换一批摘要目的:对新生儿呼吸窘迫综合征(NRDS)行持续气道正压通气(CPAP)过程中发生气压不稳定的影响因素进行分析,并构建随机森林风险预测模型,以期为临床制定更为精准的防治方案提供科学依据.方法:选取2022年1月—2023年12月医院新生儿重症监护室(NICU)收治的130例NRDS患儿作为研究对象,根据CAPA过程中发生气压不稳次数对其进行分组,收集所有患儿临床相关资料,使用多因素Logistic回归筛选影响NRDS患儿CPAP时气压不稳的危险因素,采用R 4.3.2软件构建NRDS患儿CPAP时气压不稳的风险预测模型.结果:多因素Logistic回归模型分析结果显示,出生体重、患儿躁动、鼻黏膜损伤、分泌物堵塞气道以及管路冷凝水过多为NRDS患儿CPAP过程中气压不稳定的危险因素(P<0.05).根据危险因素构建的随机森林模型结果显示,影响NRDS患儿CPAP过程中气压不稳定因素的重要性排序依次为管路冷凝水过多、患儿躁动、鼻黏膜损伤、分泌物堵塞气道以及出生体重.随机森林模型预测NRDS患儿CPAP过程中气压不稳定的曲线下面积(AUC)为0.817[95%CI(0.740,0.880)],Logistic回归模型预测模型的AUC为0.741[95%CI(0.657,0.814)],通过delong检验比较两组模型AUC,得出Z=2.341,P=0.019 2.结论:出生体重、患儿躁动、鼻黏膜损伤、分泌物堵塞气道以及管路冷凝水过多为NRDS患儿CPAP过程中气压不稳定的危险因素,该研究构建的NRDS患儿CPAP过程中气压不稳定的随机森林模型具有较高的准确性,能够为临床制定更为精准的防治方案提供科学依据.
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关键词
随机森林算法新生儿呼吸窘迫综合征持续气道正压通气风险预测模型random forest algorithmneonatal respiratory distress syndromeCPAPrisk prediction model
栏目名称
DOI
10.12104/j.issn.1674-4748.2025.11.036
发布时间
2025-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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