《Surgery》：Simple risk score (MV-SoLdHARP) for intensive care unit readmission or in-hospital death among surgical intensive care unit patients: Derivation and internal validation using a Japanese nationwide inpatient database
编辑推荐：
ICU出院患者早期不良事件预测模型MV-SoLdHARP的开发与验证，基于9392例手术患者的回顾性研究，通过LASSO回归筛选出机械通气、SOFA评分、LDH>500 U/L等7项指标，构建的风险评分具有0.82校正 optimism c-统计量，高风险阈值（≥5分）敏感度12.1%、特异度99.4%，为优化ICU出院决策提供工具。
清水洋子（Yoko Shizawa）| 后藤忠弘（Tadahiro Goto）| 中岛道夫（Mikio Nakajima）| 室木武（Takeshi Unoki）| 中村健介（Kensuke Nakamura）| 横田功（Isao Yokota）
日本北海道札幌市，北海道大学医学院研究生院生物统计学系
摘要
背景
重症监护病房（ICU）的再入院或出院后的院内死亡是术后管理中的关键问题。然而，现有的预测模型的性能不尽如人意，且缺乏普遍适用性。我们的目标是开发并内部验证一个简化的风险评分系统，以识别在ICU出院后7天内发生不良事件（ICU再入院或院内死亡）的高风险手术患者。该评分系统旨在由ICU床边临床医生和ICU床位管理人员在患者出院时使用。
方法
我们采用回顾性队列研究方法，使用住院索赔数据库，纳入了2018年4月至2021年9月期间在ICU停留时间超过48小时的成年手术患者。变量选择采用最小绝对收缩量（least absolute shrinkage）和选择算子逻辑回归（selection operator logistic regression）方法，重点关注ICU出院后7天内的不良事件。我们通过c统计量评估模型的区分能力，并通过截距/斜率进行校准；自助法（bootstrap）内部验证量化并校正了模型的乐观性（optimism）。
结果
在9,392名患者中，有99名（1.1%）发生了不良事件。MV-SoLdHARP评分系统包括以下指标：机械通气、ICU出院时的序贯器官功能衰竭评估（Sequential Organ Failure Assessment, SOFA）评分、乳酸脱氢酶（LDH）水平超过500 U/L、血细胞比容（hematocrit）低于25%、紧急入院、肾脏疾病以及血清钾（serum potassium）水平超过4 mEq/L。经过乐观性校正后的c统计量为0.82，校准后的截距/斜率分别为0.20和1.04。在中等或更高风险阈值（评分≥5）下，该评分系统的敏感性为12.1%，特异性为99.4%，阳性预测值为18.8%，阴性预测值为99.1%。
结论
该风险评分系统有助于识别ICU出院后早期发生不良事件的高风险手术患者。这些发现可能为ICU出院决策和资源分配提供参考。需要通过外部验证来确认该评分系统的稳定性和适用性。
部分内容摘要
背景
ICU再入院的发生率约为1.3%至26%，1,2并与额外的医疗费用、3,4住院时间延长以及死亡率增加5,6相关。鉴于ICU床位资源有限，且ICU的每日护理费用通常是一般内科或外科病房的2至3倍7，因此及时、适当地让患者出院至关重要。然而，约有10%的ICU再入院是可以预防的8，这表明...
数据库
本研究旨在利用Medical Data Vision（MDV）索赔数据库，评估成年手术患者在ICU出院后7天内发生早期不良事件（ICU再入院或院内死亡）的风险。MDV数据库包含了大约3500万住院患者的行政索赔数据、出院总结和实验室检测结果，这些患者来自438家急性护理医院，占所有住院患者的约25%
患者特征
记录了2018年4月至2021年9月期间入住ICU的15,073名患者。根据筛选标准，最终有9,392名患者被纳入研究（见图2）。部分患者的基线特征、SOFA评分、合并症、入院诊断及实验室检测结果列于表I中（补充表S4包含了所有候选预测因子）。患者的平均年龄为71岁，其中43.8%为女性，1.1%发生了不良事件（ICU再入院或院内死亡）
讨论
在本研究中，我们开发并内部验证了一个风险评分系统，用于预测在ICU停留时间超过48小时的手术患者在出院后7天内发生不良事件（ICU再入院或院内死亡）的情况。MV-SoLdHARP评分系统采用了7个易于获取的临床指标：机械通气、ICU出院时的SOFA评分、LDH水平、急诊入院情况以及住院期间的肾脏疾病等
数据和材料的获取情况
本研究分析的数据集根据与Medical Data Vision（MDV）的数据使用协议，无法公开获取。
代码的公开情况
由于数据库相关的机构和合同限制，相关代码无法公开。
研究方案和注册情况
对于这项回顾性数据库研究，没有公开的实验方案或注册信息。
资金/财务支持
本研究得到了JST SPRING（资助编号：JPMJSP2119）的支持。该资助为清水洋子在研究期间的工作提供了资金支持。
利益冲突/披露声明
横田功报告称，除了本研究工作外，他还获得了KAKENHI和AMED的资助，以及Chugai Pharmaceutical公司和Pfizer公司的演讲费用。其他作者没有相关的财务利益冲突。
致谢
我们感谢大部博士（Dr. Ohbe）在了解日本行政索赔数据的结构和应用方面提供的专业建议和宝贵知识，这对本研究的方法学严谨性起到了重要作用。
作者贡献声明
清水洋子（Yoko Shizawa）： 负责撰写、审阅与编辑、初稿撰写、验证工作、方法学设计以及资金申请；后藤忠弘（Tadahiro Goto）： 负责撰写、审阅与编辑、监督工作以及方法学设计；中岛道夫（Mikio Nakajima）： 负责撰写工作及部分审阅工作
