统ICM_Bundle(OR=0.637);其虽未能显著降低A型患者死亡风险,但干预依从性与预后呈显著的量效关系.结论:脓毒症患者存在显著的治疗反应异质性.基于ITE的精准分型与个体化集束化治疗策略有助于改善部分患者的预后,本研究结果可为构建精准化的脓毒症管理模式提供依据.

作者申晗 ^[1] 王子晨 ^[1] 王雯 ^[2] 孙鑫 ^[1] 学术成果认领

作者单位四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院,四川成都 610041;四川大学华西医院临床流行病学与循证医学中心,四川成都 610041;国家卫生健康委员会临床流行病学与循证医学重点实验室(四川大学华西医院),四川成都 610041;四川省真实世界数据技术创新中心,四川成都 610041 ^[1] 四川大学华西医院临床流行病学与循证医学中心,四川成都 610041;国家卫生健康委员会临床流行病学与循证医学重点实验室(四川大学华西医院),四川成都 610041;四川省真实世界数据技术创新中心,四川成都 610041 ^[2]

关键词脓毒症因果机器学习个体治疗效应潜剖面分析 sepsis causal machine learning individual treatment effect latent profile analysis

分类号 R181.3（流行病学与防疫）R195.1（保健组织与事业《卫生事业管理》）

栏目名称

特约专栏

DOI 10.11778/j.jdxb.20250268

发布时间 2026-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（82225049）国家自然科学基金（82574870）四川省中医药管理局中医药科研专项项目（2024zd023）四川大学华西医院学科卓越发展工程项目（1·3·5;ZYGD23004）