ICU死亡预测中的生理轨迹与观测模式：测量条件变化下的可迁移性
Physiological Trajectories and Observation Patterns in ICU Mortality Prediction: Transportability Under Changing Measurement Conditions
精选理由
研究揭示生理变化趋势比监测频率更具跨医院预测价值，并强调评估测量时机与数据可用性的影响。
AI 摘要
arXiv:2610.42126v1 公告类型：新论文 摘要：目的：区分生理轨迹与观测模式在ICU死亡预测中的可迁移预测价值，并评估测量时机是否会独立于观测数量影响模型性能。材料与方法：使用MIMIC-III、MIMIC-IV和eICU，在48小时这一时间点预测院内死亡。嵌套表征逐步整合最新值快照（R1）、纵向生理汇总特征（R2），以及测量频率和时机特征（R3）。在7,762名MetaVision患者上拟合的模型，在21,682名MIMIC-IV患者和来自204家医院的43,878名eICU患者上进行评估。在保持留存观测数量不变的条件下，评估测量时机的影响。结果：生理轨迹改善了在eICU上的外部预测表现（R2-R1的对数损失差为-0.00922，95%置信区间为-0.01148至-0.00704）。观测模式特征改善了在eICU本地开发的模型（R3-R2为-0.00257，95%置信区间为-0.00370至-0.00146），但从MetaVision迁移后，改善并不明确（-0.00012，95%置信区间为-0.00206至+0.00208）。在源数据上进行的30次自助法重新拟合中，R3有10次表现更优。在观测数量匹配的情况下，与随机保留测量相比，保留分布于整个时间窗内的测量使R3的对数损失降低了0.03280，而R2降低了0.00703。与移除数量匹配的随机观测相比，移除最后12小时的观测使R3的对数损失增加了0.01947，而R2增加了0.00822。在测量可用性降低的情况下，本地模型中R3的增量作用由有益转为有害。讨论：生理轨迹的迁移表现更为一致，而观测模式特征对测量时机和可用性尤其敏感。结论：临床预测模型不仅应在新的患者人群中进行评估，还应在提供模型输入的不同测量条件下进行评估。