郑大一附院挖MIMIC发1区，这思路中啊！！

🤗恭喜郑大一附院团队，8.5分的MIMIC，真香~

⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5，中科院1区

研究背景：慢性心力衰竭（CHF）是一种严重的临床综合征，对人类健康构成重大威胁。全球心力衰竭的患病率为1%至3%，约有5620万患者。CHF患者的预后通常较差，即使在发达国家，5年死亡率也高达45%至75%。应激性高血糖（SH）在急性重症疾病中是一种常见的现象，与心血管系统的不良影响有关。然而，目前尚不清楚应激性高血糖比率（SHR）是否与因急性重症疾病和已有CHF而入住重症监护病房（ICU）的患者的28天死亡率相关。

⭕️研究方法（篇幅有限，详见图2）：本研究纳入了2008年至2019年间65,000多次ICU入院和200,000多次急诊科入院的患者数据。研究对象为年龄超过18岁、被诊断为CHF并入住ICU的患者。排除了未检测血糖和糖化血红蛋白A1c（HbA1c）的患者、随访时间少于28天的患者以及数据不完整的患者。主要结果是SHR对28天院内死亡率的预测价值。

⭕️研究结果：共纳入913名患者，其中425名生存，488名死亡。结果显示，随着SHR水平的升高，28天死亡风险增加（P < 0.001）。SHR与28天全因死亡率独立相关，未调整的风险比（HR）为1.45（P < 0.001），调整后的HR为1.43（P < 0.001）。亚组分析发现，人口统计学、合并症和药物等潜在风险因素均不影响SHR与死亡率之间的关系（P值均大于0.05）。SHR的ROC曲线下面积（AUC）大于入院血糖和HbA1c；SHR的截断值为0.57。SHR高于截断值的患者28天生存概率显著降低（P < 0.001）。Boruta算法将SHR识别为28天死亡的关键因素之一。通过四种机器学习算法验证预测性能，其中神经网络算法表现最佳（AUC 0.801）。

⭕️文章总结：本研究探讨了应激性高血糖比率（SHR）与因急性重症疾病和已有慢性心力衰竭（CHF）而入住ICU的患者28天死亡率之间的关系。研究发现，SHR是28天全因死亡率的独立预测因子，其预测性能优于传统的血糖指标HbA1c和入院血糖。通过多种统计方法和机器学习算法，研究证实了SHR在预测CHF患者预后中的重要性，并构建了基于SHR的预测模型，为临床医生提供了有效的治疗决策工具。