成人心脏瓣膜置换术后异体红细胞输注智能模型构建

目的 探索成人心脏瓣膜置换术后异体红细胞输注的相关因素,运用数学模型,量化术后异体红细胞的输注,优化输血治疗方案.方法 回顾性分析2018年1月至2020年1月贵州省人民医院收治的1104例行心脏瓣膜置换术成人患者的临床资料,通过SPSS26.0分析结果 ,筛出建模的指标,运用Lasso方法 建立智能模型.最后采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标对模型进行评价.结果 术后输注红细胞患者与术后未输红细胞患者年龄、体重指数(BMI)、纽约心脏病协会分级、术中失血量、术中异体输注红细胞量、术后健康评分、术后心包引流量、术后纵隔引流量、术后第1次血红蛋白(Hb)、术后血细胞比容、术后血小板计数、术后输注血浆量比较,差异均有统计学意义(P<0.05),经Lasso方法 筛选后最终决定7个指标建模(术后输注异体红细胞量=0.0251×BMI-0.0274×术中输注异体红细胞量+2.3339×10-4×术中失血量+8.024×10-4×心包引流量+4.0253×10-4×纵隔引流量+0.0019×术后输注血浆量-0.0147×术后第1次Hb+2.2935).模型在训练集和测试集的AUC均大于0.8.结论 建立的术后输注异体红细胞量的预测模型具有较好的拟合精度和预测效果.该模型可促进心脏瓣膜置换术后患者实施输血方案的规范化,提供便捷的临床输血路径,避免经验性输血.