换一批AECOPD患者机械通气撤机失败的列线图预测模型的构建与验证
Construction and validation of a nomogram for predicting mechanical ventilation withdrawal failure in patients with acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease
摘要目的 探讨导致慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)行机械通气患者撤机失败的相关风险因素,构建并验证一种用于预测撤机结局的模型.方法 本研究纳入 2021 年 1 月—2024 年 1 月期间苏州市立医院收治的 124 例AECOPD机械通气患者,该研究以撤机成功(86 例)和失败(38 例)对患者进行分组.通过多因素Logistic回归解析其独立影响因素,并基于此建立列线图预测模型.该模型的预测性能通过校准曲线进行评价.结果 与撤机成功组相比,撤机失败组患者年龄更大、机械通气时间更长、动脉二氧化碳分压更高、肌酐值更高、C反应蛋白(CRP)水平更高、APACHEⅡ评分更高,而白蛋白水平则显著降低,上述差异均具有统计学意义(P<0.05).Logistic回归分析提示,年龄、机械通气时长、APACHEⅡ评分、动脉二氧化碳分压以及白蛋白水平是影响撤机结果的独立影响因素(P<0.05).该模型的预测性能通过校准曲线得以印证.其平均绝对误差仅为 0.019,误差极低,证实了模型具有良好的预测精度.结论 高龄、长时间机械通气、APACHEⅡ评分和动脉二氧化碳分压较高,以及白蛋白水平较低的AECOPD患者,机械通气撤机失败的风险更高.
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关键词
慢性阻塞性肺疾病急性加重期机械通气撤机失败多因素分析列线图模型Acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary diseaseMechanical ventilationWithdrawal failureMultivariate analysisNomogram model
分类号
R563（呼吸系及胸部疾病）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-6966.2025.11.017
发布时间
2025-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省自然科学基金（BK20200367）
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