简介：摘要目的分析重症监护病房（ICU）内脓毒性休克患者早期发生急性肾损伤（AKI）的危险因素，构建预测模型，并探讨该预测模型的预测价值。方法回顾分析2015年4月至2019年6月在济宁医学院附属医院ICU住院治疗的脓毒性休克患者的临床资料，根据患者入ICU 7 d内是否发生AKI分为AKI组和非AKI组。随机抽取数据集中的病例（占70%）作为训练集用于建立模型，其余30%的病例作为验证集。使用XGBoost模型集成相关参数，预测脓毒性休克患者发生AKI的风险，预测能力通过受试者工作特征曲线（ROC曲线）评估，并与急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评分（SOFA）、降钙素原（PCT）等对比验证模型的预测价值。结果共纳入303例脓毒性休克患者，其中发生AKI 153例，未发生AKI 150例，AKI发生率为50.50%。与非AKI组相比，AKI组患者APACHEⅡ评分、SOFA评分和血乳酸（Lac）水平更高，去甲肾上腺素（NE）使用剂量更大，机械通气比例更高，入ICU时心率更快。脓毒性休克患者发生AKI风险的XGBoost预测模型中，排名前10位的特征分别为入ICU时血肌酐（SCr）水平、是否使用NE、饮酒史以及白蛋白、血钠、C-反应蛋白（CRP）、Lac、体质量指数（BMI）、血小板计数（PLT）和血尿素氮（BUN）水平。XGBoost模型预测脓毒性休克患者AKI发生风险的ROC曲线下面积（AUC）为0.816，敏感度为73.3%，特异度为71.7%，准确度为72.5%，模型预测能力较APACHEⅡ评分、SOFA评分、PCT等明显提升。模型的校准曲线显示，XGBoost模型的拟合优度高于其他各项评分（校准曲线得分最小，为0.205）。结论与临床常用评分相比，脓毒性休克患者AKI发生风险的XGBoost模型能够更加准确地预测脓毒性休克患者发生AKI的风险，有助于在预测患者预后的同时，恰当地制定诊断、治疗方案和随访策略。