结合声学生物标志物的脓毒症预警模型构建及诊断效能研究
张晓萌1
王莉荔2
潘子杰3
于泓洋4
李昭凡5
陈力2
1.100853 北京,解放军医学院研究生院;解放军总医院第一医学中心急诊医学科2.解放军总医院第一医学中心全科医学科3.解放军总医院第九医学中心急诊医学科4.100853 北京,解放军医学院研究生院;解放军总医院第一医学中心中医科5.100853 北京,解放军医学院研究生院;解放军总医院第一医学中心全科医学科
摘要：目的 结合语音识别参数以及生命体征进行脓毒症预测价值分析.方法 收集2022-04/2024-06月于作者医院急诊医学科急诊抢救间就诊的343例患者临床资料.按照脓毒症诊断标准分为脓毒症组(n=67)及非脓毒症组(n=276),根据语音采集方案完成所有患者音频采集,同时采集患者人口统计学信息、病史、检验及检查指标、治疗及住院时间内的临床信息、急性生理与慢性健康评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ,APACHE Ⅱ)以及序贯器官衰竭评估(sequential organ failure assessment,SOFA).采用绝对收缩和选择算子回归(least absolute shrinkage and selection opera-tor,LASSO)回归、Logistic回归分析方法对语音识别参数及生命体征进行特征筛选.通过分层随机分组法将所有患者按照8∶2的比例分为训练集及验证集,训练集构建Logistic回归预测模型;验证集进行模型评估,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线计算曲线下面积(area under the curve,AUC)以及灵敏度、特异度,最后用校准曲线及决策曲线分析评估Logistic回归模型的性能.结果 脓毒症组患者年龄、SOFA、APACHE Ⅱ评分、升压药的使用占比、最大音强、心率均显著高于非脓毒症组(P均＜0.05);基频微扰率、差异微扰、局部振幅微扰①、局部振幅微扰②、振幅微扰的三点周期、振幅微扰的五点周期、振幅微扰的十一点周期、差异振幅微扰、平均音强、氧饱和度均低于非脓毒症组(P均＜0.05).根据Logistic回归多因素分析,语音识别参数中局部振幅微扰②以及谐波噪声比是脓毒症保护因素(P均＜0.05),心率是脓毒症危险因素(P=0.001).心率、局部振幅微扰②、谐波噪声比、最大音强构建的预测模型ROC的AUC为0.805(95％置信区间(confidence interval,CI):0.668～0.942)、灵敏度为0.765、特异度为0.824,模型具有较好的预测能力;校准曲线表明,模型预测与实际预测结果具有良好一致性.临床决策曲线分析发现阈值为0.05～0.78时,预测模型显示患者临床可以获得收益.结论 语音识别参数中局部振幅微扰②、谐波噪声比可作为脓毒症预测的潜在生物标志物,联合心率构建的预测模型具有中等预测效能及良好的校准度,为脓毒症无创筛查提供了新思路.
关键词：语音分析生命体征脓毒症局部振幅微扰谐波噪声比预测价值
分类号：R515(传染病)
资助基金：国家重点研发计划(2020YFB1313904)
论文发表日期：2025-08-28
在线出版日期：2025-09-18（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 674-681 )
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