换一批基于LASSO-logistic回归建立麻醉复苏室全身麻醉患者术后低氧血症的预测模型
Predictive model of postoperative hypoxaemia in patients undergoing general anaesthesia in the post-anesthesia care unit based on LASSO-logistic regression
摘要目的 运用LASSO-logistic回归构建麻醉复苏室(PACU)全身麻醉患者术后低氧血症的预测模型并进行效果验证.方法 回顾性分析2020年12月至2022年12月厦门大学附属中山医院术后转入PACU观察的100例全身麻醉患者(建模组)的临床资料,根据患者PACU内是否发生低氧血症将其分为发生组和未发生组,收集两组患者临床资料,进行LASSO回归初步筛选,再经多因素logistic回归分析确定预测变量,建立低氧血症预测模型.另前瞻性选取2024年1月至2024年6月厦门大学附属中山医院术后转入PACU观察的30例全身麻醉患者作为验证组,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线对模型的预测效能进行验证.结果 100例患者中,共有21例出现低氧血症.通过多因素logistic回归分析确定年龄≥70岁、术前血氧饱和度(SpO2)＜95％、胸部手术、手术时间≥120 min是PACU患者发生低氧血症的独立危险因素(P＜0.05).基于以上4个因素构建列线图风险预测模型,C-index为0.811,ROC曲线下面积为0.833(95％CI:0.758～0.892),校准曲线与理想曲线较为接近,决策曲线表明模型具有较高的预测净获益值.结论 PACU低氧血症的发生与年龄、术前SpO2、手术部位、手术时间等因素密切相关,据此构建的列线图模型具有良好的预测效能.
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关键词
麻醉复苏室低氧血症血氧饱和度LASSO-logistic回归模型预测模型Post-anesthesia care unitHypoxaemiaOxygen saturationLASSO-logistic regression modelPrediction model
分类号
R473.74（护理学）
栏目名称
DOI
10.13429/j.cnki.cjcr.2025.10.010
发布时间
2025-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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