机器学习 + 联合指标锁定重症 ASCVD 死亡风险！SHR 与 GV 的协同预测价值，不同糖代谢状态患者都适用！

心血管疾病是全球首要死因，ASCVD 占心血管疾病死亡的 61%。SHR 反映急性高血糖程度，GV 体现血糖波动，二者均与 ASCVD 不良结局相关，但联合评估的预后意义尚不明确。不同糖代谢状态患者对血糖不稳定的耐受阈值存在差异，亟需明确联合指标在不同亚组中的预测价值，以优化重症 ASCVD 患者的风险分层与血糖管理策略。

• 数据来源：回顾性分析 MIMIC-IV 数据库 2008-2019 年 12 年间的临床数据，纳入首次入住 ICU 的 ASCVD 患者。

• 研究对象筛选：排除年龄 < 18 岁、ICU 停留 < 24 小时、血糖测量 < 3 次或糖化血红蛋白（HbA1c）数据缺失者，最终纳入 2807 例患者并按糖代谢状态分层。

• 暴露指标定义：SHR = 入院血糖 /（28.7×HbA1c%-46.7）；GV 以变异系数（CV = 标准差 / 均值 ×100%）表示，二者均按三分位数分为高、低组。

• 结局指标：主要终点为 28 天全因死亡率，次要终点为 90 天全因死亡率。

• 统计分析：采用 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型（分 3 个调整模型）、限制性立方样条（RCS）、ROC 曲线、 landmark 分析及亚组分析；运用 5 种机器学习算法（LR、DT、RF、XGBoost、LightGBM）构建预测模型，结合 SHAP 解释关键预测因子。

• 敏感性分析：排除低血糖发作患者及缺失协变量数据者，验证结果稳健性。

• 基线特征：纳入患者中位年龄 71 岁，男性占 58.78%；28 天死亡率 23.14%，90 天死亡率 29.13%；非幸存者合并症更多、APACHE II 评分更高，SHR 和 GV 水平显著升高。

• SHR 与死亡率关联：SHR 最高三分位数患者 28 天（HR=1.24）和 90 天（HR=1.15）死亡率显著升高；NGR 组呈非线性关联（P=0.023），Pre-DM 组呈线性关联（P=0.36），DM 组无显著关联。

• GV 与死亡率关联：单因素和多因素分析中，GV 单独评估与各亚组 28 天、90 天死亡率均无显著关联，仅在合并高血压的 ASCVD 患者中与 28 天死亡率相关（P=0.032）。

• SHR-GV 联合评估价值：NGR 组高 SHR + 高 GV 患者 28 天（HR=2.07）和 90 天（HR=2.78）死亡率最高；Pre-DM 组低 SHR + 高 GV 患者 28 天死亡率最高（HR=2.08），高 SHR + 高 GV 患者 90 天死亡率最高（HR=1.75）；DM 组联合评估无显著预后价值。

• ROC 曲线分析：NGR 和 Pre-DM 组联合模型预测 28 天死亡率的 AUC 显著高于单独 SHR 和 GV（NGR：0.688 vs 0.623/0.578；Pre-DM：0.712 vs 0.639/0.593）；DM 组仅 90 天死亡率预测优于单独 SHR（AUC=0.578 vs 0.560，P=0.027）。

• Landmark 分析：Pre-DM 组患者 ICU 入院 4 天后，联合指标的死亡率预测才具有统计学意义（P<0.001），4 天内无显著差异（P=0.061）。

• 机器学习结果：NGR 组 RF 模型预测效果最佳（AUC=0.804），Pre-DM 和 DM 组 LR 模型最优（AUC 分别为 0.757、0.794）；SHAP 分析显示 GV 在 NGR 和 Pre-DM 组中为次要预测因子，DM 组中 SHR 和 GV 贡献均较小。

• 敏感性分析：排除低血糖患者或缺失数据者后，核心结果无显著变化，验证了结论稳健性。