يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة بحثية

نموذج تعلم آلي لتحليل عوامل الخطر ونموذج للتنبؤ بالوفيات في حالات التهاب القنوات الصفراوية الحاد المصحوب بتسمم الدم

114 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/72165

⸱

سبتمبر 8, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

نصف هنا سير عمل للتعلّم الآلي القابل للتفسير لثلاث مهام محددة من حيث النتائج في حالات التهاب القنوات الصفراوية الحاد: التنبؤ بتعفن الدم في الأقسام العامة، والتنبؤ بالوفيات داخل المستشفى في الأقسام العامة، والتنبؤ بالوفيات خلال 28 يوماً في وحدة العناية المركزة. يدمج سير العمل هذا اختيار الميزات، ومقارنة النماذج، وتفسير SHAP، وتحليلات الانحدار، وبناء المخطط البياني التنبؤي (nomogram).

الملخص

بحثت هذه الدراسة في العوامل المرتبطة بتسمم الدم في حالات التهاب القنوات الصفراوية الحاد، وطورت نماذج مخصصة للتنبؤ بالنتائج المتعلقة بتسمم الدم والوفاة. قمنا بتحليل بيانات 1,999 مريضًا من مركزين بشكل استرجاعي، بما في ذلك 1,561 مريضًا أُدخلوا إلى الأجنحة العامة و438 مريضًا إلى وحدة العناية المركزة. لكل مهمة تنبؤ، قُسمت البيانات إلى مجموعات تدريب ومجموعات تحقق داخلي بنسبة 7:3. تم تطوير ومقارنة نماذج الانحدار اللوجستي (LR)، والغابة العشوائية (RF)، وآلة المتجهات الداعمة (SVM)، وتعزيز التدرج العظيم (XGBoost)، واستُخدمت تفسيرات شابلي المضافة (SHAP) للتفسير. حدث تسمم الدم لدى 544 مريضًا في الأجنحة العامة (34.85%) و299 مريضًا في وحدة العناية المركزة (68.3%). حقق نموذج LR أعلى مساحة تحت المنحنى (AUC) في التحقق الداخلي للتنبؤ بتسمم الدم في الأجنحة العامة (0.826؛ AUC التدريب 0.893). ارتبط تسمم الدم بانخفاض معدلات البقاء على قيد الحياة داخل المستشفى في مجموعة الأجنحة العامة، وانخفاض معدلات البقاء على قيد الحياة لمدة 28 يومًا في مجموعة وحدة العناية المركزة. تضمن مخطط التنبؤ (nomogram) بالوفاة خلال 28 يومًا في وحدة العناية المركزة كلًا من درجة الفسيولوجيا الحادة الثالثة (APS III)، والهيموجلوبين (Hb)، وناقلة أمين الألانين (ALT)، واللاكتات (Lac)، والبيليروبين الكلي (TBil)، والألبومين، وحالة تسمم الدم، وإصابة الكلى، وأعطى AUC قدره 0.840. أما مخطط التنبؤ بالوفاة داخل المستشفى في الأجنحة العامة فقد تضمن الألبومين، وإصابة الكلى، وحالة تسمم الدم، ونيتروجين يوريا الدم (BUN)، وTBil، وناقلة أمين الأسبارتات (AST)، مما أعطى AUC قدره 0.904. أظهرت النماذج التي تم التحقق منها داخليًا قدرة تمييزية أولية لتصنيف المخاطر المرتبطة بنتائج محددة. ويتطلب الأمر إجراء تحقق خارجي تلوِيٍّ متعدد المراكز قبل التطبيق السريري.

المقدمة

التهاب القنوات الصفراوية الحاد هو عدوى في القنوات الصفراوية قد تهدد الحياة، وتنتج عن انسداد القنوات الصفراوية وتكاثر البكتيريا1. وصفها شاركو لأول مرة في عام 1877 بأنها "حمى الكبد"، وتتمثل صورتها السريرية الكلاسيكية في ثلاثية شاركو: الحمى، وألم في الربع العلوي الأيمن من البطن، واليرقان. وقد تظهر الحالات الشديدة في شكل خماسية رينولدز، والتي تضاف إليها حالة انخفاض ضغط الدم وتغير الحالة العقلية2. وتشمل الأسباب الشائعة حصوات القناة الصفراوية المشتركة، والتضيقات الصفراوية، والأورام الصفراوية، والانسداد الطفيلي؛ حيث تمثل حصوات القناة الصفراوية المشتركة حوالي نصف الحالات1. ويؤدي انسداد القنوات الصفراوية إلى ركود الصفراء وزيادة الضغط داخل القنوات، مما قد يضعف الحاجز الظهاري الصفراوي، ويعزز انتقال البكتيريا، ويحفز الالتهاب3. وتتراوح نسبة الوفيات الإجمالية من حوالي 2.7% إلى 10%، ولكنها قد تصل إلى 50% في الحالات الشديدة4. وقد تدخل البكتيريا والسموم الداخلية إلى الدورة الدموية في حالات التهاب القنوات الصفراوية الحاد الشديد، مما يؤدي إلى حدوث التهاب جهازي وصدمة إنتانية.

تتميز إنتان الدم (Sepsis) بخلل وظيفي في الأعضاء يهدد الحياة، وينتج عن استجابة مضيفة غير منتظمة للعدوى، وقد يتطور إلى فشل متعدد الأعضاء5. وعلى مستوى العالم، يُقدَّر حدوث 48.9 مليون حالة إنتان دم كل عام، وتشكل الوفيات المرتبطة بإنتان الدم حوالي 19.7% من إجمالي الوفيات6. ورغم التقدم في مجال الرعاية الطارئة والعناية المركزة، لا تزال معدلات الوفيات الناجمة عن إنتان الدم كبيرة7. تُستخدم إرشادات طوكيو 2018 (TG18) على نطاق واسع لتشخيص وتصنيف شدة التهاب القنوات الصفراوية الحاد2. ومع ذلك، لا يزال تحديد إنتان الدم المصاحب والتنبؤ بالنتائج السلبية يمثلان تحدياً14. لذا، قد تساعد مناهج تصنيف المخاطر المحسنة في تحديد المرضى الذين يتطلبون تقييماً أدق.

حددت الدراسات السابقة المؤشرات الدموية ومقاييس وظائف الكبد والكلى كعلامات محتملة لشدة التهاب القنوات الصفراوية الحاد وإنذاره8. ويُستخدم مقياس تقييم فشل الأعضاء المتتابع (SOFA) على نطاق واسع لقياس خلل وظائف الأعضاء وله قيمة إنذارية في حالات إنتان الدم9. أما مقياس الفسيولوجيا الحادة الثالث (APS III)، وهو المكون الفسيولوجي الحاد من مقياس APACHE III، فيلخص الاضطرابات الفسيولوجية ويساهم في تقييم مخاطر الوفاة لدى مرضى وحدة العناية المركزة10. وقد تؤدي الأمراض المصاحبة مثل أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكري، وأمراض الكبد المزمنة إلى زيادة مخاطر حدوث نتائج سلبية11. ومع ذلك، لا تزال الأدلة محدودة فيما يتعلق بنماذج التنبؤ الخاصة بالنتائج المتعلقة بإنتان الدم والوفاة في حالات التهاب القنوات الصفراوية الحاد.

لقد تم تطبيق تعلم الآلة بشكل متزايد على البيانات السريرية المهيكلة لتحديد الأنماط المعقدة ودعم تقدير المخاطر12,13. وبناءً على ذلك، قمنا بتطوير والتحقق داخلياً من صحة نماذج تعلم آلة قابلة للتفسير لثلاث مهام متميزة: التنبؤ بتسمم الدم في الأجنحة العامة، والتنبؤ بالوفيات داخل المستشفى في الأجنحة العامة، والتنبؤ بالوفيات خلال 28 يوماً في وحدة العناية المركزة. قارنا بين نماذج LR وRF وSVM وXGBoost واستخدمنا SHAP لقياس أهمية الميزات وتوضيح التنبؤات الفردية. كان الهدف هو تقييم أداء التنبؤ الخاص بالنتائج وقابلية تفسير النموذج، بدلاً من إنشاء نظام لاتخاذ القرارات السريرية. ويتطلب الأمر إجراء تحقق خارجي استباقي متعدد المراكز قبل إمكانية النظر في استخدام هذه النماذج في الممارسة السريرية الروتينية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

أُجريت هذه الدراسة وفقاً لمبادئ إعلان هلسنكي. وقد مُنح الاعتماد من قبل لجنة الأخلاقيات في مستشفى شعب مقاطعة بينهاي (رقم الاعتماد 2024-BHKYLL-055).

المنهجية

المرضى

قمنا بإدراج 1,999 شخصاً بالغاً من الذين شُخصت إصابتهم بالتهاب القنوات الصفراوية الحاد بأثر رجعي في مركزين في الفترة ما بين يناير 2020 وأغسطس 2024، وهما: مستشفى الشعب بمقاطعة بينهاي ومستشفى الشعب الثاني بمدينة هوايآن. ومن بين هؤلاء المرضى، خضع 1,561 مريضاً للعلاج في الأجنحة العامة، بينما أُدخل 438 مريضاً إلى وحدة العناية المركزة. وقد تمت الموافقة على بروتوكول الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات بمستشفى الشعب بمقاطعة بينهاي (رقم الموافقة 2024-BHKYLL-055). كما تم الحصول على موافقة كتابية مستنيرة من كل مشارك أو من ممثل قانوني مفوض.

كان المرضى مؤهلين للمشاركة إذا (1) كان لديهم تشخيص مؤكد من قبل الطبيب للإصابة بالتهاب القنوات الصفراوية الحاد، و(2) كانت أعمارهم 18 عاماً أو أكثر، و(3) توفرت لديهم سجلات طبية كاملة وبيانات متابعة للنتيجة ذات الصلة.

تم استبعاد المرضى إذا (1) كان لديهم ورم خبيث متزامن من المتوقع أن يؤثر بشكل كبير على البقاء على قيد الحياة، أو (2) كانوا غير قادرين على تقديم موافقة مستنيرة، أو (3) فقدت متابعتهم.

جمع البيانات السريرية والمتابعة

تَمَّ استخراج الخصائص السريرية والبيانات المختبرية بأثر رجعي من السجلات الطبية لمستشفى بينهاي الشعبي ومستشفى هوايآن الشعبي الثاني. شملت متغيرات البيانات الديموغرافية والتاريخ الطبي كلاً من الجنس، والعمر، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وداء السكري، والتهاب الكبد، وتليف الكبد، وفرط شحميات الدم، والسكتة الدماغية. تضمنت القياسات المختبرية الأولى المتاحة بعد الدخول إلى الجناح العام أو وحدة العناية المركزة (ICU) كلاً من تعداد خلايا الدم البيضاء (WBC)، وتعداد الصفائح الدموية (PLT)، والهيموجلوبين (Hb)، والألبومين، والصوديوم، والبوتاسيوم، والكلوريد، واللاكتات (Lac)، والبيليروبين الكلي (TBil)، وناقلة أمين الألانين (ALT)، وناقلة أمين الأسبرتات (AST)، والكرياتينين (CR)، ونيتروجين يوريا الدم (BUN). وشملت التدخلات المسجلة وضع دعامة صفراوية، وتصوير البنكرياس والقنوات الصفراوية بالتنظير الرجوعي (ERCP)، والتصريف عبر الجلد. كما شملت مقاييس شدة المرض درجة SOFA، ومقياس APS III، والحاجة إلى التهوية الميكانيكية. تَمَّت معالجة عينات الدم باستخدام إجراءات مختبرية آلية موحدة. وتمت متابعة المرضى الذين خرجوا من المستشفى على قيد الحياة من خلال زيارات العيادات الخارجية أو الاتصال الهاتفي عند الحاجة للمتابعة. تَمَّ تقييم حالة تعفن الدم طوال فترة الإقامة في المستشفى وفقاً لمعايير Sepsis-3؛ وبناءً على ذلك، شملت مجموعة تعفن الدم المرضى المصابين بتعفن الدم عند الدخول وأولئك الذين تطور لديهم تعفن الدم لاحقاً. ونظراً لعدم توفر وقت البدء الدقيق لتعفن الدم والاحتفاظ بفترة الإقامة في المستشفى في النموذج النهائي لتعفن الدم في الجناح العام، لم يكن من الممكن وضع علامة زمنية موحدة للتنبؤ عند وقت الدخول الاستباقي لهذا النموذج. لذا، يجب تفسيره كنموذج استرجاعي لتصنيف المخاطر داخل المستشفى.

النتيجة

قيمت الدراسة ثلاث مهام تنبؤية مرتبطة ولكنها متمايزة. كانت النتيجة الأولية هي حالة الإنتان (sepsis) أثناء التنويم لدى مرضى الأجنحة العامة المصابين بالتهاب القنوات الصفراوية الحاد، وفقاً لما تم تحديده باستخدام معايير Sepsis-3. أما النتائج الثانوية فكانت الوفيات في المستشفى لجميع الأسباب في مجموعة الأجنحة العامة، والتي عُرّفت بأنها الوفاة قبل الخروج من المستشفى، والوفيات لجميع الأسباب خلال 28 يوماً في مجموعة وحدة العناية المركزة (ICU)، والتي عُرّفت بأنها الوفاة خلال 28 يوماً من دخول وحدة العناية المركزة.

التحليل الإحصائي

تم تقييم توزيع كل متغير مستمر باستخدام اختبار Shapiro-Wilk. وعُرضت المتغيرات ذات التوزيع الطبيعي في شكل المتوسط ± الانحراف المعياري، وقُورنت باستخدام اختبار t لعينات مستقلة (Student's t-test)؛ بينما استُخدم اختبار Welch's t-test عندما لم يتحقق افتراض تجانس التباين. أما المتغيرات غير موزعة طبيعياً، فقد عُرضت في شكل الوسيط والمدى الربيعي (IQR) وقُورنت باستخدام اختبار Wilcoxon rank-sum. وعُرضت المتغيرات الفئوية في شكل أعداد ونسب مئوية، وقُورنت باستخدام اختبار chi-square أو اختبار Fisher's exact، حسبما كان مناسباً. كانت جميع الاختبارات ثنائية الذيل، واعتُبرت القيمة P < 0.05 دالة إحصائياً.

تم تقسيم المرضى إلى طبقات بناءً على وجود الإنتان أو غيابه. وفي مجموعة المرضى في الأجنحة العامة، استُخدم تحليل الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات لتحديد العوامل المرتبطة بالإنتان؛ وقد تم تقديم النتائج على شكل نسب أرجحية (ORs) مع فترات ثقة (CIs) بنسبة 95%. كما استُخدمت منحنيات كابلان-ماير واختبارات رتبة السجل (log-rank tests) لمقارنة معدلات البقاء على قيد الحياة داخل المستشفى في مجموعة الأجنحة العامة، ومعدلات البقاء على قيد الحياة لمدة 28 يوماً في مجموعة وحدة العناية المركزة بين المرضى المصابين بالإنتان وغير المصابين به. كما تم تطبيق نماذج كوكس للمخاطر النسبية بشكل منفصل لكل من المجموعتين، وعُرضت النتائج على شكل نسب مخاطر (HRs) مع فترات ثقة (CIs) بنسبة 95%.

تم بناء أربعة نماذج Cox معدلة بشكل تدريجي. كان النموذج 1 غير معدل. تم تعديل النموذج 2 وفقاً للعمر والجنس. كما تم تعديل النموذج 3 إضافياً ليشمل ارتفاع ضغط الدم، والسكري، وفشل القلب، والسكتة الدماغية، وإصابة الكلى. وفي مجموعة أجنحة التنويم العامة، تم تعديل النموذج 4 أيضاً ليشمل WBC وHb وPLT والألبومين وCR وBUN وAST وALT والصوديوم والبوتاسيوم والكلور وLac. أما في مجموعة وحدة العناية المركزة، فقد تضمن النموذج 4 إضافياً APS III وSOFA لأن درجات الشدة هذه كانت متاحة فقط لمرضى وحدة العناية المركزة.

لكل مهمة تنبؤ، تم استخدام بذرة عشوائية ثابتة بقيمة 500 لتقسيم مجموعة بيانات الحالات الكاملة المقابلة إلى مجموعات تدريب وتحقق داخلي بنسبة 7:3. أُجريت جميع إجراءات اختيار الميزات حصرياً في مجموعة التدريب؛ ولم تُستخدم مجموعة التحقق الداخلي في اختيار المتنبئات. وضمن مجموعة التدريب، استُخدم انحدار LASSO مع تحقق تبادلي مكون من 10 طيات وخوارزمية Boruta لتحديد المتنبئات المرشحة. وبالنسبة لـ LASSO، تم الاحتفاظ بالمتنبئات ذات المعاملات غير الصفرية عند lambda.min. كما شُغلت خوارزمية Boruta بشكل مستقل لما يصل إلى 5,000 تكرار. استُخدمت المتنبئات المرشحة الناتجة باستمرار لتطوير أربعة نماذج لكل مهمة: LR وRF وSVM وXGBoost. تم ترميز المتغيرات السريرية الثنائية كـ 0 أو 1. ولم يتم تطبيق أي تسوية أو تحويل يدوي قبل ملاءمة نماذج LR أو RF أو XGBoost. اتبع تغيير المقياس (Scaling) لنماذج LASSO وSVM الإعدادات الافتراضية لتطبيقات البرمجيات الخاصة بكل منها، وطُبقت معاملات المعالجة المسبقة المستمدة من مجموعة التدريب دون تغيير على مجموعة التحقق الداخلي. لم يتم استخدام أي من تقنيات زيادة العينات (oversampling)، أو تقليل العينات (undersampling)، أو تقنية زيادة عينات الأقلية الاصطناعية (SMOTE)، أو تحديد أوزان الفئات يدوياً. عُرِّف النموذج الأفضل أداءً بأنه النموذج الذي حقق أعلى أداء إجمالي في التحقق الداخلي من بين التطبيقات الأربعة المحددة مسبقاً، بدلاً من استخدام نسخة محسنة بالكامل من كل خوارزمية. ثم تم تقييم نماذج مجموعة التدريب الملائمة في مجموعة التحقق الداخلي. يظهر سير العمل الكامل في Supplementary Figure 1، وتتوفر تفاصيل التنفيذ في Supplementary Table 1.

تم تقييم أداء النموذج باستخدام المساحة تحت منحنى خصائص تشغيل المستقبل (AUC)، والحساسية، والخصوصية، والاستدعاء، ومقياس F1، والدقة. تلخص قيمة AUC القدرة على التمييز عبر جميع عتبات التصنيف الممكنة، حيث تشير القيمة 0.5 إلى عدم وجود تمييز، بينما تشير القيمة 1.0 إلى تمييز تام. وعند العتبة المختارة، كانت الإيجابيات الحقيقية (TP) والسلبيات الحقيقية (TN) هي الحالات الإيجابية والسلبية التي تم تصنيفها بشكل صحيح، بينما كانت الإيجابيات الكاذبة (FP) والسلبيات الكاذبة (FN) هي الحالات التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح. وتم حساب الحساسية، وهي تعادل الاستدعاء في التصنيف الثنائي، كـ TP/(TP + FN)؛ والخصوصية كـ TN/(TN + FP)؛ والدقة (precision) كـ TP/(TP + FP)؛ ومقياس F1 كـ 2 × precision × recall/(precision + recall)؛ والدقة الإجمالية (accuracy) كـ (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN). وكانت الفئات الإيجابية هي الإنتان (الذي رُمز له بـ 1) لنموذج التنبؤ بالإنتان في الأجنحة العامة، والوفاة داخل المستشفى (التي رُمز لها بـ 1) لنموذج الوفيات داخل المستشفى في الأجنحة العامة، والوفاة في غضون 28 يوماً (التي رُمز لها بـ 1) لنموذج الوفيات في وحدة العناية المركزة خلال 28 يوماً. وكانت الفئات السلبية المقابلة هي غياب الإنتان، والخروج من المستشفى على قيد الحياة، والبقاء على قيد الحياة لمدة 28 يوماً (وجميعها رُمز لها بـ 0)، على التوالي.

تم اختيار أربع خوارزميات للتعلم الآلي الخاضع للإشراف لتمثيل استراتيجيات متكاملة للبيانات السريرية المهيكلة. حيث عمل نموذج LR كنموذج مرجعي قابل للتفسير للارتباطات الخطية التراكمية. ومثّل نموذج RF مجموعة تعتمد على تقنية bagging قادرة على نمذجة العلاقات والتفاعلات غير الخطية مع تقليل التباين. بينما مثّل نموذج SVM مصنفًا يعتمد على الهامش قادرًا على استيعاب حدود القرار غير الخطية في مجموعات البيانات متوسطة الحجم. أما نموذج XGBoost فقد مثّل خوارزمية تعزيز منتظمة قادرة على رصد التفاعلات ذات الرتب العليا والأنماط غير الخطية. وقد استخدمت جميع الخوارزميات نفس مجموعة المتنبئات المرشحة، وتم تقييمها في نفس مجموعات التدريب والتحقق الداخلي لكل مهمة تنبؤ.

أُجري تحليل SHAP للنموذج الأكثر كفاءة لكل نتيجة لقياس الأهمية العالمية للميزات وتفسير التنبؤات الفردية. وتبع تطوير المخطط البياني (Nomogram) إجراءات خاصة بكل نتيجة؛ فبالنسبة لنتيجة تعفن الدم في الجناح العام، أُدخلت المتنبئات المرشحة في نموذج انحدار لوجستي متعدد المتغيرات، وأُدرجت المتغيرات التي ظلت ذات دلالة إحصائية عند P < 0.05 في المخطط البياني النهائي. أما بالنسبة لنتيجتي الوفاة، فقد استند إدراج المتنبئات إلى نتائج أهمية الميزات العالمية لتحليل SHAP في النماذج الأكثر كفاءة المقابلة لها، دون إجراء استبعاد إضافي بناءً على قيمة P.

أثناء تجميع قاعدة البيانات بأثر رجعي، استُبعدت السجلات التي تفتقر إلى البيانات السريرية أو المخبرية أو بيانات النتائج المطلوبة للتحليل ذي الصلة قبل إدراجها في مجموعة البيانات التحليلية النهائية. ولم يتم الاحتفاظ بسجل مفصل لعملية الفرز التي سبقت الإدخال؛ وبناءً عليه، تعذر إعادة بناء عدد السجلات التي استُبعدت بسبب البيانات المفقودة، أو أنماط الفقد الأصلية على مستوى المتغيرات. ولم تتضمن مجموعة مرضى الأجنحة العامة النهائية (العدد = 1,561) ومجموعة مرضى وحدة العناية المركزة (العدد = 438) أي قيم مفقودة للمتغيرات المستخدمة في التحليلات المقابلة (0% مفقود)، كما لم يتم إجراء أي تعويض إحصائي للقيم المفقودة. وقد أُدرج جميع مرضى الأجنحة العامة البالغ عددهم 1,561 مريضاً في تحليلات الإنتان والوفيات داخل المستشفى، بينما أُدرج جميع مرضى وحدة العناية المركزة البالغ عددهم 438 مريضاً في تحليل الوفيات خلال 28 يوماً. ويرد مستوى اكتمال المتغيرات في مجموعات البيانات النهائية في الجدول التكميلي 2.

أُجريت تحليلات تعلم الآلة باستخدام منصة تحليل تعلم الآلة. كما نُفذت التحليلات الإحصائية التقليدية باستخدام بيئة حوسبة إحصائية مفتوحة المصدر وبرمجيات إحصائية. كانت جميع الاختبارات الإحصائية ثنائية الجانب، واعتُبرت قيمة P < 0.05 دالة إحصائياً.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

الخصائص الأساسية لمجموعات الدراسة

شملت الدراسة 1,999 مريضاً أدخلوا المستشفى بسبب التهاب القنوات الصفراوية الحاد: 1,561 في مجموعة الأجنحة العامة و438 في مجموعة وحدة العناية المركزة. في مجموعة الأجنحة العامة، أصيب 544 مريضاً بتعفن الدم أو كانوا يعانون منه، بينما لم يصبه 1,017 مريضاً؛ وفي مجموعة وحدة العناية المركزة، عانى 299 مريضاً من تعفن الدم، بينما لم يعانِ 139 مريضاً منه. تظهر الخصائص الأساسية المصنفة حسب حالة تعفن الدم في الجدول 1. في مجموعة الأجنحة العامة،...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

يعد التهاب القنوات الصفراوية الحاد عدوى في القناة الصفراوية قد تهدد الحياة. وعلى الرغم من أن الحالات الخفيفة غالباً ما تستجيب جيداً للعلاج، إلا أن معدلات الوفيات المبلغ عنها قد تصل إلى 50% في الحالات الشديدة1,5. وقد تقترب نسبة الوفيات من 40% عند حدوث صدمة إنتانية14. ويشير الإنتان إلى أن العدوى لم تعد مقتصرة على القناة الصفراوية، وقد تتطور بسرعة إلى التهاب جهازي وقصور في وظائف أعضاء متعددة. لذا، فإن تحديد العوامل المرتبطة بالإنتان والنتائج ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

يصرح المؤلفون بأنه ليس لديهم أي مصالح مالية أو غير مالية متضاربة. تم استخدام ChatGPT (OpenAI) أثناء مراجعة المخطوطة للمساعدة في تحرير اللغة والقواعد والوضوح والتنظيم. ولم يتم استخدامه لتوليد بيانات الدراسة أو تحليلها أو لاستخلاص استنتاجات علمية بشكل مستقل. وقد تمت مراجعة جميع المحتويات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحقق منها نقدياً من قبل المؤلفين، الذين يتحملون المسؤولية الكاملة عن دقة المخطوطة ونزاهتها وأصالتها. الموافقة على المشاركة: تم الحصول على موافقة مستنيرة مكتوبة من جميع المشاركين أو ممثليهم القانونيين المفوضين.

شكر وتقدير

كل الشكر لجميع المتعاونين في هذه الورقة البحثية على تحليلاتهم للبيانات وكتابتهم. التمويل: هذا العمل مدعوم من قبل مشروع البحث الابتكاري التعاوني لعام 2024 التابع لكلية جيانغسو الطبية بين الكلية والحكومة المحلية (202491011, 202491007)، ومكتب تشانغتشو للعلوم والتكنولوجيا (CJ20239026, CJ20244028).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Boruta (حزمة R)[الإصدار/CRAN]تشغيل خوارزمية اختيار الميزات ضمن مجموعة التدريب
glmnet / LASSO (حزمة R)[الإصدار/CRAN]انحدار LASSO مع التحقق المتقاطع ذو الـ 10 طيات لاختيار السمات
ارتباط (R)مؤسسة R للحوسبة الإحصائيةالإصدار 4.3.2بيئة حوسبة إحصائية مفتوحة المصدر
تنفيذ SHAP[الإصدار]تفسيرات شابلي الإضافية لتفسير النماذج
StataStataCorpالإصدار 17.0برمجيات إحصائية للتحليلات التقليدية
تنفيذ XGBoost[الإصدار]نموذج تعزيز التدرج الشديد (Extreme Gradient Boosting)
منصة تحليل Xsmart[الإصدار]منصة تحليل قائمة على التعلم الآلي

المراجع

  1. An Z, Braseth AL, Sahar N. Acute cholangitis: causes, diagnosis, and management. Gastroenterol Clin North Am. 2021;50:403–14.
  2. Gravito-Soares E, et al. Clinical applicability of Tokyo Guidelines 2018/2013 in diagnosis and severity evaluation of acute cholangitis and determination of a new severity model. Scand J Gastroenterol. 2018;53:329–34.
  3. Cianci P, Restini E. Management of cholelithiasis with choledocholithiasis: endoscopic and surgical approaches. World J Gastroenterol. 2021;27:4536–54.
  4. Lan Cheong Wah D, Christophi C, Muralidharan V. Acute cholangitis: current concepts. ANZ J Surg. 2017;87:554–59.
  5. Cecconi M, Evans L, Levy M, Rhodes A. Sepsis and septic shock. Lancet. 2018;392:75–87.
  6. Rudd KE, et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990–2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet. 2020;395:200–11.
  7. Xie J, et al. The epidemiology of sepsis in Chinese ICUs: a national cross-sectional survey. Crit Care Med. 2020;48:e209–e218.
  8. Wilkins T, Agabin E, Varghese J, Talukder A. Gallbladder dysfunction: cholecystitis, choledocholithiasis, cholangitis, and biliary dyskinesia. Prim Care. 2017;44:575–97.
  9. Qiu X, Lei YP, Zhou RX. SIRS, SOFA, qSOFA, and NEWS in the diagnosis of sepsis and prediction of adverse outcomes: a systematic review and meta-analysis. Expert Rev Anti Infect Ther. 2023;21:891–900.
  10. Knaus WA, et al. The APACHE III prognostic system: risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults. Chest. 1991;100:1619–36.
  11. Pötter-Lang S, et al. Modern imaging of cholangitis. Br J Radiol. 2021;94:20210417. doi:10.1259/bjr.20210417.
  12. Banerjee S. Generating complex explanations for artificial intelligence models: an application to clinical data on severe mental illness. Life (Basel). 2024;14:807. doi:10.3390/life14070807.
  13. Karako K, Tang W. Applications of and issues with machine learning in medicine: bridging the gap with explainable AI. Biosci Trends. 2024;18:497–504.
  14. Beliaev AM, Zyul'korneeva S, Rowbotham D, Bergin CJ. Screening acute cholangitis patients for sepsis. ANZ J Surg. 2019;89:1457–61.
  15. Fathi M, Markazi-Moghaddam N, Ramezankhani A. A systematic review on risk factors associated with sepsis in patients admitted to intensive care units. Aust Crit Care. 2019;32:155–64.
  16. Liu Q, et al. A nomogram for predicting the risk of sepsis in patients with acute cholangitis. J Int Med Res. 2020;48:300060519866100. doi:10.1177/0300060519866100.
  17. Singer M, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315:801–10.
  18. Joffre J, Hellman J, Ince C, Ait-Oufella H. Endothelial responses in sepsis. Am J Respir Crit Care Med. 2020;202:361–70.
  19. Mitchell E, Pearce MS, Roberts A. Gram-negative bloodstream infections and sepsis: risk factors, screening tools and surveillance. Br Med Bull. 2019;132:5–15.
  20. Fan S, Ma J. The value of five scoring systems in predicting the prognosis of patients with sepsis-associated acute respiratory failure. Sci Rep. 2024;14:4760. doi:10.1038/s41598-024-55257-5.
  21. Pérez-Fernández X, et al. Clinical variables associated with poor outcome from sepsis-associated acute kidney injury and the relationship with timing of initiation of renal replacement therapy. J Crit Care. 2017;40:154–60.
  22. Lambden S, Laterre PF, Levy MM, François B. The SOFA score—development, utility and challenges of accurate assessment in clinical trials. Crit Care. 2019;23:374. doi:10.1186/s13054-019-2663-7.
  23. Inan O, Sahiner ES, Ates I. Factors associated with clinical outcome in geriatric acute cholangitis patients. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2023;27:3313–21.
  24. Bakker J, Postelnicu R, Mukherjee V. Lactate: where are we now? Crit Care Clin. 2020;36:115–24.
  25. Brooks GA. The science and translation of lactate shuttle theory. Cell Metab. 2018;27:757–85.
  26. Salek J, Livote E, Sideridis K, Bank S. Analysis of risk factors predictive of early mortality and urgent ERCP in acute cholangitis. J Clin Gastroenterol. 2009;43:171–75.
  27. Schneider J, et al. Mortality risk for acute cholangitis (MAC): a risk prediction model for in-hospital mortality in patients with acute cholangitis. BMC Gastroenterol. 2016;16:15. doi:10.1186/s12876-016-0428-1.
  28. Lee TW, et al. Incidence, risk factors, and prognosis of acute kidney injury in hospitalized patients with acute cholangitis. PLoS One. 2022;17:e0267023. doi:10.1371/journal.pone.0267023.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

التنبؤ بتسمم الدمالانحدار اللوجستيالغابة العشوائيةآلة المتجهات الداعمةنموذج XGBoostتفسير SHAP