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【中文期刊】 严丹阳 谢茜 等 《中南大学学报(医学版)》 2024年49卷2期 256-265页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:鉴于脓毒症的高发病率和高病死率,早期识别高风险患者并及时干预至关重要,而现有死亡风险预测模型在操作、适用性和预测长期预后等方面均存在不足.本研究旨在探讨脓毒症患者死亡的危险因素,构建近期和远期死亡风险预测模型.方法:从美国重症监护
【关键词】 脓毒症; 近期和远期死亡; 美国重症监护医学信息数据库IV;
【中文期刊】 陈秋宇 秦泽辉 等 《山东医药》 2024年64卷3期 51-55页 ISTICCA
【摘要】 目的 基于重症医学信息数据库(MIMIC-IV)中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建预测危重疾病患者革兰阴性菌血流感染发生风险预测模型,以期为预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险提供新的方法.方法 收集MIMIC-IV中2503
【中文期刊】 倪伟智 邵紫欣 等 《中西医结合心脑血管病杂志》 2024年22卷20期 3754-3758页 ISTIC
【摘要】 目的:探讨清蛋白校正阴离子间隙(ACAG)对急性心肌梗死(AMI)病人预后的预测价值,为 ACAG用于该人群的危险分层提供依据.方法:从重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)中提取符合标准的 AMI病人的临床资料,以病人 30d全因死亡
【关键词】 急性心肌梗死; 清蛋白校正阴离子间隙; 重症监护医学信息数据库;
【中文期刊】 徐跃文 陈福进 等 《临床内科杂志》 2024年41卷3期 179-183页 ISTICCA
【摘要】 目的 探讨低三碘甲状腺原氨酸(T3)综合征对脓毒症患者病情严重程度及预后的影响.方法 纳入重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)中的脓毒症患者 963 例,根据T3 水平将其分为低T3组488 例(T3<80 ng/dl)及非低T3
【关键词】 低三碘甲状腺原氨酸综合征; 脓毒症; 预后;
【中文期刊】 韦倩清 廖林 等 《右江医学》 2024年52卷11期 972-978页
【摘要】 目的 基于真实世界的大规模临床数据库探究国际标准化比值(INR)与急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者住院病死率之间的关系.方法 研究以来自美国重症监护数据库(MIMIC-Ⅳ)中符合2012年柏林定义的ARDS患者为研究对象,依据其入ICU
【中文期刊】 王高洁 李博 等 《中国急救医学》 2023年43卷12期 961-969页 ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 基于大规模真实世界临床数据库探究国际标准化比值(international normalized ratio,INR)与成人脓毒症病死率的关系.方法 从美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ(MIMIC-Ⅳ)2.0 版中提取有重症监护病房(
【关键词】 国际标准化比值(INR); 脓毒症; 病死率;
【中文期刊】 陈亚磊 卢年芳 等 《中国循证心血管医学杂志》 2023年15卷4期 420-423页 ISTIC
【摘要】 目的 探索影响慢性充血性心力衰竭(CHF)患者ICU住院期间预后的因素.方法 基于美国重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)中2001年6月至2012年10月的6155 321例次ICU住院记录,筛选出CHF患者及其数据资料,包括基本
【中文期刊】 吴嘉怡 柯键 等 《广西医学》 2023年45卷24期 3012-3017页 ISTICCA
【摘要】 目的 基于重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅳ)构建重症胰腺炎(SP)患者院内死亡风险的预测模型.方法 在MIMIC-Ⅳ中筛选SP患者,提取其临床资料.根据患者住院期间是否死亡分为存活组和死亡组,比较存活组和死亡组患者的临床资料.按照8
【关键词】 重症胰腺炎; 院内死亡风险; Logistic回归模型;
【中文期刊】 Shu Zhang Shan Xu 等 《肿瘤学与转化医学(英文版)》 2023年9卷2期 73-81页 ISTIC
【摘要】 Objective The aim of the study was to investigate the correlation between the hemoglobin-to-red cell distribution width
【关键词】 Hemoglobin-to-red cell distribution width ratio (HRR); malignant tumors; sepsis;
【中文期刊】 牛昆仑 陈福进 等 《中国现代医生》 2023年61卷20期 53-57页
【摘要】 目的 建立脓毒症相关性脑病(sepsis-associated encephalopathy,SAE)患者的死亡风险预测模型并进行验证.方法 提取 2008-2019 年重症医学信息数据库(Medical Information Mart