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KNN 연구 요약서

Title Machine learning based predictive model of late-onset sepsis in VLBWIs using KNN data: Feature of Perinatal factor and Pathogen
Author 김현호, 유의현
작성자 김현호
Background 극소저체중출산아에서 신생아패혈증은 신생아 사망의 주요 원인 중 하나이며 기관지폐형성이상, 뇌실주위 백질 연화증, 발달 지연 등과 같은 합병증과도 연관이 있다. 그 중 후기발현패혈증의 경우 분만 이후의 감염이 원인이 되어 발생하는데 감염 초기부터 치명적 경과를 동반하기 쉬워 조기 선별 및 효과적인 대처의 중요성이 대두되고 있다. 또한 국내에서 후기발현패혈증의 원인균 등 역학에 대한 몇몇의 연구가 진행되었으나 이를 정량적으로 예측하거나 항생제 사용을 돕는 연구는 부족한 실정이다.
Aim / Hypothesis 본 연구는 후기발현패혈증의 위험도를 높이는 주산기 위험인자를 확인하고 감염에 영향을 미치는 주산기 요인을 원인균 별로 분석하여 후기발현 패혈증의 빠른 선별과 조기 대처에 기여하고자 한다. VLDWIs에서의 Perinatal factor 중 Late-onset sepsis의 발병을 예측할 수 있는 위험인자를 확인할 수 있으며, 병원균 (Pathogen)에 따라 다른 예후를 보일 것이다.
Inclusion Criteria 2013년 1월부터 2022년 12월까지 KNN 참여병원의 신생아중환자실에 입원한 1500g 미만의 저체중출생아
Exclusion Criteria 중대 선천기형이 있는 경우
Study Design Statistical methods Study Design 1) 출생 후 만 3일을 기준으로 조기발현패혈증과 후기발현 패혈증을 구분하여 Late-onset sepsis 환자군을 설정한다. 2) Late-onset sepsis 환자군에서Blood culture에서 원인균이 동정된 때를 기준으로 주산기 요인을 수집하고 후기발현패혈증 발생 빈도에 영향을 미치는 위험인자를 분석한다. 3) 확인된 risk factor과 Blood culture에서 동정된 pathogen과의 상관성을 확인하여 pathogen의 예측 가능성을 확인한다. Statistical methods: 1) 1500g미만의 극소저체중출생아에서의 Perinatal risk factor를 이용하여 Late-onset sepsis의 발병 예측에 통계적 의의가 있는 Value를 선별한다. 2) 생후 3일차 이후 Blood culture에서 동정된 pathogen의 균주를 Categorization하여 value가 subgroup별로 차이가 있는지 확인한다. 3) 선별된 Value에 대한 KNN data를 활용하여 Machine learning 기반 예측모델을 훈련 및 제시한다.
Primary Outcomes 극소저체중출생아의 후기발현패혈증 발생여부
Secondary Outcomes and Definitions 극소저체중출생아의 major morbidities 혹은 mortality 여부
Protocols 상기 study design 참고
Funding None

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