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ICU经鼻高流量氧疗患者机械通气风险预测模型的建立
Establishment of a prediction model for mechanical ventilation in ICU patients with nasal high-flow oxygen therapy
作者:种萌,牛亚芳,马鑫,马莉    发布日期:2022-07-29    

目的 建立重症监护室经鼻高流量氧疗患者最终行机械通气风险的预测模型,为临床医生提供便捷有效的预测方法及准确的治疗时机,提高ICU患者的预后。方法 回顾性收集2019年1月——2021年12月我院重症监护室收治的经鼻高流量氧疗患者为研究对象。收集患者的一般临床资料,包括入院24h内生命体征、血气生化指标、炎症指标、急性合并症、APACHE II评分、ICU住院时长及总住院时长等,对上述指标进行统计学分析并构建列线图。结果 本研究最终纳入362例患者,根据最终是否行机械通气分为经鼻高流量氧疗组(HFNC组)及氧疗失败行机械通气组(NIPPV组)。将两组患者基线资料进行单因素及二元Logistic多因素回归分析后,结果表明APACHE II评分(OR=1.323,95%CI:1.818-1.483)、ROX指数(OR=0.371,95%CI: 0.226-0.609)、总住院时长(OR=1.097,95%CI:1.003-1.200)及合并急性呼吸衰竭(OR=2.456,95%CI: 1.368-4.506)是决定患者是否行机械通气的独立影响因素。基于上述独立影响因素构建列线图,通过评估及验证模型显示,该模型的拟合优度R2为0.892,C-index为0.985;模型的校准曲线与理想曲线拟合较好,列线图与各独立影响因素的ROC曲线下面积分别为0.985、0.959、0.899、0.656和0.576,表明该模型比单独指标预测风险效能更高;决策曲线分析也显示出该列线图具有极高的临床获益性。 结论 影响经鼻高流量氧疗患者是否行机械通相关因素较多,本文通过单因素及多因素分析后将最具有价值的指标联合,建立了预测性能较好的评估患者风险的列线图,可进一步为临床医生提供简单有效的预测方法,提高患者的预后。

种萌,牛亚芳,马鑫,马莉. ICU经鼻高流量氧疗患者机械通气风险预测模型的建立[J]. 中华急诊医学杂志, ,: 1042-1048.
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