摘要目的 探讨自主呼吸试验(SBT)前后ROX指数对呼吸衰竭患者撤机失败预测及阈值效应.方法 选择2017年8月至2022年9月海军安庆医院收治的87例ICU进行机械通气的呼吸衰竭患者作为研究对象,依据是否成功撤机分为撤机失败组(n=40)和撤机成功组(n=47),比较两组患者的一般资料及SBT前后的临床指标.采用单因素和多因素Logistic回归分析患者撤机失败的独立影响因素.建立平滑拟合曲线,对ROX指数与呼吸衰竭患者撤机失败关系进行阈值效应分析.构建贝叶斯网络模型,使用Netica软件进行贝叶斯网络推理,并对模型效能进行评价.结果 两组在呼吸道疾病、急性生理学和慢性健康状况评估Ⅱ(APACHEⅡ)评分、第1次插管到拔管的持续时间、血红蛋白(Hb)之间差异有统计学意义(P<0.05).撤机失败组患者动脉血二氧化碳分压(PaCO2)、N端脑钠肽前体(NT-proBNP)明显高于撤机成功组(P<0.05),左室射血分数(LVEF)明显低于撤机成功组(P<0.05);SBT后30 min撤机失败组ROX指数明显低于撤机成功组(P<0.05).多因素Logistic回归分析显示,第1次插管到拔管持续时间、NT-proBNP、LVEF、SBT后30 min ROX指数为呼吸衰竭患者撤机失败的独立影响因素(P<0.05).平滑拟合曲线显示,ROX指数与呼吸衰竭患者撤机失败的概率呈负相关,但两者之间并非简单的线性关系.阈值效应分析结果显示,呼吸衰竭患者撤机失败下降的折点为6.35,ROX指数≥6.35的患者撤机失败的概率随ROX指数的升高而降低[OR=0.785,95％CI 0.632～0.972,P<0.001].构建的贝叶斯网络模型的一致性指数(C-index)为0.864(95％CI 0.847～0.885),受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.868(95％CI 0.835～0.890),模型具有较高的准确性和区分度.当风险阈值概率在0.10～0.98时,模型识别呼吸衰竭患者撤机失败风险可产生临床净获益,有较高的临床应用价值.结论 SBT后30 min ROX指数对呼吸衰竭机械通气患者撤机失败具有较高的预测价值,ROX指数≥6.35的患者撤机失败的概率随ROX指数的升高而降低.