본 연구는 감정, 극성, 주관성이 중환자실에 24시간 이상 입원한 담낭절제술 환자의 예후와 연관≥ 있는지 조사합니다. 주요 분석은 3일, 7일, 10일 중환자실 입원 기간, 입원 사망률, 28일 입원 기간에 대한 구별 능력을 평가합니다.
이 논문에서
요약
초록
본 연구는 중환자실(ICU) 입원 기간(LOS)이 24시간≥ 있는 담낭절제술 환자의 감정 점수와 예후 간의 관계를 조사하였습니다. 중환자실 IV(MIMIC-IV) 데이터베이스에서 총 267명의 환자가 포함되었습니다. TextBlob을 사용한 MIMIC-IV 노트 모듈의 간호 노트에서 도출된 감정 점수. 분석된 텍스트는 퇴원 시 생성되었습니다. 따라서 모든 발견은 기술적 연관성으로 해석됩니다. 수신자 운영 특성(ROC) 곡선, DeLong 검사, 결정 곡선 분석(DCA)을 사용하여 3일, 7일, 10일 ICU LOS에서 감정 극성과 감정 주관성의 구별을 기술적으로 특성화하고, 7일 ICU LOS의 임상 지표와 감정 극성을 비교하였습니다. 제한 입방 스플라인(RCS)과 일반화 선형 회귀는 이들이 ICU LOS와의 연관성을 평가했습니다. 감정 극성은 감정 주관성보다 곡선 아래 면적(AUC)을 더 크게 달성했으며; DeLong 검사는 3일 ICU LOS(p = 0.015), 7일 경계선(p = 0.057), 10일 동안 유의하지 않은 (p = 0.587)을 보였습니다. 7일 ICU LOS에서는 감정 극성이 특정 임계값 범위 내에서 DCA에 대한 탐색적 순이익을 가진 더 높은 AUC를 보였습니다. 감정 극극성은 7일 ICU LOS와 비선형적 상관관계를 보였으며(p 전체 = 0.002, p 비선형 = 0.027), 반면 감정 주관성은 그렇지 않았다. 일반화된 선형 회귀 분석은 감정 극성과 ICU LOS 사이에 측정된 공변량 (조잡 및 조정 모델에서 모두 p < 0.05)과 독립적인 연관성이 있음을 보여주었습니다. 부차적 결과에 대해서는, 감정 극성이 RCS 분석에서 병원 내 사망률 및 28일 병원 LOS와 연관되어 있었으며(모두 p < 0.05), 탐색적 분별 능력은 추가 검증이 필요했습니다. 결론적으로, 이들 환자들 사이에서 감정 극성은 중환자실 LOS, 병원 내 사망률, 28일 병원 LOS와 기술적으로 연관되어 있었으며; 이러한 소견은 모든 담낭절제술 환자에게 일반화되어서는 안 됩니다.
서론
담낭절제술은 담도 수술1에서 가장 흔한 시술 중 하나입니다. 담낭절제술은 담석, 담낭염, 담낭 용종 등 다양한 담낭 질환에 적용될 수 있습니다. 담낭절제술에는 두 가지 주요 유형이 있습니다: 개복 담낭절제술과 복강경 담낭절제술5. 그중 개복 담낭절제술은 복잡한 경우에 적응화됩니다: 복잡한 질환(예: 큰 담낭 결석, 전이 염증 등)을 가진 환자에게는 수술 금기가 없는 모든 담낭 질환에 복강경 담낭절제술이 필요하다6. 담낭절제술은 비교적 안전한 수술 절차이지만, 담도 손상, 장 손상, 복부 출혈, 담즙 누출, 2차 담장석화증, 심혈관 사고, 호흡기 질환 등 여러 합병증이 남아 있습니다.7.
감정 분석은 자연어 처리 기법의 일반적인 응용으로, 감정적 뉘앙스가 담긴 주관적 텍스트를 분석, 처리, 요약, 추론하고, 정성적 데이터를 정량화하는 방식입니다. 감정 분석은 금융, 저널리즘, 의학 등 여러 분야에서 사용됩니다. 9, 10, 11. TextBlob과 같은 도구로 산출된 감성 점수는 간호사의 주관적 기분이나 태도를 반영하는 것이 아니라, 사전 정의된 감정 어휘(예: AFINN)를 사용하여 단어의 극성과 주관성에 기반한다는 점을 유의해야합니다. 구체적으로, 극성 점수는 -1에서 1까지, 주관성 점수는 0에서 1까지 다양하며, 임상 텍스트에서 사용되는 단어의 의미적 지향을 나타냅니다. 의료 분야에서 감정 분석의 적용은 사건에 대한 감정적 태도를 이해할 뿐만 아니라 의료 이미지 분류에도 도움을 줄 수있으며, 환자의 예후와도 관련이 있습니다. 15. 이전 연구들은 간호 기록에서 추출한 감정 점수가 중증 환자 집단의 환자 예후와 연관이 있음을 보여주었습니다. 예를 들어, 급성 신장 손상 환자가 연속 신장 대체 치료를 받을 때, 간호 기록에서 추출한 감정 점수를 포함한 기계 학습 모델이 환자의 고위험 사망을 빠르게 식별할 수 있음이 밝혀졌습니다16. 또 다른 연구에서는 간호 기록의 감정 극극성이 중환자실 환자의 30일 사망률에 중요한 요인이며, 30일 사망률과 생존율 모두와 관련이 있음을 발견했습니다17. 마찬가지로, 감정 분석은 패혈증 환자에게 사망 위험을 구별하기 위해 적용되었습니다18.
그러나 이전 연구들의 집단은 담낭절제술 후 중환자실 환자들과 상당히 다릅니다. 급성 신장 손상, 패혈증 또는 급성 췌장염 환자는 일반적으로 심각한 전신 염증 반응과 다발성 장기 기능 장애를 보이며, 기계적 환기나 혈관압진제 같은 집중적인 장기 지원이 필요합니다19. 예를 들어, 중증 급성 췌장염은 개정된 애틀랜타 분류20에 따르면 48시간 이상 지속되는 지속적인 장기 부전으로 정의됩니다. 반면, 담낭절제술은 일반적으로 비교적 안전한 수술로 간주되며 사망률이 낮으며, 대부분의 환자는 담관 손상이나 통제되지 않는 출혈과 같은 심각한 합병증이 나타나지 않는 한 수술 후 중환자실 입원이 필요하지 않습니다21,22. 따라서 담낭절제술 후 중환자실 환자의 임상 경로, 질병 중증도, 사망 위험 인자는 AKI 또는 패혈증 1차 진단을 받은 일반 중환자실 집단과는 구별됩니다. 더욱이, 간호 기록 패턴과 임상 기록의 의미 내용은 질병 중증도와 치료 강도의 차이로 인해 이들 집단에 다를 수 있습니다.
현재 간호 기록과 예후를 바탕으로 한 감정 분석 연구는 주로 패혈증, 급성 신장 손상, 급성 췌장염과 같은 ICU 환자에 집중되어 있습니다. 간호 기록 감정과 담낭절제술 후 환자의 예후 간의 관계를 조사한 연구는 거의 없습니다. 따라서 중환자실 의료 정보 마트(MIMIC)-IV 데이터베이스23을 기반으로 본 연구는 담낭절제술을 받는 환자의 간호 기록에 대한 감정을 추출하고, 간호 기록의 감정 점수와 담낭절제술 환자의 예후 간의 관계를 탐구하여 임상 치료에 더 나은 참고 자료를 제공하였습니다. 현재 알려진 바로는, 이 연구는 특히 담낭절제술 후 중환자실 환자에서 간호 기록 감정 점수와 예후 간의 연관성을 조사한 최초의 연구입니다.
프로토콜
이 연구는 MIMIC-IV 데이터베이스를 사용하여 수행되었습니다. MIMIC-IV 데이터베이스의 설립은 매사추세츠 공과대학교(MIT)와 베스 이스라엘 디코니스 의료센터(BIDMC)의 기관심사위원회(Institutional Review Boards)의 승인을 받았으며, 원본 데이터 수집에 대한 동의를 받았습니다. 데이터베이스 내 모든 환자 건강 정보는 건강보험 이동성 및 책임법(Health Insurance Portability and Accountability Act) 세이프 하버(Safe Harbor) 조항에 따라 식별 해제되었으며, 18개의 HIPAA 정의 식별자가 제거되고 환자 프라이버시를 보호하기 위해 날짜가 변경되었습니다; 따라서 개인 사전 동의 요건은 면제되었습니다. 데이터베이스 접근은 한 저자가 협력적 기관 교육 이니셔티브의 필수 교육 과정인 "데이터 또는 표본 전용 연구"를 완료하고, PhysioNet 플랫폼에서 자격 있는 사용자가 되었으며, PhysioNet 인증 건강 데이터 사용 계약서에 서명한 후에 부여되었습니다. 연구 전반에 걸쳐 제한된 MIMIC-IV 데이터는 PhysioNet 자격 건강 데이터 사용 협약과 기관 데이터 거버넌스 절차에 따라 처리되었습니다: 식별 해제된 데이터는 자격 있는 저자만 접근할 수 있는 비밀번호로 보호된 기관 관리 장치에 저장되었고, 자격 인증이 없는 제3자와 공유되거나 공공 서비스에 업로드되지 않았으며, 개인 재식별이나 외부 기록 연결 시도는 없었습니다 데이터 소스. 이 연구는 공개된 식별 해제 데이터베이스를 기반으로 하므로, 저장대학교 의과대학 제2부속병원 윤리위원회의 추가 윤리적 승인이 면제되었습니다. 이 연구에 사용된 소프트웨어와 도구는 재료표에 나열되어 있습니다.
데이터 출처
환자 데이터는 2003년 매사추세츠 공과대학교 계산생리학 연구소, 하버드 의과대학 베스 이스라엘 디코니스 의료센터, 필립스 메디컬 컴퍼니가 국립보건원의 지원을 받아 설립한 중환자실 의료 정보 마트 IV(MIMIC-IV, 3.0 버전, 2024년 출시) 데이터베이스에서 수집되었습니다. 저자들은 PhysioNet 자격을 갖춘 사용자가 되었고, CITI의 "데이터 또는 표본 전용 연구" 교육 과정을 이수했으며, 접근이 허가되기 전에 PhysioNet 자격 건강 데이터 사용 계약서(기록 ID: 55710882)에 서명했습니다. 데이터는 2025년 11월에 추출되었습니다.
데이터베이스는 두 가지 모듈로 구성되어 있습니다: 병원 전체 전자 건강 기록에서 가져온 호스프(hosp)와 ICU(ICU, ICU 내 임상 정보 시스템인 메타비전(MetaVision)에서 수집됨. 연구 코호트는 다음 표를 조회하고 subject_id, hadm_id, stay_id별로 기록을 연결하여 구성되었습니다: 환자, 입원 및 이송(인구통계학 및 입원 데이터); diagnoses_icd d_icd_diagnoses, procedures_icd d_icd_procedures(진단 및 절차 코드); d_labitems(실험실 측정)가 포함된 LabEvents; 처방전(약물); 미생물학적 사건(수술 후 감염); ICU(중환자실 입원 및 입원 기간(LOS)); d_items(중환자실 활력 징후)와 함께 차트 기록; 그리고 MIMIC-IV 자유 텍스트 간호 노트를 통해 감정 극성과 감정 주체성 점수를 도출했습니다. 데이터는 MIMIC-Code 저장소(https://github.com/MIT-LCP/mimic-code)의 공식 빌드 스크립트로 생성된 MIMIC-IV v3.0의 로컬 PostgreSQL(버전 18.4)에 대해 실행되고 Google BigQuery에서 교차 검증된 구조화된 SQL 쿼리를 사용해 추출되었습니다.
포함 및 제외 기준
포함 기준: 환자가 18세 이상, 담낭절제술을 받았고(procedures_icd표에서 담낭절제술 항목으로 확인됨), ICU 입원 기록이 문서화된 경우(icustays 표에 최소 한 기록이 있음, 첫 ICU 입원이 여러 번 있었을 때 사용됨); ICU 입원은 MIMIC-IV에서 행정 이벤트이므로 ICD 코드로 표시되지 않습니다 (N = 325).
제외 기준: 환자가 수술 후 증후군(담낭절제술 후 증후군 및 담낭절제술 후 담석증 보유 포함)(3명 제외, 나머지 322명), 환자의 중환자실 LOS 24시간 미만(54시간 제외, 나머지 268시간), 환자 데이터에 간호 기록 없음(감정 점수 없음) [1명 제외, 나머지 267명]. 표본 크기가 데이터 분석 요구사항을 충족하는지 확인하기 위해 최소 표본 크기는 G*Power 소프트웨어(버전 3.1.9.7)를 사용하여 효과 크기 d = 0.5, α오류 확률 = 0.05, 검정력(1-β 오류 확률) = 0.95, 할당 비율 N2/N1 = 1로 계산하여 최소 표본 크기는 220개로 요구되었습니다. 포함된 267명의 참가자는 분석 요건을 충족하였습니다.
그룹화와 변수
본 연구에서는 ICU LOS가 7일 이상 지속되었는지에 따라 피험자들을 두 그룹으로 나누었는데, 한 그룹은 ICU 7일 LOS 그룹< 다른 그룹은 7일 ≥ ICU LOS 그룹이었습니다. 본 연구의 주요 결과 지표는 ICU LOS였으며, 주요 결과는 ICU LOS로, icustays 표(ICU 모듈)의 LOS 필드에서 추출된 연속 변수(일수)로 정의되며, 이는 환자가 입원 기준 지수 입원 중 퇴원 시간과 첫 ICU 입원 시간 사이의 간격과 같다. ICU LOS는 임상적으로 관련 있는 임계값에서도 추가로 이분법으로 나뉘었는데, 3일, 7일, 10일 ICU LOS는 각각 ICU LOS ≥ 3, ≥ 7, ≥ 10일로 정의되었으며, 각각 icustays 표의 동일한 LOS 필드에서 파생된 이진 변수로 정의되었습니다.
부차적 결과 지표는 수술 후 감염, 병원 내 사망, LOS ≥ 28이었습니다. (1) 28일 LOS, 입원 테이블(호스프 모듈)에서 계산된 총 입원 기간≥ 28일 병원 입원 시간으로 정의됨; (2) 입원 표에서 hospital_expire_flag = 1로 정의된 병원 내 사망(입원과 퇴원 시간 사이에 발생한 무효 사망 시간이 아닌 경우); (3) 수술 후 감염, 환자가 무효가 아니었을 때 환자는 수술 후 감염으로 분류seq_num_infection. 본 연구에 포함된 주요 지표는 감정 극성, 감정 주관성, 연령, 체질량지수(BMI), 포도당, 알부민, 알라닌 트랜스아미나제(ALT), 음이온 갭, 아스파르트산 아미노트랜스퍼라제(AST), 중탄산염, 혈중 요소 질소, 염화물, 크레아티닌, 헤마토크릿, 혈소판, 칼륨, 적혈구(적혈구), 적혈구 분포 폭(RDW), 나트륨, 젖산, 림프구, 백혈구(백혈구), 찰슨 동반 질환 지수(CCI) 순차적 장기부전 평가(SOFA), 간소화 급성 생리학 점수 III(APSIII), ICU 평균 심박수, ICU 평균 수축기 혈압, 성별(남성, 여성), 인종(백인 등), 혼인 여부(기혼, 기타), 흡연(아니오, 예), 음주(아니오, 예), 프로포폴(아니오, 예), 펜타닐(아니오, 예), 시프로플록사신(아니오, 예), 레보플록사신(아니오, 예), 고혈압(아니오, 예), 고지혈증(아니오, 예), 심근경색(아니오, 예, 네), 울혈성 심부전(아니요, 예), 뇌혈관 질환(아니요, 예), 치매(아니요, 예), 만성 폐질환(아니요, 예). 감정 점수는 감정 극성과 감정 주관성으로 분류할 수 있습니다. 모든 실험실 측정값은 평균값임을 유념할 필요가 있습니다. 프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신은 ICU 입원 후 첫 24시간 내 투여 지표로 기록되었으며, 관심 있는 결과 이전에 측정되었습니다. 이들은 관심 대상이 아닌 기준 조정 공변량으로 포함되었으며, 입원 시점의 초기 중환자실 진정, 진통, 항균 관리를 반영하였습니다.
감정 분석
Python(버전 3.6.4) 프로그래밍 언어와 TextBlob(버전 0.15.1) 자연어 처리 도구(이하 감정 분석 라이브러리)를 사용해 병원 퇴원 문서24에서 감정 극성과 감정 주체성을 추출했습니다. 분석 전에는 보호 식별자를 제거하고, 텍스트를 소문자로 변환하며, 일반적인 임상 약어를 확장하고, 불필요한 여백과 비영숫자 기호를 제거하고, 텍스트를 문장으로 분할하는 등 전처리가 이루어졌습니다. 각 레코드에 대해 이 라이브러리는 기본 분석기 매개변수를 사용하여 감정 극성(범위 -1에서 1; 값이 높으면 더 긍정적인 감정을 의미함)과 감정 주관성(범위 0에서 1; 값이 높으면 주관성이 높음)을 반환했습니다. 각 환자에 대해 퇴원 문서는 한 번씩 점수를 부여받아 한 가지 감정 극성과 한 가지 감정 주체성 값을 산출했습니다. 분석 코드는 Uniform Resource Locator에서 확인할 수 있습니다. 이 라이브러리는 이전 건강 관련 텍스트 마이닝 연구에서 적용된 투명하고 어휘 기반이며 완전히 재현 가능한 극성과 주관성 측정 도구를 제공하기 때문에 선정되었습니다.
통계 분석
모든 통계 분석은 R(버전 4.3.0)을 사용하여 수행되었습니다. 연속 변수의 정규성은 Shapiro-Wilk 검정과 Q-Q 플롯의 육안적 검사를 사용하여 평가했으며, 분산의 균일성은 Levene 검정을 사용해 평가하였습니다. 정규분포인 연속 변수들은 평균 ± 표준편차로 표현하고, 독립 표본 학생 t-검정을 사용해 독립 표본인 학생 t-검정을 사용해 두 그룹 간 비교(ICU LO
수신자 운영 특성(ROC) 곡선은 3일, 7일, 10일 ICU LOS에 대한 감정 극성과 감정 주체성의 판별 능력을 평가하는 데 사용되었으며, 각각 이분법적 결과(ICU LOS ≥ k일 vs. < k일)로 정의되었습니다. 곡선 아래 면적(AUC)은 DeLong 방법으로 95% CI를 얻은 상태로 보고되었으며; 최적 컷오프는 유덴 지수를 최대화하는 값이었으며, 민감도, 특이도, 정확도를 계산했으며, 부트스트랩 재샘플링(1000회 복제)으로 95% CI를 얻었습니다. 두 개의 상관 ROC 곡선에 대한 DeLong 검정을 사용하여 AUC(감정 극성 대 감정 주관성; 각 기준선 변수 대 감정 극성)를 비교했습니다. 주요 7일 ICU LOS 감정-극성 ROC 모델에 대해 1000개의 부트스트랩 재샘플을 통한 내부 검증이 수행되었습니다. 단일 지수 모델의 경우, 낙관주의 보정된 AUC, 교정 기울기, 브라이어 점수가 추가로 보고되었습니다. 단일 지수 모델과 SOFA 및 APSIII에 대해 추가 조정된 모델 모두에 대해 편향 보정 곡선이 생성되었고, 평균 절대 보정 오차가 보고되었습니다. 3일 및 10일 ICU LOS 분석과 2차 결과 ROC 분석(병원 내 사망 및 28일 LOS)은 내부 검증되지 않았으며, 이들의 수행은 겉보기 상태(미조정)로 보고되어 탐색적 평가입니다.
제한 입방 스플라인(RCS)은 7일 ICU LOS와 감정 극성의 선도-반응 연관성, 그리고 2차 결과(수술 후 감염, 병원 내 사망, 28일 LOS)와의 감정 극성의 선도-반응 연관성을 특징지었습니다. 스플라인은 노출의 5, 35, 65, 95백분위에 4개의 노트를 설치했으며, 기준값은 중앙값에 설정되었습니다. 각 결과는 로짓 척도에서 이진 사건으로 모델링되었습니다. 전체 연관성의 p 값과 비선형성성(비선형 스플라인 항의 검정)에 대한 p 값이 보고되었습니다.
감정 극성과 ICU LOS 간의 연관성은 일반화된 선형 모델을 통해 추정하였다. 이진 결과(7일 ICU LOS)에는 로지스틱 회귀(이항 계열, 로짓 링크)가 사용되었으며, 효과는 감정 극성 1표준편차(1-SD) 증가당 오즈비(OR)로 보고되었습니다; 연속 결과(ICU LOS 일수)에는 선형 회귀가 사용되었고, 효과는 회귀 계수(β)로 보고되었습니다. 네 가지 모델이 선험적으로 명시되었습니다: 조잡한(조정되지 않은) 모델; 모델 1은 질병 중증도 점수를 보정한 모델(SOFA, APSIII); 모델 2는 기저선 간 차이의 실험실/활력 징후 및 인구통계학적 공변량(혈당, 알부민, 중탄산수소수소산염, 중환자실 평균 심박수, 중환자실 평균 수축기 혈압, 성별, 경증 간 질환)을 보정함; 그리고 약물(프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신)을 반영한 모델 3. 약물이 질병 중증도와 ICU LOS 사이의 인과 경로에 위치할 수 있기 때문에, 모델 3은 과조정 위험이 있으며 민감도 분석으로 제시되며, 모델 1–2는 1차 분석으로 간주됩니다. 모든 추정치에 대해 95% 신뢰구간이 보고되었습니다. 양측 p < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.
결과
환자 정보
총 267명의 담낭절제술 환자가 이 연구에 포함되었으며, 이 중 45명은 중환자실 LOS가 ≥일, 222명은 ICU LOS가 < 7일이었습니다. 기초 정량 데이터에서 두 그룹 간에는 감정 극성, 감정 주체성, 포도당, 알부민, 중탄산염, SOFA, APSIII, 중환자실 평균 심박수, ICU 평균 수축기 혈압 등에서 차이가 있었습니다(표 1). ICU LO≥S 7일 그룹은 감정 극성이 더 높고, 감정 주체성이 더 높으며, 알부민 수치가 낮아지고, 중탄산염 수치가 낮아졌으며, SOFA 수치가 높았고, APSIII 수치가 높았으며, ICU 평균 심박수가 더 빨라졌고, ICU 평균 수축기 혈압이 낮았으며(모두 p < 0.05였습니다.
기초 질적 데이터에서 두 그룹 간에는 성별, 프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신, 경증 간 질환 면에서 차이가 있었습니다(표 2). ICU 7일 LO≥S 그룹 남성 비율은 71.111%, 여성은 28.889%였으며, 7일 그룹 남성 비율은 53.604%, 여성은 46.396%< LOS였습니다. ICU LOS 7일 ≥ 그룹은 프로포폴(91.111% 대 41.441%), 펜타닐(86.667% 대 50.000%), 시프로플록사신(73.333% 대 35.586%)의 사용 비율이 더 높았습니다. ICU LOS≥7일 그룹은 경증 간 질환 환자의 40,000%를 차지했으며, 7일 < ICU LOS 그룹에서는 경증 간 질환이 18.018%에 불과했습니다.
감정 극성과 감정 주체성의 임상적 가치 분석
이 연구는 간호 기록의 감정 점수와 예후 간의 상관관계를 탐구하고, 기초 데이터가 두 그룹 간에 감정 극성과 주관성이 다르다는 것을 보여주었기에, 중환자실 LOS에서의 두 가지 분별적 특성을 ROC 분석을 통해 추가로 검토하였습니다. 이 연구에서. ICU LOS는 3일 ICU LOS, 7일 ICU LOS, 10일 ICU LOS로 분류되었습니다. 표 3에 따르면, 3일 ICU LOS, 7일 ICU LOS, 10일 ICU LOS의 감정 극성 차별(AUC) 값은 각각 0.647(0.571, 0.713), 0.704(0.629, 0.777), 0.691(0.610, 0.777)였으며, 3일 ICU LOS, 7일 ICU LOS의 AUC 감정 주체성 차별 값은 각각 0.647(0.571, 0.777)였습니다. 10일 중환자실 LOS는 각각 0.531(0.456, 0.583), 0.594(0.517, 0.664), 0.657(0.592, 0.728)였습니다. DeLong 검사 결과는 3일 ICU LOS에서 감정 극성의 성능이 감정 주관성보다 더 우수함을 시사했습니다(p = 0.015).
의사결정 곡선 분석(DCA)을 사용하여 3일, 7일, 10일 ICU LOS를 구분하는 데 있어 감정 극성과 주관성의 임상적 순이익을 탐구하였습니다. DCA에서 고위험 임계 확률은 임상의가 개입 여부에 대해 무감각하게 판단하는 장기 ICU 입원 시 구별 확률을 의미합니다; 순이익은 모든 환자에게 개입하는 '치료 전부' 및 '치료 없음'(환자 없음) 전략과 비교하여, 아래에 제시된 임계값 범위는 각 지표에 대한 행동이 임상적으로 합리적일 수 있는 구별 위험 창을 나타냅니다. 그림 1A에서 보듯, 임계값이 약 0.30-0.58일 때, 3일 ICU LOS를 식별하는 감정 극성의 임상적 이점이 감정 주관성, 모두 치료, 치료 없음 모델보다 높았습니다. 임계값이 약 0.10-0.30일 때, 7일 ICU LOS를 분별하는 감정 극성의 임상적 이점이 감정 주관성, 모든 치료 및 치료 없음 모델보다 높았습니다(그림 1B). 유사한 결과는 10일 ICU LOS에서도 관찰되었으며, 임계값은 약 0.10-0.22였습니다(그림 1C). ROC와 DCA 분석 모두 두 텍스트 기반 지표 중 감정 극극성이 특히 7일 ICU LOS에서 감정 주체성보다 더 큰 차별성과 순임상 이익을 제공함을 보여주었습니다. 이러한 비교는 탐색적이며 두 감정 지표에 한정되어 있습니다; 이들은 감정 극단성이 확립된 심각도 점수보다 우수하다는 것을 입증하지 못합니다.
7일 ICU LOS의 기초 데이터 차이를 포함한 다른 지표와 비교한 감정 극성의 판별적 성과도 추가로 비교되었습니다. 표 4에 나타난 바와 같이, 7일 중환자실 환자실에서 감정 극성, 감정 주체성, 혈당, 알부민, 중탄산수소, SOFA, APSIII, 중환자실 평균 심박수, 중환자실 평균 수축기 혈압, 성별, 프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신, 경증 간 질환 등 7일 중환자실 LOS에서 각각 0.688(0.606, 0.757), 0.559(0.441, 0.655), 0.636(0.549, 0.719), 0.684(0.582-0.785), 0.585(0.490-0.679), 0.759(0.688), 각각 0.826), 0.752 (0.697, 0.836), 0.668 (0.587, 0.756), 0.619 (0.530, 0.707), 0.588 (0.513, 0.662), 0.726 (0.681, 0.783), 0.673 (0.621, 0.727), 0.660 (0.589, 0.720), 0.603 (0.510, 0.672) DeLong 검정에 따르면, 감정 극극성은 감정 주관성(p = 0.034)과 성별(p = 0.023)보다 통계적으로 더 높은 AUC를 보였다. 임상 중증도 점수 SOFA(AUC = 0.759, p = 0.267), APSIII(AUC = 0.752, p = 0.338), 프로포폴 사용(AUC = 0.726, p = 0.446)을 포함한 모든 비교 대상과 포도당, 알부민, 중탄산수소, 중환자실 평균 심박수, 중환자실 평균 수축기 혈압, 펜타닐, 시프로플록사신, 경증 간 질환에 대해, 감정 극성에 대한 AUC 차이는 통계적으로 유의미하지 않았습니다(모두 p > 0.05), 점 추정치가 어느 방향을 선호하든 상관없습니다. SOFA, APSIII, 프로포폴 사용이 감정 극성보다 수치적으로 더 높은 점수 추정 AUC를 보였지만, 이 수치 차이는 통계적 유의성에 이르지 못했고, 감정 극성의 AUC도 알부민, 중탄산수소산염, 중환자실 평균 수축기 혈압 등 낮은 점수 추정치를 가진 여러 지표와 통계적으로 구별되지 않았습니다. 이 결과를 종합해 보면, 감정 극성은 확립된 임상 심각도 측정치와 통계적으로 비교 가능하거나 균일하게 우수하지는 않으며, 감정 주체성과 성별만을 기준으로 유의미한 우위를 보였음을 시사합니다. 따라서 감정 극성의 가치는 검증된 심각도 지수보다 우수하기보다는 경쟁적이고 보완적인 것으로 표현하는 것이 가장 적절하다: 그 주요 장점은 일상적인 간호 노트에서 자동 추출할 수 있다는 점으로, SOFA와 APSIII와 같은 도구를 대체하기보다는 보완할 수 있는 저비용의 확장 가능한 신호를 제공한다.
1000건의 부트스트랩 재샘플을 통한 내부 검증에서 낙관은 무시할 만했습니다: 7일 ICU LOS에서 단일 지수 감정-극성 모델(그림 4A)은 낙관주의 보정 AUC가 0.70(겉보기 0.704), 보정 기울기(1.06), 브라이어 점수는 0.138(평균 절대 보정 오차 = 0.04)였으며, 모델은 SOFA와 APSIII에 대해 추가로 조정되었습니다(그림 4B).)는 평균 절대 보정 오차가 0.034로, 안정적인 분별과 적절한 보정을 나타냈습니다; 외부 코호트가 없는 상황에서 이러한 결과는 탐색적 수준으로 남아 있습니다.
감정 극성과 감정 주관성의 상관관계, 그리고 ICU LOS와 함께.
RCS 분석(그림 2A–B)은 감정 극성이 7일 ICU LOS와 비선형적 관계를 보였음을 시사했으며(전체 p = 0.002, 비 선형 p = 0.027), 감정 주체성은 7일 ICU LOS와 선형 또는 비선형 관계가 없음을 시사했습니다(전체 p = 0.205, 비선형 p = 0.227). RCS 결과는 감정 극성과 ICU LOS 간의 상관관계만을 발견하여, 일반화된 선형 회귀를 통해 감정 극성과 ICU LOS 간의 독립적인 연관성을 더 깊이 탐구하였다. ICU LOS를 이진 변수로 설정할 때(표 5), 감정 극성은 조정 여부와 관계없이 ICU LOS와 상관관계가 있었습니다 [대략적인 모델: OR(95%) = 1.83 (1.29, 2.61), p < 0.001; 모델 1: OR(95%) = 1.75 (1.21, 2.54), p = 0.003; 모델 2: OR(95%) = 2.30 (1.31, 4.03), p = 0.004; 모델 3: OR(95%) = 1.63 (0.92, 2.87), p = 0.092]. 동일한 결과는 ICU LOS를 연속 변수로 설정했을 때도 나타났다(표 5) [조잡 모델: β = 17.786 (9.169, 26.404), p < 0.001; 모델 1: β = 14.724 (6.287, 23.162), p = 0.001; 모델 2: β = 15.963 (5.352, 26.574), p = 0.003; 모델 3: β = 11.362 (0.976, 21.749), p = 0.032].
감정 극성과 부차적 결과(수술 후 감염, 병원 내 사망, 28일 LOS)의 상관 관계
감정 양극성과 2차 결과 간의 상관관계도 추가로 탐구되었습니다. 267명 중 38명(267명)이 수술 후 감염, 267명 중 36명(13.5%)이 병원 내 사망, 28일간 병원 사망을 겪은 환자는 39명(14.6%)이었습니다. 그림 3A–C에서 보듯, 감정 극성과 병원 내 사망 사이에는 비선형적 관계가 있었다(p for overall = 0.010, p for nonlinear = 0.046), 반면 감정 극성과 28일 LOS 사이에는 선형 관계가 있었다(p for overall < 0.001, p for nonlinear = 0.217). 그럼에도 불구하고 감정 극성은 수술 후 감염(p p)과 선형 또는 비선형 관계를 가지지 않았다 전체 = 0.562, 비선형 = 0.364일 때 p ). 이 결과를 바탕으로 ROC 분석을 통해 병원 내 사망과 28일 LOS를 구별하는 감정 극성의 능력을 탐구하였습니다. 병원 내 사망과 28일 LOS에서 감정 극극성의 AUC 값은 각각 0.674(0.602, 0.755)와 0.753(0.669, 0.847)였습니다. 동시에, 병원 내 사망과 28일 LOS에서 감정 극성의 민감도는 각각 0.694(0.453, 0.896)와 0.667(0.503, 0.959)였습니다. 이에 해당하는 구체성은 각각 0.649(0.495, 0.863)와 0.737(0.457, 0.912)였고, 정확도는 각각 0.672(0.536, 0.820)와 0.733(0.510, 0.868)였다(표 6; 모두 부트스트랩 재표본으로 얻은 95% CIs). 병원 내 사망과 28일 사건 수가 적고 내부 또는 외부 검증이 이루어지지 않았기 때문에, 이러한 2차 결과 분석은 탐색적 분석으로 간주되어야 하며, 충분히 검증되고 검증된 심각도 조정 분석에서 확인되어야 합니다.
데이터 가용성:
MIMIC-IV는 접근 제한 데이터베이스입니다; 원본 데이터 수집에 대한 사전 동의는 일상 임상 진료 및 데이터베이스 구축 중 출처 기관 환자들로부터 얻어졌으며, 본 연구는 이미 식별 해제된 MIMIC-IV 데이터베이스에 대한 2차 분석으로, 추가 개별 사전 동의 요구가 면제된 상태입니다. 원시 데이터는 CITI의 "데이터 또는 표본 전용 연구" 교육을 완료하고 PhysioNet 인증 건강 데이터 사용 계약서(https://physionet.org/content/mimiciv/)에 서명함으로써 얻을 수 있습니다. MIMIC-IV 데이터 사용 협약은 개별 환자 기록의 재배포를 금지하기 때문에, 원시 데이터는 공개적으로 보관될 수 없습니다; 그러나 현재 분석의 기반이 되는 식별 해제 파생 데이터셋과 MIMIC-IV에서 이를 재생성하는 데 필요한 완전한 SQL 추출 쿼리 및 분석 스크립트는 저널에 보조 자료로 제공되었습니다. 데이터 추출 코드와 원시 데이터 모두 보조 표 1 과 보조 코딩 파일에서 제공됩니다.
그림 1: 3일 ICU LOS, 7일 ICU LOS, 10일 ICU LOS를 구별하는 데 있어 감정 극성과 감정 주관성의 임상적 순이익. (A) 3일 ICU LOS, (B) 7일 ICU LOS, (C) 10일 ICU LOS, 모델 1: 감정 극성, 모델 2: 감정 주체성. x축은 고위험 임계값의 확률을, y축은 순이익을 나타냅니다. 회색 "모두" 선(치료-전부)은 모든 환자가 고위험군으로 취급된다고 가정하고, 검은색 "없음" 선(치료-없음)은 환자가 치료받지 않는다는 가정을 합니다; 모델 1과 모델 2는 각각 단일 분별 지수(감정 극성과 감정 주체성)를 사용합니다. 결과는 ICU LOS ≥ 3일(A), 7일(B) ≥, 10일(C) ≥으로 정의되었습니다. N = 267. 약어: ICU = 중환자실, LOS = 입원 기간. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
그림 2: 감정 극성과 감정 주관성의 상관관계와 ICU LOS의 상관관계. (A) 감정의 극성, (B) 감정의 주관성. 결과는 7일간의 ICU LOS(이진 이벤트≥로 코딩되어 7일 vs. < 7일)였습니다. 실선은 노출 범위 전반에 걸친 추정 오즈비를 나타내며, 음영 띠는 해당 95% 신뢰구간을 나타냅니다; 가로 점선은 오즈비 1을 나타냅니다. 제한 입방 스플라인은 각 노출마다 5, 35, 65, 95백분위수에 4개의 노트를 장착했으며, 기준값은 중앙값으로 설정되었습니다. 모델은 조정되지 않은 상태였습니다. N = 267. 약어: ICU = 중환자실, LOS = 입원 기간. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
그림 3: 감정 극성과 부차적 결과(수술 후 감염, 병원 내 사망, 28일 LOS)의 상관관계. (A) 수술 후 감염, (B) 병원 내 사망, (C) 28일 LOS. 수술 후 감염과 병원 내 사망은 이진 사건으로 분류되었으며; 28일 LOS는 이진 이벤트로 코딩되었습니다(≥ 28일 vs. < 28일). 실선은 추정 오즈비를, 음영 띠는 95% 신뢰구간을 나타내며, 가로 점선은 오즈비 1입니다. 제한 입방 스플라인은 감정 극성의 5, 35, 65, 95백분위수에 4개의 노트를 부여했으며, 기준값은 중앙값에 위치했습니다. 모델은 조정되지 않은 상태였습니다. N = 267. 약어: LOS = 체류 기간. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
그림 4: 7일 ICU LOS에 대한 감정-극성 모델 보정, 1000개의 부트스트랩 재샘플로 평가됨. (A) 단일 차별지수 감정 극성 모델; (B) SOFA와 APSIII에 추가로 조정된 모델. 점선으로 표시된 대각선은 완벽한 보정(이상형)을 나타내며; 점선은 겉보기 보정이고, 실선은 부트스트랩 바이어스 보정 보정입니다; 회색선은 0.95 신뢰권을 나타내며, 러그 플롯은 분별 확률의 분포를 나타냅니다. 평균 절대 오차 = 0.04 (A) 및 0.034 (B). N = 267. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
| 가변 | ICU LOS < 7일 (N = 222) | ICU LOS ≥ 7일 (N = 45) | p |
| 감정 극성 | 0.131 [0.095,0.185] | 0.178 [0.154,0.236] | <0.001 |
| 감정 주체성 | 0.453 [0.396,0.517] | 0.487 [0.435,0.533] | 0.046 |
| 나이 (연수) | 67.000 [57.000,77.000] | 67.000 [57.000,76.000] | 0.847 |
| BMI (kg/m2) | 28.000 [25.400,33.200] | 29.000 [27.100,34.700] | 0.45 |
| 포도당 (mg/dL) | 127.000 [103.000,158.000] | 137.000 [115.000,194.000] | 0.013 |
| 알부민 (g/dL) | 3.044 ± 0.538 | 2.628 ± 0.727 | <0.001 |
| ALT (IU/L) | 68.000 [27.000,206.000] | 49.000 [29.000,178.000] | 0.406 |
| 음이온 갭 (mEq/L) | 14.000 [13.000,17.000] | 14.000 [13.000,17.000] | 0.578 |
| AST (IU/L) | 78.000 [39.000,223.000] | 71.000 [38.000,192.000] | 0.942 |
| 중탄산염 (mEq/L) | 23.419 ± 4.227 | 21.778 ± 5.485 | 0.026 |
| 혈중 요소 질소 (mg/dL) | 16.000 [12.000,23.000] | 20.000 [11.000,30.000] | 0.219 |
| 염화물 (mEq/L) | 105.000 [101.000,108.000] | 106.000 [100.000,109.000] | 0.214 |
| 크레아티닌 (mg/dL) | 0.900 [0.800,1.300] | 1.100 [0.800,1.800] | 0.231 |
| 헤마토크릿 (%) | 33.843 ± 6.179 | 32.531 ± 6.620 | 0.202 |
| 혈소판 (K/μL) | 211.000 [155.000,287.000] | 189.000 [135.000,275.000] | 0.347 |
| 칼륨 (mEq/L) | 4.100 [3.700,4.600] | 4.300 [3.800,4.800] | 0.393 |
| 적혈구 (m/μL) | 3.724 ± 0.688 | 3.546 ± 0.755 | 0.123 |
| RDW (%) | 14.600 [13.800,15.600] | 14.500 [13.900,15.800] | 0.984 |
| 나트륨 (mEq/L) | 138.000 [136.000,141.000] | 139.000 [136.000,142.000] | 0.644 |
| 락테이트 (mmol/L) | 1.500 [1.100,2.200] | 1.700 [1.200,2.600] | 0.313 |
| 림프구 (%) | 8.000 [5.000,13.500] | 8.700 [5.000,14.000] | 0.666 |
| 백혈구 (K/μL) | 11.300 [8.400,15.600] | 11.300 [8.200,16.500] | 0.65 |
| CCI | 5.000 [3.000,7.000] | 6.000 [4.000,8.000] | 0.199 |
| 소파 | 4.000 [2.000,6.000] | 6.000 [5.000,11.000] | <0.001 |
| APSIII | 40.000 [32.000,54.000] | 58.000 [45.000,70.000] | <0.001 |
| 중환자실 평균 심박수(bpm) | 88.806 [77.708,100.161] | 95.885 [87.917,109.686] | <0.001 |
| 중환자실 평균 수축기 혈압(mmHg) | 117.296 [106.667,127.478] | 110.259 [102.808,120.353] | 0.014 |
| 중환자실 평균 이완기 혈압(mmHg) | 60.133 [54.313,67.227] | 57.953 [51.000,62.278] | 0.108 |
표 1: 담낭절제술을 받는 환자의 기초 정량적 정보. 약어: BMI = 체질량지수; 알트 알라닌 트랜스아미나제; AST = 아스파르트산 아미노트랜스퍼라제; 적혈구 = 적혈구; RDW = 적혈구 분포 폭; 백혈구 = 백혈구; CCI = 찰슨 동반 질환 지수; SOFA = 순차적 장기 부전 평가; APSIII = 단순화된 급성 생리학 점수 III; ICU = 중환자실; LOS = 체류 기간.
| 가변 | ICU LOS < 7일 (N = 222) | ICU LOS ≥ 7일 (N = 45) | p | |
| 성별 | 남성 | 119 (53.604) | 32 (71.111) | 0.031 |
| 여성 | 103 (46.396) | 13 (28.889) | ||
| 레이스 | 화이트 | 168 (77.419) | 29 (69.048) | 0.244 |
| 기타 | 49 (22.581) | 13 (30.952) | ||
| 결혼 상태 | 결혼 | 107 (50.472) | 16 (37.209) | 0.113 |
| 기타 | 105 (49.528) | 27 (62.791) | ||
| 흡연 | 아니 | 214 (96.396) | 44 (97.778) | 0.64 |
| 네 | 8 (3.604) | 1 (2.222) | ||
| 음주 | 아니 | 191 (86.036) | 38 (84.444) | 0.781 |
| 네 | 31 (13.964) | 7 (15.556) | ||
| 프로포폴 | 아니 | 130 (58.559) | 4 (8.889) | <0.001 |
| 네 | 92 (41.441) | 41 (91.111) | ||
| 펜타닐 | 아니 | 111 (50.000) | 6 (13.333) | <0.001 |
| 네 | 111 (50.000) | 39 (86.667) | ||
| 시프로플록사신 | 아니 | 143 (64.414) | 12 (26.667) | <0.001 |
| 네 | 79 (35.586) | 33 (73.333) | ||
| 레보플록사신 | 아니 | 196 (88.288) | 36 (80.000) | 0.133 |
| 네 | 26 (11.712) | 9 (20.000) | ||
| 고혈압 | 아니 | 98 (44.144) | 20 (44.444) | 0.97 |
| 네 | 124 (55.856) | 25 (55.556) | ||
| 고지혈증 | 아니 | 157 (70.721) | 36 (80.000) | 0.205 |
| 네 | 65 (29.279) | 9 (20.000) | ||
| 심근경색 | 아니 | 198 (89.189) | 41 (91.111) | 0.701 |
| 네 | 24 (10.811) | 4 (8.889) | ||
| 울혈성 심부전 | 아니 | 186 (83.784) | 37 (82.222) | 0.797 |
| 네 | 36 (16.216) | 8 (17.778) | ||
| 뇌혈관 질환 | 아니 | 212 (95.495) | 41 (91.111) | 0.229 |
| 네 | 10 (4.505) | 4 (8.889) | ||
| 치매 | 아니 | 220 (99.099) | 44 (97.778) | 0.443 |
| 네 | 2 (0.901) | 1 (2.222) | ||
| 가벼운 간 질환 | 아니 | 182 (81.982) | 27 (60.000) | 0.001 |
| 네 | 40 (18.018) | 18 (40.000) | ||
| 만성 폐질환 | 아니 | 161 (72.523) | 37 (82.222) | 0.175 |
| 네 | 61 (27.477) | 8 (17.778) |
표 2: 담낭절제술을 받는 환자의 기초 질적 정보. 약어: ICU = 중환자실, LOS = 입원 기간.
| 가변 | AUC (95%CI) | 민감도 (95%CI) | 특이성 (95%CI) | 정확도 (95%CI) | 최적 임계값 (95%CI) | 델롱 검정 p | |
| 3일간의 ICU LOS | 감정 극성 | 0.647 (0.571,0.713) | 0.638 (0.345,0.745) | 0.623 (0.556,0.891) | 0.660 (0.602,0.697) | 0.151 (0.131,0.208) | 0.015 |
| 감정 주체성 | 0.531 (0.456,0.583) | 0.762 (0.271,0.981) | 0.333 (0.093,0.829) | 0.528 (0.436,0.617) | 0.413 (0.350,0.528) | / | |
| 7일간 중환자실 LOS | 감정 극성 | 0.704 (0.629,0.777) | 0.867 (0.433,0.937) | 0.500 (0.464,0.875) | 0.633 (0.540,0.819) | 0.133 (0.133,0.211) | 0.057 |
| 감정 주체성 | 0.594 (0.517,0.664) | 0.756 (0.324,1.000) | 0.419 (0.141,0.873) | 0.498 (0.302,0.795) | 0.435 (0.360,0.569) | / | |
| 10일 중환자실 LOS | 감정 극성 | 0.691 (0.610,0.777) | 0.800 (0.493,0.926) | 0.573 (0.524,0.871) | 0.643 (0.564,0.821) | 0.151 (0.151,0.211) | 0.587 |
| 감정 주체성 | 0.657 (0.592,0.728) | 0.857 (0.573,1.000) | 0.427 (0.284,0.731) | 0.507 (0.376,0.715) | 0.435 (0.413,0.506) | / |
표 3: 3일 ICU LOS, 7일 ICU LOS, 10일 ICU LOS를 구별하는 데 있어 감정 극성과 감정 주체성의 구별 능력. 데이터는 괄호 안에 95% 신뢰구간이 포함된 점 추정치입니다. AUC의 95% 신뢰구간은 DeLong 방법을 사용해 계산되었으며; 민감도, 특이도, 정확도, 최적 임계값에 대한 CI는 1000회 복제본 부트스트랩 재샘플링을 통해 얻었습니다. 최적 임계값은 유덴 지수(민감도 + 특이성 − 1)를 최대화하여 결정되었으며; 이 임계값에서 민감도, 특이도, 정확도가 계산되었으며, 정확도는 (진양성 + 진음성) / 전체 표본으로 정의되었습니다. 최적 임계값은 각 변수의 네이티브 척도(여기서는 식별 확률/감정 점수 척도)에 표현됩니다. "DeLong-test" 열은 두 쌍의 ROC 곡선 간 차이에 대한 DeLong 검정의 양측 p-값을 보고합니다: 각 ICU-LOS 임계값 내에서 감정 극성과 감정 주체성을 비교했으며, 후자가 기준 곡선으로 사용되며 "/"로 표시되었습니다. p-값< 0.05는 두 지표 간 분별력 차이가 통계적으로 유의미함을 나타냅니다. 이 분석은 267명의 환자 코호트에서 수행되었습니다. 약어: ICU = 중환자실, LOS = 입원 기간, AUC = 곡선 아래 면적, CI = 신뢰구간.
| 가변 | AUC (95%CI) | 민감도 (95%CI) | 특이성 (95%CI) | 정확도 (95%CI) | 최적 임계값 (95%CI) | 델롱 검정 p |
| 감정 극성 | 0.688 (0.606,0.757) | 0.878 (0.427,0.942) | 0.451 (0.384,0.899) | 0.608 (0.491,0.806) | 0.133 (0.133,0.212) | / |
| 감정 주체성 | 0.559 (0.441,0.655) | 0.829 (0.184,1.000) | 0.295 (0.097,0.965) | 0.549 (0.263,0.847) | 0.413 (0.350,0.606) | 0.034 |
| 포도당 | 0.636 (0.549,0.719) | 0.341 (0.264,0.971) | 0.890 (0.276,0.960) | 0.820 (0.7810.860) | 188.000 (106.000,209.325) | 0.456 |
| 알부민 | 0.684 (0.582,0.785) | 0.465 (0.309,0.808) | 0.862 (0.528,0.976) | 0.783 (0.571,0.862) | 2.400 (2.100,2.900) | 0.971 |
| 중탄산염 | 0.585 (0.490,0.679) | 0.844 (0.128,0.936) | 0.311 (0.281,1.000) | 0.401 (0.375,0.884) | 25.000 (13.000,25.000) | 0.068 |
| 소파 | 0.759 (0.688,0.826) | 0.829 (0.491,0.931) | 0.590 (0.439,0.876) | 0.809 (0.758,0.849) | 5.000 (4.000,8.000) | 0.267 |
| APSIII | 0.752 (0.697,0.836) | 0.634 (0.558,0.930) | 0.775 (0.499,0.864) | 0.806 (0.767,0.855) | 56.000 (39.675,59.000) | 0.338 |
| 중환자실 평균 심박수 | 0.668 (0.587,0.756) | 0.610 (0.381,0.962) | 0.665 (0.334,0.935) | 0.809 (0.766-0.858) | 94.932 (81.195,107.326) | 0.738 |
| 중환자실 평균 수축기 혈압 | 0.619 (0.530,0.707) | 0.721 (0.422,0.964) | 0.511 (0.267,0.802) | 0.545 (0.367,0.750) | 116.880 (105.667,125.240) | 0.153 |
| 성별 | 0.588 (0.513,0.662) | 0.711 (0.571,0.837) | 0.464 (0.400,0.537) | 0.506 (0.449,0.577) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.023 |
| 프로포폴 | 0.726 (0.681,0.783) | 0.902 (0.826,0.980) | 0.549 (0.491,0.631) | 0.617 (0.566,0.684) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.446 |
| 펜타닐 | 0.673 (0.621,0.727) | 0.878 (0.800,0.950) | 0.468 (0.401,0.533) | 0.543 (0.488,0.609) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.765 |
| 시프로플록사신 | 0.660 (0.589,0.720) | 0.707 (0.555,0.826) | 0.613 (0.539,0.657) | 0.622 (0.563,0.683) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.615 |
| 가벼운 간 질환 | 0.603 (0.510,0.672) | 0.415 (0.250,0.561) | 0.792 (0.731,0.840) | 0.715 (0.661,0.765) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.156 |
표 4: 7일 ICU LOS를 구별하는 데 있어 기준선 정보의 차이를 나타내는 지표들의 구별력. 데이터는 괄호 안에 95% 신뢰구간이 포함된 점 추정치입니다. AUC의 95% 신뢰구간은 DeLong 방법을 사용해 계산되었으며; 민감도, 특이도, 정확도, 최적 임계값에 대한 CI는 1000회 복제본 부트스트랩 재샘플링을 통해 얻었습니다. 최적 임계값은 유덴 지수(민감도 + 특이성 − 1)를 최대화하여 결정되었으며; 이 임계값에서 민감도, 특이도, 정확도가 계산되었으며, 정확도는 (진양성 + 진음성) / 전체 표본으로 정의되었습니다. 최적 임계치는 각 변수의 기본 척도(감정 점수의 판별 확률 척도, 실험실 및 활력 징후 변수의 원래 임상 단위, 약물, 성별, 동반 질환 등 이진 변수의 부호화 값 1/2)에 표현됩니다. "DeLong-test" 열은 각 변수의 ROC 곡선을 감정 극성 곡선과 비교한 DeLong 검정의 양측 p-값을 보고하며, 이 곡선은 참조 모델로 "/"로 표시되어 있습니다. p 값< 0.05는 변수의 판별력이 감정 극성과 유의미하게 다르다는 것을 나타냅니다. 이 분석은 214명의 환자 완전 사례 코호트에서 수행되었습니다. 약어: SOFA = 순차적 장기 부전 평가; APSIII = 단순화된 급성 생리학 점수 III; ICU = 중환자실; LOS = 체류 기간; AUC = 곡선 아래 면적; CI = 신뢰 구간
| ICU LOS를 이진 변수로 설정하세요 (7일 ICU LOS) | ||
| 모델 | 1-SD당 OR (95%신뢰구간) | p |
| 조잡 모델 | 1.83 [1.29, 2.61] | <0.001 |
| 모델 1 | 1.75 [1.21, 2.54] | 0.003 |
| 모델 2 | 2.30 [1.31, 4.03] | 0.004 |
| 모델 3 | 1.63 [0.92, 2.87] | 0.092 |
| ICU LOS를 연속 변수로 설정하세요 | ||
| 모델 | β (95%신뢰감시) | p |
| 조잡 모델 | 17.786 [9.169,26.404] | <0.001 |
| 모델 1 | 14.724 [6.287,23.162] | 0.001 |
| 모델 2 | 15.963 [5.352,26.574] | 0.003 |
| 모델 3 | 11.362 [0.976,21.749] | 0.032 |
표 5: 감정 양극성과 ICU LOS의 상관관계. 조잡한 모델: 조정 없음. 모델 1 조정 SOFA, APSIII; 모델 2는 포도당, 알부민, 중간산염, 중환자실 평균 심박수, 중환자실 평균 수축기 혈압, 성별, 경증 간 질환을 조정했습니다; 모델 3은 프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신을 조정했습니다. OR은 감정 극성이 1-SD 증가할 때마다 표현됩니다; 공변량 조정 모델(모델 2-3)은 완전한 알부민 데이터를 가진 214명의 환자에게 적용되었습니다. 모델 3은 약물(프로포폴, 펜타닐, 시프로플록사신)만 조정하며 알부민은 포함하지 않지만, 모델 2와 동일한 214명의 완전 사례 코호트로 의도적으로 제한하여 두 모델이 동일한 표본으로 추정되고 직접 비교 가능하도록 했습니다; 조잡 모델과 모델 1은 267명의 전체 환자 코호트에 장착되었습니다. 약어: ICU = 중환자실, LOS = 입원 기간, CI = 신뢰구간, OR = 오즈비.
| 색인 | 병원 내 사망 | 28일 LOS |
| AUC (95%CI) | 0.674 (0.602,0.755) | 0.753 (0.669,0.847) |
| 민감도 (95%CI) | 0.694 (0.453,0.896) | 0.667 (0.503,0.959) |
| 특이성 (95%CI) | 0.649 (0.495,0.863) | 0.737 (0.457,0.912) |
| 정확도 (95%CI) | 0.672 (0.536,0.820) | 0.733 (0.510,0.868) |
| 최적 임계값 (95%CI) | 0.162 (0.148,0.209) | 0.178 (0.129,0.216) |
표 6: 병원 내 사망과 28일 LOS를 구별하는 감정 극성의 구별력. 값은 괄호 안에 95% CI가 포함된 점 추정치입니다(DeLong 방법의 AUC; 부트스트랩 재샘플링을 통한 민감도, 특이도, 정확도). 사건 수: 병원 내 사망, n = 36/267; 28일 LOS≥ 28일, n = 39/267. 약어: CI = 신뢰구간; AUC = 곡선 아래 면적; LOS = 체류 기간.
보충 표 1: 원시 데이터. 연구에 사용된 원시 데이터의 식별 해제. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.
보조 코딩 파일: 코딩 파일. 분석에 사용된 코드들. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.
토론
본 연구는 MIMIC-IV 데이터베이스에 대한 후향적 분석을 수행했으며, 감정 극성이 감정 주체성보다 더 큰 차별력과 순임상 이익을 보였음을 관찰했습니다. 감정 극성은 7일 ICU LOS와 연관되어 있으며 중간 정도의 구별력을 보였으며, 감정 극성은 ICU LOS와 독립적으로 연관되어 있었으며, 병원 내 사망과 28일 LOS와도 연관되어 있었습니다.
이 연구에서 감정 양극성이 예후와 관련이 있음이 밝혀졌습니다. 많은 연구에서 유사한 관계가 발견되었습니다. 패혈증 환자의 예후에 관한 연구에서는 생존군과 비교했을 때 환자의 30일 사망률이 감정적 극성과 주관성이 낮다는 것을 발견했습니다. 감정 극극성과 감정 주체성 모두 패혈증 환자의 30일 사망률에 영향을 미쳤으며, 감정 주관성과 감정 극성을 포함한 예후 지수 모델의 AUC는 0.78(0.74-0.81)으로, 감정 극성과 감정 주체성이 패혈증 환자의 30일 사망률과 관련이 있음을 나타냈다26. 유사한 결과는 패혈증 환자를 대상으로 한 또 다른 연구에서도 나타났다18. 급성 췌장염 환자 연구에서 감정 극성 평균이 급성 췌장염 환자의 병원 내 사망에 영향을 미치는 요인이며, 감정 극성 평균을 가진 차별 모델의 식별 성능이 감정 극성 평균이 없는 모델보다 우수했으며, SOFA 점수와 SAPS-II 타입12도 마찬가지였습니다. 간호 기록의 감정 양극성은 환자가27세에 빠질 위험을 차별하는 것으로 나타났습니다. 감정 극성은 이들 담낭절제술 환자에서 ICU LOS, 병원 내 사망, 28일 LOS와 연관되어 있었으며, 7일 ICU LOS에서는 중간 정도의 차별이 나타났다. 요약하자면, 간호 기록에 기반한 감정 점수는 많은 질병의 예후와 밀접한 관련이 있었으며, 추적 연구에서 간호 기록의 감정 점수가 환자 예후에 미치는 영향에 더 많은 주의를 기울일 필요가 있습니다26.
간호 노트에는 간호 필요, 질병 증상, 간호 조치 등이 포함됩니다. 간호 노트의 감정 점수 외에도, 환자 예후, 질병 위험 등을 구별하는 데 활용될 수 있습니다. 학자들은 2015년 6월 1일부터 2019년 12월 31일까지 심부전 환자의 퇴원 요약과 간호 기록을 수집하고, Orange3 패키지로 데이터를 분석했습니다. 간호 기록은 분석 단위로서 30일 재입원을 충분히 구별할 수 있음이 밝혀졌습니다(간호 기록 AUC=0.85, 퇴원 요약 AUC=0.74)29. 자연어 처리 알고리즘을 사용해 간호 기록에서 요로 감염 관련 정보를 추출하고 향상된 인식 모델을 개발했습니다30. 위의 모든 연구는 간호 기록의 임상적 가치를 더 깊이 탐구할 필요가 있음을 시사했습니다.
특히, 본 연구에서 관찰된 연관성의 방향은, 더 높은 감정 극성이 더 긴 ICU LOS, 더 높은 병원 내 사망 위험, 더 긴 28일 LOS와 연관되어 있는데, 이는 직관에 반하는 것으로 보이며, 낮은 극성이 더 나쁜 결과와 연관된 일부 이전 보고서들과는 다르다18,26. 이 발견에는 여러 상호 배타적이지 않은 설명이 있을 수 있습니다. 첫째, 극성 점수는 임상 언어와 일부 겹치는 어휘를 가진 일반 영역 감정 어휘로 계산되었다; 중환자 치료 기록에서 이러한 방법들의 어휘 커버리는 낮으며(단어의 5–20% 정도), 의학 문서에서의 타당성도 매우 다양합니다. 따라서 점수는 소수의 단어에 의해 결정되며, 음표의 실제 임상 가치(valence)를 반영하지 않을 수 있습니다. 둘째, 극성 점수는 질병 중증도와 치료 강도에 의해 혼동될 가능성이 있습니다. 중증 환자는 더 자주, 더 길게 기록되며, 더 많은 시술을 받고, 더 많은 약물을 투여받으며, 더 복잡한 간호 치료가 필요합니다; 이 길고 이질적인 텍스트는 기록 간호사의 진정한 낙관과 무관하게 계산된 극성을 변화시킬 수 있으며, 동시에 더 긴 입원 기간과 더 높은 사망 위험과 연관되어 있습니다. 이런 의미에서 감정 양극성은 임상의의 감정보다는 문서 양과 임상 복잡성의 대리 역할을 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘은 본 연구의 회고적이고 관찰적인 설계와 일치하며, 이 연관성을 직접적인 인과 경로의 증거가 아니라 전향적이고 심각도 조정된 분석에서 확인이 필요한 통계적 신호로 간주해야 함을 시사합니다.
ICU는 매우 귀중한 자원입니다. 중환자실 입원 비용은 높았고 자원은 부족합니다. 중환자실 LOS에 영향을 줄 수 있는 요인은32세, 임상 병력33세 등 여러 가지가 있습니다. 이러한 요인들 대부분은 ICU 입원 전 또는 24시간 이내에 발생하며, 환자의 전체 ICU LOS를 회고적으로 반영하지 않고, 간호 기록은 ICU 입원 기간 내내 생성됩니다. 그러나 여기서 분석된 감정 극성은 임상의의 실제 감정 상태나 태도를 검증한 측정이 아니라, 범용 자연어 처리 도구(TextBlob)가 간호 노트에서 자동으로 추출한 텍스트 특징임을 강조해야 합니다. 기성 정서 도구는 의료 서사에서 임상적으로 의미 있는 양극성을 잘 포착하지 못하고 타당도가 매우 다양하다는 것이 입증되었습니다34,35. 따라서 텍스트 수준의 극성 점수가 높다고 해서 의사나 간호사의 긍정적인 태도와는 동일시할 수 없습니다. 더불어, 이 분석은 회고적이고 관찰적이기 때문에, 감정 극성과 ICU LOS 간의 연관성은 상관관계적이며, 임상의의 태도를 의도적으로 바꾸는 것이 ICU LOS를 단축시킨다는 것을 보여주지 않습니다. 이 연구 결과는 직원에게 특정 감정적 입장을 처방하기보다는, 일상적인 간호 기록에 내재된 감정이 위험 계층화의 보조 지표로 작용할 수 있는 예후 정보를 담고 있어 추가 연구가 필요함을 보여줍니다.
이 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째이자 가장 중요한 점은, 감정 점수 산정에 사용된 텍스트가 각 환자의 첫 인덱스 입원을 위한 병원 문서였다는 점입니다. 입원 종료 시 문서가 작성되며, 설계상 입원 기간, 절차, 합병증, 퇴원 처리 등 병원 전체 과정을 상세히 설명합니다. 따라서 감정 점수는 결과 누적 전에 측정되지 않고, 이미 결과를 인코딩한 문서에서 추출되었습니다. 이 문서는 단일 종료 기간의 문서이기 때문에 결과 발생 이전의 이전 추출 창을 정의할 수 없으며, 랜드마크 또는 조기 창 민감도 분석은 불가능합니다. 이 텍스트와 결과 간의 시간적 의존성은 데이터 구조상 제거될 수 없으며, 네 가지 결과 모두에 적용됩니다. 따라서 여기서 보고된 연관성은 감정이 독립적이거나 미래적으로 측정 가능한 예후 요인이라는 증거가 아니라 기술적이고 가설을 생성하는 것으로 해석되어야 합니다. 둘째, 이 연구는 회고적 연구이기 때문에 인과관계를 입증하는 데 한계가 있다. 결과에 영향을 미쳤을 수 있는 교란 요인들, 특히 질병 중증도의 객관적 지표(예: SOFA 또는 SAPS-II)와 출처 문서의 양과 복잡성은 포함되지 않았습니다. 역인과관계와 잔류 교란 가능성도 배제할 수 없습니다. 질병 중증도가 높고 ICU 입원이 긴 환자는 더 길고 복잡한 문서화를 생성하는 경향이 있으며, 더 많은 임상 개입이 기록되므로, 측정된 감정 극성은 적어도 부분적으로 질병 중증도나 기록 강도의 대리 지표로 작용할 수 있으며, 진정한 독립적 예후 요인으로는 아닐 수 있습니다. 또한, 수술 복잡성, 수술 중 합병증, ICU 입원 시기 및 적응증, 섬망 또는 진정 상태 등 임상적으로 중요한 여러 교란 요인이 완전히 포착되지 않아 문서화와 결과 모두에 영향을 미쳤을 수 있습니다. 셋째, 감정 점수는 임상 언어용으로 설계되지 않았고 임상 문서에서 검증되지 않은 범용 도구인 TextBlob을 사용하여 추출되었습니다; 도메인 특화 용어를 잘못 분류할 수 있으며, 부정, 약어, 임상 맥락을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다. 또한, 이 연구에서는 수동 검토나 임상 NLP 벤치마크에 대한 검증이 없었습니다. 따라서 감정 극성 지표는 텍스트의 진정한 정서 내용보다는 질병의 심각도와 관련된 언어적 패턴을 반영할 수 있다. 넷째, 중환자실 입원 후 24시간 이내에 역인과관계를 줄이기 위한 약물이 조기에 확인되었으나, 시프로플록사신과 같은 항생제 사용은 감염 관련 결과와 개념적으로 겹칠 수 있으며, 적응증에 의한 잔여 교란 현상을 완전히 배제할 수 없습니다. 다섯째, 50명(19%)의 환자에서 혈청 알부민이 결핍되었고; 따라서 기초 알부민은 사용 가능한 사례를 반영하며, 공변량 조정 회귀 모델(모델 2–3)을 완전한 데이터를 가진 214명의 환자에게 적합하였습니다.
향후 연구에서는 주석이 달린 임상 말뭉치에서 학습된 도메인 적응 트랜스포머 모델과 같은 임상적으로 적응된 자연어 처리 방법을 활용하여 감정 측정의 타당성을 높이고, 결과 발생 전 정해진 시간 내에 텍스트를 캡처하고 심각도와 절차적 교란변수에 대한 적절한 조정을 통해 임상 텍스트 감정의 독립적인 예후 기여를 더 잘 분리해야 합니다.
ICU LOS가 24시간 ≥ 있는 담낭절제술 환자 후향적 코호트에서, 간호 기록에서 도출된 감정 극성이 ICU LOS, 병원 내 사망, 28일 LOS와 연관되어 있었습니다. 이 표본에서 감정 극극성은 감정 주체성보다 상대적으로 더 큰 판별적 성과 순임상 이익을 보였다. 이 발견들은 탐색적이고 가설 형성에 기반을 두고 있습니다; 관찰 설계를 고려할 때, 인과관계를 입증하지 못하며, 간호 기록 감정의 잠재적 임상적 가치는 차별적 적용을 권고하기 전에 더 크고 전향적이며 외부 검증된 연구에서 추가 탐구가 필요하다.
공개 사항
저자들은 이해 충돌이 없다고 보고합니다.
감사의 글
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재료
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|---|---|---|---|
| boot (R 패키지) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=boot | 1.3-30 | 내부 검증: 1000회 복제 부트스트랩 재샘플링(최적주의 교정 지표) |
| G*Power 소프트웨어 | http://www.gpower.hhu.de/ | 3.1.9.7 | 표본 크기 계산 |
| MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care IV) | PhysioNet; https://physionet.org/content/mimiciv/ | 3.1 | 중요 치료 데이터베이스 소스; 담낭 제거술 코호트, 인구통계학적 데이터, 실험실 값, 활력징후, 심각도 점수 및 결과 추출 |
| PostgreSQL | https://www.postgresql.org/ | 18.4 | 데이터 추출 |
| pROC (R 패키지) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=pROC | 1.18.5 | ROC 곡선 구성, AUC 추정 및 DeLong 검정을 통한 AUC 비교 |
| Python | Python Software Foundation; https://www.python.org | 3.6.4 | 자연어 감정 점수 산출 |
| R | R Foundation for Statistical Computing; https://www.r-project.org | 4.3.0 | 통계 분석 |
| rmda (R 패키지) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rmda | 1.6 | 결정 곡선 분석(위험 임계값에 대한 순이익) |
| rms (R 패키지) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rms | 6.7-0 | 비선형 용량-반응 연관성에 대한 제한된 세제곱 스플라인(RCS) 모델링 |
| TextBlob | 오픈 소스; https://textblob.readthedocs.io | 0.15.1 | 간호 노트 텍스트에서 감정 양성 및 감정 주관성 계산 |