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肺移植术后急性肾损伤诊疗新进展
1
作者
黄睦容
隋萌
+2 位作者
胡春兰
唐诗笑
胡春晓
《器官移植》
北大核心
2025年第2期322-328,共7页
肺移植是终末期肺病唯一有效的治疗手段,急性肾损伤是肺移植术后常见的并发症,与患者慢性肾病的发生和术后病死率增加相关。急性肾损伤发生的影响因素和机制十分复杂,临床发现肺移植围手术期的多种危险因素可能导致急性肾损伤的发生,包...
肺移植是终末期肺病唯一有效的治疗手段,急性肾损伤是肺移植术后常见的并发症,与患者慢性肾病的发生和术后病死率增加相关。急性肾损伤发生的影响因素和机制十分复杂,临床发现肺移植围手术期的多种危险因素可能导致急性肾损伤的发生,包括术前、术中以及术后等多方面因素。早期诊断肺移植术后急性肾损伤,并及时给予干预措施对于改善患者预后具有重要意义。因此,本文就急性肾损伤的定义、肺移植术后急性肾损伤的无创评估、危险因素、预后及临床管理进行综述,以期为临床肺移植术后急性肾损伤的诊疗提供参考,提高肺移植受者生存率。
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关键词
肺移植
急性肾损伤
慢性肾病
无创
血清肌酐
体外膜肺氧合
连续性肾脏替代治疗
液体管理
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职称材料
特发性肺纤维化肺移植受者术后严重原发性移植物功能障碍预后模型的建立
2
作者
宋志云
戴韬寅
+5 位作者
顾思佳
李小杉
黄睦容
唐诗笑
胡春晓
陈静瑜
《器官移植》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期591-598,共8页
目的探索性构建基于机器学习算法预测特发性肺纤维化(IPF)肺移植受者术后原发性移植物功能障碍(PGD)的预后模型。方法回顾性分析226例行肺移植手术的IPF患者的资料。所有入组患者按7∶3随机划分为训练集和测试集。利用正则化logistic回...
目的探索性构建基于机器学习算法预测特发性肺纤维化(IPF)肺移植受者术后原发性移植物功能障碍(PGD)的预后模型。方法回顾性分析226例行肺移植手术的IPF患者的资料。所有入组患者按7∶3随机划分为训练集和测试集。利用正则化logistic回归、随机森林、支持向量机和人工神经网络4种方法,通过变量筛选、构建模型、模型调优流程构建模型。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、阳性预测值、阴性预测值和准确度进行模型性能评估。结果共筛选出16个关键特征用于建模。4种预后模型的AUC值均>0.7。DeLong检验和McNemar检验发现模型间性能差异无统计学意义(均为P>0.05)。结论基于4种机器学习算法初步构建了肺移植术后3级PGD的预后模型。各模型整体预测性能相似,均可对IPF患者肺移植术后3级PGD进行较好的预测。
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关键词
肺移植
特发性肺纤维化
机器学习
原发性移植物功能障碍
随机森林
LOGISTIC回归
支持向量机
人工神经网络
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职称材料
题名
肺移植术后急性肾损伤诊疗新进展
1
作者
黄睦容
隋萌
胡春兰
唐诗笑
胡春晓
机构
南京医科大学无锡医学中心、无锡市人民医院、南京医科大学附属无锡人民医院麻醉科
出处
《器官移植》
北大核心
2025年第2期322-328,共7页
基金
江苏省科技计划重点研究项目(BE2022697)
无锡市太湖人才计划国际国内顶尖医学专家团队(2019-THRCTD-1)。
文摘
肺移植是终末期肺病唯一有效的治疗手段,急性肾损伤是肺移植术后常见的并发症,与患者慢性肾病的发生和术后病死率增加相关。急性肾损伤发生的影响因素和机制十分复杂,临床发现肺移植围手术期的多种危险因素可能导致急性肾损伤的发生,包括术前、术中以及术后等多方面因素。早期诊断肺移植术后急性肾损伤,并及时给予干预措施对于改善患者预后具有重要意义。因此,本文就急性肾损伤的定义、肺移植术后急性肾损伤的无创评估、危险因素、预后及临床管理进行综述,以期为临床肺移植术后急性肾损伤的诊疗提供参考,提高肺移植受者生存率。
关键词
肺移植
急性肾损伤
慢性肾病
无创
血清肌酐
体外膜肺氧合
连续性肾脏替代治疗
液体管理
Keywords
Lung transplantation
Acute kidney injury
Chronic kidney disease
Non-invasive
Serum creatinine
Extracorporeal membrane oxygenation
Continuous renal replacement therapy
Fluid management
分类号
R617 [医药卫生—外科学]
R563 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
特发性肺纤维化肺移植受者术后严重原发性移植物功能障碍预后模型的建立
2
作者
宋志云
戴韬寅
顾思佳
李小杉
黄睦容
唐诗笑
胡春晓
陈静瑜
机构
南京医科大学无锡医学中心
南京医科大学无锡医学中心
出处
《器官移植》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期591-598,共8页
基金
江苏省科技计划重点研发项目(BE2022697)
无锡市太湖人才计划国际国内顶尖医学专家团队(2019-THRCTD-1)。
文摘
目的探索性构建基于机器学习算法预测特发性肺纤维化(IPF)肺移植受者术后原发性移植物功能障碍(PGD)的预后模型。方法回顾性分析226例行肺移植手术的IPF患者的资料。所有入组患者按7∶3随机划分为训练集和测试集。利用正则化logistic回归、随机森林、支持向量机和人工神经网络4种方法,通过变量筛选、构建模型、模型调优流程构建模型。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、阳性预测值、阴性预测值和准确度进行模型性能评估。结果共筛选出16个关键特征用于建模。4种预后模型的AUC值均>0.7。DeLong检验和McNemar检验发现模型间性能差异无统计学意义(均为P>0.05)。结论基于4种机器学习算法初步构建了肺移植术后3级PGD的预后模型。各模型整体预测性能相似,均可对IPF患者肺移植术后3级PGD进行较好的预测。
关键词
肺移植
特发性肺纤维化
机器学习
原发性移植物功能障碍
随机森林
LOGISTIC回归
支持向量机
人工神经网络
Keywords
Lung transplantation
Idiopathic pulmonary fibrosis
Machine learning
Primary graft dysfunction
Random forest
Logistic regression
Support vector machine
Artificial neural network
分类号
R617 [医药卫生—外科学]
R563 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肺移植术后急性肾损伤诊疗新进展
黄睦容
隋萌
胡春兰
唐诗笑
胡春晓
《器官移植》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
特发性肺纤维化肺移植受者术后严重原发性移植物功能障碍预后模型的建立
宋志云
戴韬寅
顾思佳
李小杉
黄睦容
唐诗笑
胡春晓
陈静瑜
《器官移植》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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已选择
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