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决策树模型预测综合ICU机械通气患者拔管结果的价值

刘阳;魏路清;李国强;于鑫;李国峰

摘要: 目的:通过决策树算法整合多个临床常用指标,形成决策树模型,探讨决策树模型预测综合ICU机械通气患者拔管结果的价值。方法选取2008年12月—2012年12月武警后勤学院附属医院综合ICU收治的气管插管机械通气时间超过48 h的患者571例,对患者进行自主呼吸试验( SBT),由主治医生判断患者是否耐受SBT。将SBT成功的患者分别纳入拔管成功( ES)组和拔管失败( EF)组。记录两组患者一般资料及在SBT开始后1、30、60 min测量患者呼吸浅快指数( RSBI )、分钟通气量( VE )、口腔阻断压( P0.1)、P0.1× RSBI 和 SBT 30 min 时 RSBI 变化率(ΔRSBI30)。结果 SBT成功者451例,其中ES组376例,EF组75例。两组患者年龄、平均动脉压、急性生理和慢性健康状况评分Ⅱ(APACHE Ⅱ)比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。ES组心率、机械通气时间低于EF组(P<0.05)。组间比较显示,SBT开始后1、30、60 min ES组RSBI、P0.1、P0.1× RSBI均低于EF组(P<0.001);SBT开始后1、30、60 min两组VE比较,差异无统计学意义( P>0.05)。组内比较显示:ES组RSBI、P0.1× RSBI在SBT开始后30、60 min均低于SBT开始后1 min,VE、P0.1在SBT开始后30、60 min均高于SBT开始后1 min(P<0.05);EF组RSBI、VE、P0.1、P0.1× RSBI在SBT开始后30、60 min均高于SBT开始后1 min(P<0.05)。ES组ΔRSBI30为(98±36)%,低于EF组的(130±63)%(t=-6.200,P<0.001)。各生理学参数预测ES准确性比较,差异有统计学意义(χ2=53.4,P<0.05)。以P0.1× RSBI30≤384 cm H2O·次· min-1· L-1预测ES的ROC曲线下面积(AUC)为(0.87±0.03),与AUC=0.5比较,差异有统计学意义( z=13.8,P<0.001)。CRT分析选择P0.1× RSBI30、ΔRSBI30作为解释变量对患者进行分类,决策树的目标变量为ES。决策树模型预测ES的灵敏度为100.0%,特异度为81.3%,阳性预测值为96.4%,阴性预测值为100.0%,准确性为96.8%,AUC为(0.91±0.02),与AUC=0.5比较,差异有统计学意义〔95%CI(0.88,0.93),z=17.96,P<0.001〕。决策树模型预测ES的AUC和准确性均高于P0.1× RS-BI30,差异有统计学意义(z =2.168,P =0.047;χ2=29.2,P <0.001)。结论决策树模型包含 P0.1× RSBI30、ΔRSBI30两个变量,对于综合ICU已经通过SBT的机械通气患者,该决策树可以准确预测其拔管结果。

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