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目的 构建并验证重症机械通气患者脱机失败的风险预测列线图模型.方法 采用便利抽样法,选取2020年5月至2022年5月在淮安市第二人民医院重症医学科进行机械通气的患者670例为研究对象.按照7∶3的比例将患者分为建模组(n=469)及验证组(n=201).根据脱机结果 将建模组进一步分为失败亚组(n=88)和成功亚组(n=381).自行设计基线资料调查表并统计患者基线资料,采用多因素Logistic回归分析探讨建模组重症机械通气患者脱机失败的影响因素;基于多因素Logistic回归分析结果 ,采用R软件构建重症机械通气患者脱机失败的风险预测列线图模型;采用Hosmer-Lemeshow检验及校准曲线评估该列线图模型的校准度,采用ROC曲线评估该列线图模型的区分度.结果 失败亚组机械通气时间≥7 d、入院24 h内最低急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分≥15分、入院24 h内最低脓毒症相关性器官功能衰竭评价(SOFA)评分≥6分者占比及通气后动脉血二氧化碳分压(PaCO2)、呼吸机相关性膈肌功能障碍(VIDD)发生率高于成功亚组,脱机前24 h内血清白蛋白低于成功亚组(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果 显示,机械通气时间、入院24 h内最低APACHE Ⅱ评分、入院24 h内最低SOFA评分、通气后PaCO2、VIDD是建模组重症机械通气患者脱机失败的

作者:赵文婷;周大文;杨晓梅;郑红艳

来源:实用心脑肺血管病杂志 2023 年 31卷 8期

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作者:
赵文婷;周大文;杨晓梅;郑红艳
来源:
实用心脑肺血管病杂志 2023 年 31卷 8期
标签:
机械通气 脱机失败 影响因素分析 列线图 预测 Mechanical ventilations Offline failure Root cause analysis Nomograms Forecasting
目的 构建并验证重症机械通气患者脱机失败的风险预测列线图模型.方法 采用便利抽样法,选取2020年5月至2022年5月在淮安市第二人民医院重症医学科进行机械通气的患者670例为研究对象.按照7∶3的比例将患者分为建模组(n=469)及验证组(n=201).根据脱机结果 将建模组进一步分为失败亚组(n=88)和成功亚组(n=381).自行设计基线资料调查表并统计患者基线资料,采用多因素Logistic回归分析探讨建模组重症机械通气患者脱机失败的影响因素;基于多因素Logistic回归分析结果 ,采用R软件构建重症机械通气患者脱机失败的风险预测列线图模型;采用Hosmer-Lemeshow检验及校准曲线评估该列线图模型的校准度,采用ROC曲线评估该列线图模型的区分度.结果 失败亚组机械通气时间≥7 d、入院24 h内最低急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分≥15分、入院24 h内最低脓毒症相关性器官功能衰竭评价(SOFA)评分≥6分者占比及通气后动脉血二氧化碳分压(PaCO2)、呼吸机相关性膈肌功能障碍(VIDD)发生率高于成功亚组,脱机前24 h内血清白蛋白低于成功亚组(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果 显示,机械通气时间、入院24 h内最低APACHE Ⅱ评分、入院24 h内最低SOFA评分、通气后PaCO2、VIDD是建模组重症机械通气患者脱机失败的

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