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基于Lasso-Cox回归筛选影响心脏瓣膜病患者术后ICU时间的因素

Based on Lasso-Cox regression to analyze influence factors of the staying time in ICU after heart valvular surgery

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摘要目的:采用Lasso-Cox回归法分析影响心脏瓣膜病患者术后ICU时间的因素。方法:采用回顾性方法连续收集2014年1月至2015年12月930例我院行心脏瓣膜手术患者的临床资料，采用Lasso-Cox回归法筛选因素建立2个模型：Pre模型（纳入术前因素）和Pro模型（纳入术前和术中因素），通过受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）验证纳入不同因素对ICU时间预测的准确性。结果:患者的ICU中位时间为70.5 h，Pre模型纳入影响心脏瓣膜病患者术后ICU时间的术前因素包括年龄、术前总胆红素、高血压病、术前肌酐清除率，Pro模型纳入影响心脏瓣膜病患者术后ICU时间的术前及术中因素包括年龄、术前总胆红素、高血压病、术前肌酐清除率、术前红细胞计数（RBC）、体外循环时间、主动脉阻断时间、三尖瓣置换术；Pre模型在24、48、72 h转出ICU端点的AUC值分别为0.6144（95%CI：0.5684~0.6611）、0.6543（95%CI：0.6251~0.7056）、0.6657（95%CI：0.6203~0.7056），Pro模型分别为0.7021（95%CI：0.6622~0.7403）、0.7123（95%CI：0.6690~0.7442）、0.7424（95%CI：0.7128~0.7833）。结论:年龄、术前总胆红素、高血压病、术前肌酐清除率、术前RBC、体外循环时间、主动脉阻断时间、三尖瓣置换术均可影响心脏瓣膜病患者术后ICU时间；联合术前及术中因素能更准确地预测心脏瓣膜病患者术后ICU时间。