[发明专利]体外循环心脏手术后急性肾损伤早期预警方法及系统在审
申请号: | 202110451440.9 | 申请日: | 2021-04-26 |
公开(公告)号: | CN113178243A | 公开(公告)日: | 2021-07-27 |
发明(设计)人: | 吴晓云;臧旺福;周健;金相兰 | 申请(专利权)人: | 南京医科大学 |
主分类号: | G16H20/40 | 分类号: | G16H20/40;G16H50/20;G16H50/30;G16H50/50 |
代理公司: | 上海谱璟专利代理事务所(普通合伙) 31422 | 代理人: | 吕琳琳 |
地址: | 210029 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 体外循环 心脏 术后 急性 损伤 早期 预警 方法 系统 | ||
本发明公开一种体外循环心脏手术后急性肾损伤早期预警方法及系统:获取体外循环心脏手术患者的术前年龄、术前身高、手术当天的尿素氮水平值、术后12小时的尿ATF3水平值;对术前年龄、术前身高、手术当天的尿素氮水平值、术后12小时的尿ATF3水平值进行量纲归一化;将经归一化处理后的术前年龄、术前身高、手术当天的尿素氮水平值、术后12小时的尿ATF3水平值作为变量,建立心脏术后急性肾损伤的发病预测模型;计算并输出心脏术后急性肾损伤的发病预测概率。将AKI发生的独立危险因素(术前年龄、术前身高、手术当天尿素氮水平值、术后12小时尿ATF3水平值)作为变量,构建急性肾损伤的早期预警模型,预测准确性高。
技术领域
本发明涉及体外循环心脏手术后急性肾损伤技术领域,特别是涉及一种体外循环心脏手术后急性肾损伤早期预警方法及系统。
背景技术
急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)指骤然出现的肾功能下降,是体外循环(cardiopulmonary bypass,CPB)心脏手术后非心脏器管最常见的并发症,发生率在30%~59%不等,其中重症患者病死率高达50.0%。近20年来的研究发现,虽然CPB技术、心脏外科手术技术以及术后监护技术在不断地发展,但AKI的发生率仍居高不下。心脏术后急性肾损伤不仅影响患者预后,而且增加患者住院及出院后病死率。在治疗方面,迄今为止,AKI的有效治疗选择有限,肾脏替代治疗只是治疗严重AKI病例的标准方法。而尽早发现有危险的患者、及时采取预防措施,可以改善AKI的近远期预后。尽管改善全球肾脏疾病预后组织(theKidney Disease Improving Global Outcomes work group,KDIGO)提出了早期发现AKI的明确标准,但AKI仍存在漏诊可能,主要原因还是缺乏准确的预警模型和生物学标志物来辨别高危患者和早期诊断AKI的发生。
为了更好地估计损伤程度以及做到AKI的早期诊断、鉴别诊断和预后推测,国际KDIGO委员会提出要求,找到识别早期AKI的标记物,类似于血清肌钙蛋白用于早期识别心肌的损伤。
急性肾损伤早期诊断生物学标记物研究现状:近30年来发现了许多可以较早预测AKI发生的生物学标志物,但是这些标志物都受到了敏感度和特异度的限制而不能在临床上广泛使用。比如,胱抑素C(Cystatin C,CysC),在蛋白尿的患者中,CysC重吸收受阻从而使测定受到影响。而血中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(neutrophil gelatinaseassociated lipocalin,NGAL),在某些肾前疾病、全身或泌尿系统的感染的情况下会影响NGAL的检测,使结果出现偏差。肾损伤分子1(kidney injury molecular-1,Kim-1)其诊断阈值至今未有公认的范围,仅在动物实验中尿液KIM-1被批准用于药物诱导的近端肾小管损伤的识别和监测,因而目前仍未广泛应用。
心脏术后急性肾损伤预警模型的研究现状:
医疗风险预警系统是一种借鉴其它高风险领域风险管理方法对医疗活动中的各种风险进行识别、监测、预警并采取预防措施的新兴管理方法。AKI风险的估计通常是在众所周知存在AKI风险的某些治疗之前或期间进行的。代表性的情况是手术,动脉内血管造影或使用碘造影剂和危重护理。大多数模型包括基本信息,如年龄、性别、基线肾功能或其他生物标志物、合并症病史和药物使用史,以预测术前患者发生AKI的可能性。可以指导临床医生在进行某些程序之前进行风险效益评估,以决定何时对肾功能进行随访,并对AKI采取可治疗或可预防的措施。因此,AKI预测模型的目的是通过正确的信息确定适当的医疗程序,减少被忽视的AKI事件的可能性,并通过早期发现和治疗来改善AKI的预后。在CPB术后急性肾损伤方面,虽然也有相关模型的建立,由于研究人群的不同而使得模型不能适用于我国人群。
而我国在该领域刚开始起步。对于急性肾损伤预警模型,在2013年,中山医院对心脏手术患者的围术期临床资料进行分析,建立了Jiang WHI预测模型,但建模组的分辨率有待提高(AUROC=0.81[95%CI(0.757,0.868)])。
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