Ключевые результаты
Исследователи разработали и валидировали SHAP-интерпретируемую модель на основе метода случайного леса (Random Forest, RF) для прогнозирования риска развития пневмонии, ассоциированной с инсультом (stroke-associated pneumonia, SAP), у пациентов с аневризматическим субарахноидальным кровоизлиянием (aSAH). Дополнительно была создана номограмма на основе логистической регрессии в качестве прозрачного клинического инструмента.
Методология
Проведен ретроспективный анализ данных 290 пациентов с аневризматическим субарахноидальным кровоизлиянием из Центральной народной больницы Хуэйчжоу (Huizhou Central People's Hospital). Из первоначально включенных 375 пациентов были исключены 85 согласно критериям исключения. Для выбора предикторов исследователи применили три метода: одномерную логистическую регрессию, LASSO-регрессию и алгоритм Boruta.
Пациенты были случайным образом разделены на обучающую и валидационную выборки. Модель случайного леса (RF) с интерпретацией SHAP (SHapley Additive exPlanations) была определена как основная прогностическая модель, а номограмма на основе логистической регрессии – как дополнительный прозрачный инструмент для применения у постели больного.
Клиническое значение
Результаты исследования определили 7 ключевых предикторов постоперационной пневмонии у пациентов с аневризматическим субарахноидальным кровоизлиянием:
- Лактатдегидрогеназа (LDH)
- Системный индекс воспалительной реакции (SIRI)
- Индекс массы тела (BMI)
- Возраст
- Аспартатаминотрансфераза (AST)
- D-димер
- Шкала Ханта-Хесса
Разработанная номограмма продемонстрировала хорошую прогностическую эффективность, низкую частоту ошибок и значительную клиническую пользу. Модель случайного леса показала стабильную эффективность как на обучающей, так и на валидационной выборках.
Интерпретация с помощью SHAP-анализа позволяет оценивать важность каждого фактора риска и его индивидуальное влияние на прогноз, что повышает прозрачность алгоритма для клиницистов и способствует принятию обоснованных решений.
Выводы
Данное исследование определяет BMI, возраст, SIRI, шкалу Ханта-Хесса, D-димер, AST и лактатдегидрогеназу как ключевые предикторы постоперационной пневмонии, ассоциированной с инсультом, у пациентов с аневризматическим субарахноидальным кровоизлиянием в течение 14 дней после эндоваскулярной эмболизации.
Разработанная модель на основе случайного леса с SHAP-интерпретацией может быть эффективным инструментом для раннего выявления пациентов с высоким риском развития пневмонии и своевременного проведения профилактических мероприятий, что потенциально может снизить бремя осложнений после аневризматического субарахноидального кровоизлияния.