一种新颖的交替联合纵向模型用于ICU后血红蛋白预测
摘要：术后ICU出院患者普遍存在贫血问题，然而哪些患者会发生或者康复于贫血尚不清楚。对于这个人群贫血的预测受到了多次住院的干扰，因为手术、输血或者重病等原因会对血红蛋白水平产生较大影响。因此，我们引入了一种新颖的贝叶斯联合纵向模型，用于研究血红蛋白随时间的变化，并且包括了住院和出院的特定参数效应。这些效应与患者入院时的血红蛋白水平有关，因此给定时间点的血红蛋白水平是患者入院和出院历史的函数。然而，由于入院和出院效应不依赖它们自身，所以模型是良定义的。我们在来自Rochester流行病学项目的回顾性队列中使用交叉验证对模型进行了验证，发现它能够准确估计血红蛋白水平，并预测出院后30天内的贫血状况和住院再入院率，其AUC值分别为0.82和0.72。
作者：Gabriel Demuth, Curtis Storlie, Matthew A. Warner, Daryl J. Kor, Phillip J. Shulte, Andrew C. Hanson
论文ID：2302.09110
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-02-21