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  • 2021-01-14 12:59:36

    APACHE评分系统

    APACHE评分系统是1978年在美国健康治疗财政署的资助下,由华盛顿大学医疗中心的Knaus主持,经过三年对2000份病例的研究,于1981年正式推出急性生理和慢性健康评分系统(acute physiology and chronic health evaluation,APACHE)。其主要目的是建立一套客观评估系统,以评定ICU病员的危重程度,预测病员的预后,同时对ICU的投资与效益进行比较。APACHE评分系统建立的基本指导思想是:一个急性危重病人的预后将取决于疾病本身及机体所储备的抗病能力,后者与病员的年龄、原健康状况的原因有关,而其严重性则由当时的生理紊乱程度决定。APACHE评分系统推出后立即被医学界所关注,并由美国全国健康服务中心向医学界推荐使用。经过三年临床实践,Knaus研究小组又对APACHE系统进行了进一步的完善,于1985年再次推出了APACHE II评分系统。该系统缩减了一些临床不常使用的项目,调整了部分指标的权重,将年龄、既往健康状况直接纳入评分,并注意了急诊手术与非手术的区别。使其更趋合理,适合临床使用。

    自APACHE II评分系统问世以来,便以其简便和可靠的特点倍受医学界的认可。目前已成为世界范围内ICU普遍使用的评分系统。在我国虽然ICU发展较晚,但在目前已普遍开始使用该评分系统。

    继APACHE II之后,Knaus小组又于1989年提出APACHE III评分系统,该系统作为一种先进的评分方法已经应用于ICU临床。

    APACHE II评分系统的内容

    1.APACHE II评分系统的组成 APACHE II评分系统由三部分组成:

    1)A项 急性生理评分项(APS),此部分由12项最常用的生命体征、血常规、血生化及血气指标构成,各指标根据其偏离正常值的程度计+1~+4分,正常为0分。需要注意的是:a.在评价肺氧合功能时,如FiO2<0.5则不做A-DO2,应直接测定PaO2。b.在急性肾衰时,血肌酐的计分应在原计分基础上加倍。c.血液酸碱度以血气为最佳,如无血气资料,可以血HCO3-表示。d.Glasgow计分(15-GCS)直接计入。e.APS应选择入ICU24小时内的最差值(Knaus在研究结果中也提到可以应用初入ICU时的值以排除治疗因素对评分的干扰)。

    2)B项 年龄评分项,从44岁以下到75岁以上工分5个阶段,其中<44岁为0分;45~54岁为2分;55~64岁为3分;65~74岁为5分;>=75岁为6分。

    3)C项 慢性健康评分,该项列举了急诊手术,非手术及择期手术时,能够给予加分的六个器官和系统的原有慢性病史的标准。

    (1)其中非手术者或急诊手术者加5分,择期手术者加2分。

    (2)器官系统功能不全的标准:a.心血管系统,心功能IV级;b.呼吸系统,慢性限制、阻塞性肺病致活动受限,不能上楼,操持家务;慢性低氧血症、高碳酸血症、继发性红细胞增多症、严重肺动脉高压(>5.3kPa)或依赖呼吸机者;c.消化系统,已证实的肝硬化、门脉高压;曾有肝昏迷者;有消化道出血者;d.肾脏系统,接受透析者;e.免疫抑制状态,接受免疫抑制剂、化疗、放疗、长期大量服用激素或有白血病、淋巴瘤、爱滋病等抵抗能力下降者。

    APACHE II评分系统的分值表:http://www.vghtpe.gov.tw/~icu/APACHE.htm

    2.APACHE II评分系统的使用 APACHE II评分系统是以其三个部分计分之和为得分的,即:A+B+C。以表示病人的危重程度。在此基础上,如果引入病种风险系数,还将进行死亡风险预测,其公式为:

    Ln(R/1-R)=13.517+(APACHE II计分x0.146)+0.603(急诊手术后)+病种风险系数

    3.APACHE II评分系统的作用 APACHE II评分系统在临床应用时,有以下几方面作用:

    (1)能较可靠地预测群体病员死亡率。一般情况下,APACHE II评分越高,病种风险系数越大,则死亡率越高。尤其对群体病员预测的准确性较高。

    (2)可对监护病人所需的选择性操作进行预测和评估。病人实际需要的监护操作,包括有创和无创的监测及治疗等都与APACHE II评分密切相关。所以,有专家认为,APACHE II评分可以作为指导第二个24h监测和治疗的依据。

    (3)可计算“低风险监护收容”的比例。在ICU内有些病员评分较低且未给予特别监护,还有些病员虽评分较高,预测将给予特别监护,但实际并未实施。如果这部分病人占比例较大,则要考虑ICU的投资。所以,APACHE II评分系统有助于指导资源的合理流向,以保证充分发挥ICU的效益。

    (4)有助于评估ICU的工作质量。ICU中收治的病种复杂,且程度不一。所以,各ICU所报道的死亡率从2%~42%,变化颇大,使得各ICU的医疗质量无法进行比较。APACHE II评分系统依据病人的病情,在提供客观数据的基础上,可使ICU的医疗质量能够进行合理的评估。

    4.临床意义 APACHE II评分系统自1985年问世以来,已在ICU中得到广泛的应用,其临床意义有以下几点:

    (1)客观评定患者的危重程度,协助制定监测、治疗方案,并且评价治疗效果。

    (2)预测群体及个体病员死亡率,尤其是群体病员死亡率。

    (3)准确评估ICU医疗质量。

    APACHE III简介 APACHE III与APACHE II相同,也是由APS,年龄评分和CHS三部分组成,但每一部分的评分细则(或项目)和分值权重都做了比较大的改进,主要有以下几方面:

    (1)每项参数的分值及总分值均较APACHE II高,且各项参数的最高分值不相等,同一个参数不同变化程度见的分值差异大。

    (2)扩大了急性生理学评分的项目,增加了尿素氮(BUN)、总胆红素(TB)、血糖(BS)、血清白蛋白(ALB)动脉二氧化碳分压(PaCO2)和尿量。

    (3)对中枢神经系统功能的评定,未采用传统的GCS法,而是根据患者对疼痛或语言刺激能否睁眼以及其语言和运动功能损害程度进行评分。

    (4)APS中pH和PaCO2两项不能单独计分,而是由二者的组合共同决定分值。

    (5)为排除入ICU后因治疗和认为因素的影响,APS参数不取前24h内的最差值,而强调使用到达ICU时的最原始数值。

    (6)年龄评分和CHS进一步细化,且分值较APACHE II有较大提高。CHS具体列出某一疾病的分值,不再区分手术与非手术的情况,为了增加对机体健康贮备评定的准确性,不仅要记录这些疾病的严重损害,而且要记录中等程度的损害,并给予计分。

    (7)APACHE III患者死亡危险性预测公式:Ln(R/1-R)=APACHE III总分x0.0537+患者入ICU主要疾病分值+入ICU前接受治疗的场所分值。其中疾病分值与APACHE II的病种风险系数相似,只是APACHE III将疾病种类及其对应的分值(风险系数)增加到75项。

    APACHE III年龄及慢性健康状况评分标准、APACHE III神经学评分标准、APACHE III酸碱失衡评分标准见下网页:http://www.c120.com/m/apache3.htm

    关于三代APACHE评分系统的介绍及评分表格(.xls格式,英文)见下列网址:http://www.medal.org/ch30.html

    关于APACHE II评分系统的应用软件可以参考yzhzcl兄文章:

    http://www.dxy.cn/bbs/post/view?bid=112&id=1700688&sty=1&tpg=1&age=0

    三代APACHE评分系统发表原始文献如下:

    1.APACHE I:Knaus WA Zimmerman JE et al. APACHE - acute physiology and chronic health evaluation: a physiologically based classification system. Crit Care Med. 1981; 9: 591-597.

    2.APACHE II:Knaus WA Draper EA et al. APACHE II: A severity of disease classification system. Critical Care Medicine. 1985; 13:818-829.

    3.APACHE III:Knaus WA Wagner DP et al. The APACHE III prognostic system: Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults. Chest. 1991; 100: 1619-1636.

    希望上述介绍能对您有些许帮助。

    感谢您对ygx74 战友的帮助,如系转载内容请注明出处。

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  • ElasticSearch:相关性评分原理及应用

    千次阅读 2022-01-03 17:40:05
    相关是指两个事物间相互关联的程度,在检索领域特指检索请求与检索结果之间的相关程度。在ES返回的每一条结果中都会包含一个_score字段,这个字段的值就是当前文档匹配检索请求的相关性评分

    在这里插入图片描述

    1.ES相关性评分应用

    全文检索与数据库查询的一个显著区别是它并不一定会根据查询条件做完全精确的匹配,在全文检索出的结果展示出来前,还会进行一次相关性评分并按评分降序排列,将那些与查询条件相关性高的文档排在最前面返回。

    相关度是指两个事物间相互关联的程度,在检索领域特指检索请求与检索结果之间的相关程度。在ES中返回的每一条结果中都会包含一个_score字段,这个字段的值就是当前文档匹配检索请求的相关性评分。

    // 请求
    POST /users/_doc
    {
      "name":"arong",
      "age":22,
      "city":"shenzhen",
      "favor":"唱跳、Rap、篮球、写代码"
    }
    
    GET /users/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "favor":{
            "analyzer": "ik_max_word",
            "query": "写代码"
          }
        }
      }
    }
    
    // 返回结果
    {
      "took" : 1,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : {
          "value" : 3,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 0.13353139,
        "hits" : [
          {
            "_index" : "users",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "td7UGH4BuhepqELSpQdP",
            "_score" : 0.13353139,
            "_source" : {
              "name" : "彭博荣",
              "age" : 22,
              "city" : "shenzhen",
              "favor" : "唱跳、Rap、篮球、写代码"
            }
          }
          ]
      }
    

    ES中相关性评分的应用很广泛,最常见的应用就是搜索引擎中,将最相关的链接展示在最前面,其次还有一些应用:

    • 推荐系统中的用户最爱:每个用户的喜好不一致,对喜好字段设置更高权重,由ES打分并推荐最相关商品文档
    • 风控系统中的团伙挖掘:对团伙各相关字段(手机号相同、地址相同等)设置权重,并由ES打分获取最相关的团伙文档
    • 实时日志检索:基于ELK架构,以关键字作为评分依据,搜索最相关日志文档

    2.ES相关性评分算法

    ES中的相关性评分算法主要为TF-IDF及EM25算法,在ES 5.0之前使用的都是TF/IDF算法,在之后采用的是EM25算法。

    2.1.TF-IDF算法

    TF-IDF算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是文本分析和自然语言处理中常用于计算单词之间相似度的函数。

    TF-IDF 通过将词频(Term Frequency)和反向文档频率(Inverse Document Frequency)相乘来工作。词频,是给定单词在文档中出现的次数。后者逆向文档频率,是对单词在语料库中的罕见程度进行评分的一种计算。单词越罕见,其得分就越高。

    所以TF-IDF算法的思想就是,关键词在给定文档中出现的次数越高、全体文档中出现的次数越低时,该关键词在给定文档的评分就越高:

    1. 局部常见:该单词在文档中多次出现
    2. 全局罕见:该单词在语料库中出现的次数并不多

    TF-IDF计算公式为:
    在这里插入图片描述

    • TF:关键字在指定文档中的词频
    • N:所有文档数量
    • df:包含了关键字的文档数量

    可以看到词频越大,或df越小时,TF-IDF的计算值会越大。

    TF-IDF为什么不只依赖于词频,还要依赖于反向文档频率呢?

    • 文档长度影响:词频越高不代表越相关,比如A文档只有10个词并命中了1个关键字,而B文档有100个词并命中了5个关键字,此时A文档词频是更高的,但是不一定A文档比B文档更相关
    • 常见词影响:如果只看文档的局部词频,那么常见词的影响会很大,并且搜索出来的结果也并不一定相关

    所以综合文档长度影响和常见词影响,不只需要考虑文档局部词频,还需要综合考虑该关键字在全部文档中出现次数,以获取更相关的评分。

    2.2.EM25算法

    在 ES5.0 版本之前其实一直都是使用TF-IDF来计算相似度评分,但由于下面的这些缺陷,它后来转而使用BM25:

    • 未考虑文档长度影响:1000个词的文档含有10个关键词,比10个词的文档含有1个词,相似度并不一定更高,因为文档越长所含的关键字也会更多
    • 未考虑词频饱和度:词频饱和度指的是当词频超过一定数量之后,它对相关度的影响将趋于饱和。换句话说,词频10次的相关度比词频1次的分值要大很多,但100次与10次之间差距就不会那么明显了

    基于上述两个原因,ES 5.0之后采用了BM25算法作为默认的相似度评分算法,BM25算法实际上也借鉴了TF-IDF算法的思想,随着词频的变大和逆向文档频率的变小,相似度会变大,但是不同之处在于考虑了文档长度影响以及词频饱和度,BM25的计算式基于贝叶斯定律推导,是一种概率评分模型,实际上可描述为 IDF * TF:
    在这里插入图片描述

    • docCount:文档数量
    • f(q):含有关键字的文档数量
    • f(q,D):当前文档词频
    • k1:词频饱和度控制
    • b:文档长度归一化控制
    • filedLen:当前文档词大小
    • avgFieldLen:平均文档词大小

    BM25词频饱和度控制
    在BM25算法中,控制词频饱和度的参数是k1,默认值为1.2,参数k1的值越小词频对相关度的影响就会越快趋于饱和,而值越大词频饱和度变化越慢。

    BM25长度归一化控制
    长度归一化控制也就是文档长度控制,引入了b作为控制因子,使用当前文档长度及平均文档长度的比值来归一化文档长度的影响,当当前文档长度大于平均文档长度时则整体得分会被惩罚。b=0则不开启长度归一化,b=1则完全开启长度归一化, b默认=0.75。

    3.ES评分权重提升

    3.1.boost参数的使用

    在一些情况下需要将某些字段的相关度权重提升,以增加这些字段对检索结果相关性评分的影响。比如,同时使用对文章标题title字段和文章内容content字段做检索,title字段在相关性评分中的权重应该比content字段高一些,这时就可以将title字段的相关度评分权重提高。

    可以在执行检索时动态指定boost参数来提升字段的权重,boost参数的默认值为1,一般的使用形式为boost:value 或 field^value:

    // 提升单个字段的权重
     "match": {
        "description": {
          "query": "elasticsearch",
          "boost": 2.5
        }
      }
    
    // 对于跨越多个字段的查询,如multi_match,用户可以指定整个multi_match的权重
    "multi_match": {
      "query": "elasticsearh",
      "fields": [
        "name",
        "description"
      ],
      "boost": 2.5
    }
    

    比如要提升name的权重为2,而description的权重保持1,那么可以使用field^boost的方式:

    "multi_match": {
      "query": "elasticsearch",
      "fields": [
        "name^2",                               
        "description"
      ]
    }
    

    3.2.布尔组合查询

    ES中最常用的组合查询为bool组合查询,bool组合查询可用的布尔类型子句包括must、filter、should和must_not四种,它们接收参数值的类型为数组来实现组合查询机制。
    在这里插入图片描述

    使用这些布尔子句可以组合出更复杂的查询,比如需要查询favor字段包含"写代码"的文档,并且city字段如果包含"guangzhou"那么将city字段权重设置为2,可以这么实现:

    GET /users/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "term": {
                "city": {
                  "value": "guangzhou",
                  "boost": 2
                }
              }
            }
          ],
          "must": [
            {
              "match": {
                "favor": {
                  "analyzer": "ik_max_word",
                  "query": "写代码"
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

    3.3.自定义打分函数

    function_score查询提供了一组计算查询结果相关度的不同函数,通过为查询条件定义不同打分函数实现文档检索相关性的自定义打分机制。一个function_score自定义打分的结构如图:
    在这里插入图片描述

    • query:和普通的查询条件格式一致,即文档的查询条件,得到的打分为query_score
    • functions:数组格式,定义多个打分函数,打分函数有如下:
      • weight : 加权打分
      • random_score : 随机打分
      • field_value_factor : 使用字段的数值参与计算分数
      • decay_function : 衰减函数 gauss, linear, exp 等
      • script_score : 自定义脚本
    • score_mode:在所有评分函数的运算结果中取它们的乘积、和、平均值、首个值、最大值和最小值打分为func_score
      • multiply、sum、avg、first、max、min
    • boost_mode:将query_score和func_score结合为最后的文档打分结果result_score,可选的为乘积、和、平均值、替换值、最大值和最小值
      • multiply : 相乘(默认),result_score = query_score * function_score
      • replace : 替换,result_score = function_score
      • sum : 相加,result_score = query_score + function_score
      • avg : 取两者的平均值,result_score = avg(query_score, function_score)
      • max : 取两者之中的最大值,result_score = max(query_score, function_score)
      • min : 取两者之中的最小值,result_score = min(query_score, function_score)
    展开全文
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  • Elasticsearch 定制评分(自定义评分

    千次阅读 2020-07-06 23:02:35
    词 t 在文档 d 的词频( tf )是该词在文档出现次数的平方根。 tf(t in d) = √frequency 检索词在该字段出现的频率?出现频率越高,相关性也越高。 字段出现过 5 次要比只出现过 1 次的相关性高。 反向文档...

    Elasticsearch 的相似度算法被定义为检索词频率/反向文档频率, TF/IDF 。

    一. 相关概念:

    1. 检索词频率:tf

    词 t 在文档 d 的词频( tf )是该词在文档中出现次数的平方根。

    tf(t in d) = √frequency

    检索词在该字段出现的频率?出现频率越高,相关性也越高。 字段中出现过 5 次要比只出现过 1 次的相关性高。

    1. 反向文档频率:idf

    词 t 的逆向文档频率( idf )是:索引中文档数量除以所有包含该词的文档数,然后求其对数。

    idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))

    每个检索词在索引中出现的频率?频率越高,相关性越低。检索词出现在多数文档中会比出现在少数文档中的权重更低。

    二、计算公式为:

    score(q,d)  =  queryNorm(q)  · coord(q,d)  · ∑ (tf(t,d) · idf(t)² · t.getBoost() · norm(t,d))  
    

    其它参数定义:

    1. 字段长度准则:norm

    字段长度归一值( norm )是字段中词数平方根的倒数。

    norm(d) = 1 / √numTerms

    字段的长度是多少?长度越长,相关性越低。 检索词出现在一个短的 title 要比同样的词出现在一个长的 content 字段权重更大。

    1. 查询归一因子

    查询归一因子queryNorm )试图将查询 归一化 ,这样就能将两个不同的查询结果相比较。

    这个因子是在查询过程的最前面计算的,具体的计算依赖于具体查询

    queryNorm = 1 / √sumOfSquaredWeights 
    

    sumOfSquaredWeights 是查询里每个词的 IDF 的平方和。

    以上是对于一个词项检索时的相关度计算,当查询多个词项时,得出多个相关度,则需要按照向量空间模型来计算整体的相似度:

    向量空间模型:vector

    向量空间模型(vector space model) 提供一种比较多词查询的方式,单个评分代表文档与查询的匹配程度

    在向量空间模型里,向量空间模型里的每个数字都代表一个词的 权重 ,与 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 计算方式类似。

    3、控制相关度

    一般来说,控制相关度的需求,分为两种:

    1. 忽略TF/IDF
      即不需要评分,可以使用constant_score来达成,在 constant_score 查询中,它可以包含查询或过滤,为任意一个匹配的文档指定评分 1 ,忽略 TF/IDF 信息。

    2. 定制评分
      function_score 查询 是用来控制评分过程的终极武器,它允许为每个与主查询匹配的文档应用一个函数,以达到改变甚至完全替换原始查询评分 _score 的目的。本文主要介绍使用script_score函数。

    使用脚本计算评
    script_score
    自定义脚本可以完全控制评分计算:

    {
        "function_score": {
            "functions": {
                "script_score": {
                    "script": "doc['price'].value + doc['margin'].value"
                }
            }
        }
    }
    

    4、Painless

    es脚本引擎,简单安全,无痛使用,Painless使用白名单来限制函数与字段的访问,针对es的场景来进行优化,只做es数据的操作,更加轻量级。

    Painless中变量可以声明为基本数据类型、引用类型、字符串、void(不返回值)、数组以及动态类型。其支持下面基本类型:

    byte, short, char, int, long, float, double, boolean.声明变量与java类似:

    int i = 0; double a; boolean g = true;
    

    数组类型支持一维和多维,初始值为null。与引用类型一样,使用new关键字,并为每个维度设置中括号

    int[] x = new int[2];  
    x[0] = 3;  
    x[1] = 4;  
    
    int[] b = new int[] {1,2,3,4,5};  
    

    painless支持动态类型,elasticsearch会自动推断类型

    def a = 1;  
    def b = "foo";  
    def[][] h = new def[2][2];  
    

    条件语句和运算符

    Painless包含完整的操作符列表,除了它们的优先级和结合性之外,这些操作符与其他高级语言几乎兼容。

    if (doc['foo'].value = 5) {  
        doc['foo'].value *= 10;
    } 
    else {  
        doc['foo'].value += 10;
    }
    

    Painless支持if else,但不支持else ifswitch

    循环

    def total = 0;  
    for (def i = 0; i < doc['scores'].length; i++) {  
        total += doc['scores'][i];
    }
    return total;  
    

    5、控制相关度实践

    该实例中将使用script_score,将评分设置为:
    doc['download_cnt'].value * 2.5 +doc['replication_cnt'].value * 1.2

    {
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    _search操作中所有的返回值,都可以通过一个map类型变量doc获取。和所有其他脚本语言一样,用[]获取map中的值。这里要强调的是,doc只可以在_search中访问到

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  • APACHEII评分说明

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    《APACHEII评分说明》由会员分享,可在线阅读,更多相关《APACHEII评分说明(10页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、APACHE II 评分说明发布时间: 08-23-2010作者:佚名CSCCM一、有关名称APACHE 的英文全称为 Acute...

    《APACHEII评分说明》由会员分享,可在线阅读,更多相关《APACHEII评分说明(10页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、APACHE II 评分说明发布时间: 08-23-2010作者:佚名CSCCM一、有关名称APACHE 的英文全称为 Acute Physiology and Chronic Health Evaluation ,中文译为急性生理与慢性健康评分。有个 别文 献 也将 APACHE 的 全文 写为 Acute Physiology, Age and Chronic Health Evaluation,尽管出处不详。APACHE II 评分包括三部分,即 急性生理评分 、年龄评分 及慢性健康评分 。二、急性生理评分 (Acute physiology score, APS)1、基本原则:APS 。

    2、包括 12 项生理指标,应当选择 入 ICU 最初 24 小时内的最差值。对于大多数生理指标而言,入ICU 最初 24 小时内的最差值指 最高值或最低值。同时记录各个指标在最初 24 小时内的最高值和最低值,并根据附表分别进行评分, 应当选择较高的分值。2、具体说明:体温:原文指肛温,国内 ICU 多采用腋温。不建议将腋温加 0.3 或 0.5 度进行评分,因为这样会进一步增加误差(核心体温与腋温的差值并不固定,受到病情的影响)。平均动脉压:如果护理记录中没有记录平均动脉压, 则应当根据记录的收缩压和舒张压进行计算。 收缩压高时平均动脉压不一定高,反之亦然。心率:根据心室率评分呼吸频率: 按照。

    3、实际呼吸频率评分(无论是否使用机械通气)氧合: FiO2 不同时使用不同的指标评价氧合。采用鼻导管或面罩吸氧时需要估测FiO2 。此时可采用经验公式 (FiO 2 = O2 流量 x 4 + 21,仅适用于鼻导管且氧流量 1.5 mg/dL 或132.6 mol/L,且未接受长期透析(腹膜透析或血液透析)血球压积:同时记录最高值和最低值后分别评分,并取分值高者白细胞计数:同时记录最高值和最低值后分别评分,并取分值高者格拉斯哥昏迷评分 (GCS)使用镇静和(或)肌松药物时应遵循best guess的原则进行判断评分, 即根据临床表现及药物使用情况,估计在没有药物影响时的 GCS。(这当然并不容易。

    4、,且容易导致不同评分者之间的差异,但没有更好的解决方法。)两侧肢体活动不对称时,应根据病情较轻侧的情况进行评分。有人工气道的患者进行语言评分时应采用5-3-1 评分(见下表)。应计算 15 GCS 的结果后与其他急性生理评分相加最佳语言反应插管患者 “语言 ”5定向力好5定向力好4言语错乱3介于两者之间3只能说出单词1无反应2只能发音气管插管或气管切1无反应开患者语言评分应使用此列最佳运动反应最佳睁眼6遵嘱活动4自主5疼痛定位3命令4屈曲 : 收回2疼痛3屈曲 : 去皮层1无反应2 伸展1 无反应;.血 HCO3:当没有血气结果时使用此项(不建议不查血气,因为这将没有氧合及pH 两项评分结果)。

    5、急性生理评分应为各项评分的总和如有缺项,应视为正常,即评0 分三、年龄评分年龄 (岁 )4445 5455 6465 7475分值02356四、慢性健康评分入院前须满足慢性器官功能不全或免疫功能抑制状态的诊断相关诊断标准见下表符合慢性器官功能不全或免疫功能抑制的患者才有慢性健康评分择期手术后入 ICU ,为 2 分急诊手术或非手术后入ICU ,为 5 分若不符合慢性器官功能不全或免疫功能抑制的诊断,无论入院情况如何,均没有慢性健康评分(即慢性健康评分为 0)肝脏活检证实的肝硬化及明确的门脉高压;既往因门脉高压引起的上消化道出血;或既往发生肝功能衰竭/ 肝性脑病 / 肝昏迷心血管纽约心脏病协会心。

    6、功能 IV 级呼吸慢性阻塞性、梗阻性或血管性肺疾病导致活动重度受限,即不能上楼或不能做家务;或明确的慢性低氧、 CO2 潴留、继发性真红细胞增多症、重度肺动脉高压 ( 40 mmHg)或呼吸肌依赖肾脏接受长期透析治疗免疫功能抑应用治疗影响感染的抵抗力,如免疫功能抑制治疗,化疗,放疗,制长期或近期使用大剂量激素,或罹患疾病影响感染的抵抗力,如白血病、淋巴瘤和 AIDS最终 APACHE II 评分 = 急性生理评分 + 年龄评分 + 慢性健康评分 APACHE II 评分的理论最高值为 71 分五、预期病死率的计算计算 APACHE II 评分判断是否为急诊手术急诊手术定义为由计划手术开始24 。

    7、小时内进行的手术确定入 ICU 的诊断分类系数(或权重);.见附录中相应表格根据患者入ICU 的主要原因而非基础疾病确定系数。例如,择期消化道肿瘤切除手术患者因有慢性肾衰病史,术后返回 ICU 。此时,诊断分类系数应选择手术栏目中的 admission due to chronic cardiovascular disease (-1.376),而非 GI surgery for neoplasm (-0.248)。如列举项目均与患者情况不符合,应根据导致患者入ICU 的主要罹患器官或系统确定系数(在表格的下部)。例如,患者因急性肾功能衰竭导致的高钾血症入 ICU ,应选择表格左半部分下方的 。

    8、Metabolic/renal (-0.885)。根据以下公式计算预期病死率病死率指住院病死率而非ICU 病死率ln(R/1-R) = -3.517 + (APACHE II评分 x 0.146) + (0.603, 若为急诊手术 ) + ( 诊断分类系数 )其中, R 为预期病死率;.The APACHE II Severity of Disease Classification SystemPhysiologicVariable+4+3+2+10ScoreTemperature rectal4139 38.5 36( C)40.938.938.429.932 30 33.934 31.93。

    9、5.9MAP mmHg160130 110 70 1091591294950 69HR (ventricularresponse)180140 110 70 1091791393940 5455 69RR (non-ventilated or5035 4925 3412 24ventilated)56 910 11Oxygenation: A-aDO 2 or PaO 2 (mmHg):a. FiO 20.5: A-aDO 2500350 200 70Arterial pH7.77.6 7.5 7.337.697.597.4940 mmHg), or respiratory dependenc。

    10、y;.Renalreceiving chronic dialysisImmunocompromisedThe patienthas receivedtherapythatsuppressesresistanceto infection,e.g.,immunosuppression, chemotherapy, radiation, long-term or recent high dosessteroids,or has a diseasethatis sufficientlyadvanced to suppressresistanceto infection, e.g., leukemia,。

    11、 lymphoma, AIDSAPACHE II ScoreA APS pointsB Age pointsC Chronic health pointsTotal APACHE II score = A + B + C =Emergency surgery:YesNoDiagnostic category weight:Probability of Death:Principal Diagnostic Categories Leading to ICU AdmissionNonoperative patientsPostoperative patientsRespiratory failur。

    12、e or insufficiencyMultiple trauma-1.684from:Asthma/allergy-2.108Admission due to chronic cardiovascular-1.376dis.COPD-0.367Peripheral vascular surgery-1.315Pulmonary edema (noncardiogenic)-0.251Heart valve surgery-1.261Postrespiratory arrest-0.168Craniotomy for neoplasm-1.245Aspiration/poisoning/tox。

    13、ic-0.142Renal surgery for neoplasm-1.204Pulmonary embolus-0.128Renal transplant-1.042Infection0Head trauma-0.955Neoplasm0.891Thoracic surgery for neoplasm-0.802Cardiovascular failure orCraniotomy for ICH/SDH/SAH-0.788insufficiency from:Hypertension-1.798Laminectomy and other spinal cord-0.699surgery。

    14、;.Rhythm disturbance-1.368Hemorrhagic shock-0.682Congestive heart failure-0.434GI bleeding-0.617Hemorrhagic shock/hypovolemia0.493GI surgery for neoplasm-0.248Coronary artery disease-0.191Respiratory insufficiency after-0.140surgerySepsis0.113GI perforation/obstruction0.060Postcardiac arrest0.393Car。

    15、diogenic shock-0.259Dissecting thoracic/abdominal0.731aneurysmTrauma:For postoperative patients admitted to the ICUMultiple trauma-1.228for sepsis or postarrest, use the correspondingHead trauma-0.517weights for nonoperative patients.Neurologic:Seizure disorder-0.584ICH/SDH/SAH0.723Other:Drug overdo。

    16、se-3.353Diabetic ketoacidosis01.597GI bleeding0.334If not in one ofthe specific groups above, thenIf not in one of the above, which major vitalwhich major vitalorgan system was the principalorgan system led to ICU admission postsurgery?reason for admission?Metabolic/renal-0.885Neurologic-1.150Respir。

    17、atory-0.890Cardiovascular-0.797Neurologic-0.759Respiratory-0.610Cardiovascular0.470Gastrointestinal-0.613Gastrointestinal0.501Metabolic/renal-0.196To compute predicted death rates for groups of acutely ill patients, for each individual compute the risk (R) of hospital death with the following equation; then sum the individual risks and divide by the total number of patients.ln(R/1-R)= -3.517 + (APACHEIIscore x 0.146) + (0.603,only ifpostemergency surgery)+ (Diagnostic category weight);。

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