【摘 要】
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目的 构建神经外科重症机械通气患者脱机失败的预测模型，以期为神经外科重症机械通气患者脱机失败的防治提供理论依据。方法 2021年1月至2022年10月，采用便利抽样法选取某院收治的神经外科重症机械通气患者310例为研究对象。采用Logistic回归分析筛选机械通气患者脱机失败的危险因素，构建神经外科重症机械通气患者脱机失败的预测模型，并分析预测模型的预测效能。结果 310例患者中，60例患者脱机失
【基金项目】
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江苏省科教能力提升工程（ZDXK202225）；
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目的 构建神经外科重症机械通气患者脱机失败的预测模型，以期为神经外科重症机械通气患者脱机失败的防治提供理论依据。方法 2021年1月至2022年10月，采用便利抽样法选取某院收治的神经外科重症机械通气患者310例为研究对象。采用Logistic回归分析筛选机械通气患者脱机失败的危险因素，构建神经外科重症机械通气患者脱机失败的预测模型，并分析预测模型的预测效能。结果 310例患者中，60例患者脱机失败，占19.35%。是否脱机失败的患者在年龄、吸烟指数、机械通气时间等资料上的差异均有统计学意义（均P＜0.05）。Logistic回归分析显示，年龄、格拉斯哥昏迷量表评分、吸烟指数、机械通气时间、多器官功能障碍综合征及呼吸系统基础疾病等是神经外科重症机械通气患者脱机失败的危险因素（均P＜0.05）。预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.722（95%CI:0.647～0.798）。结论 构建的预测模型能对神经外科重症机械通气患者脱机失败进行准确预测，有助于临床及时制订神经外科重症机械通气患者脱机失败的相关对策。
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