临床麻醉学杂志

作者：马国婷,贾晓琴,张东,王玲凯,阎文军

单位：730000,兰州市,甘肃省人民医院麻醉科,730000,兰州市,甘肃省人民医院麻醉科,730000,兰州市,甘肃省人民医院麻醉科,730000,兰州市,甘肃省人民医院麻醉科,730000,兰州市,甘肃省人民医院麻醉科

关键词：麻醉恢复室,多标签分类,可解释性,风险因素,联合预测,

基金：甘肃省自然科学基金面上项目（23JRRA1296）；甘肃省临床医学研究中心建设项目（21JR7RA675）；甘肃省人民医院人才库项目（2024KYQDJ-C-27）

目的：探讨麻醉恢复室内多种并发症的发生情况及其相关风险因素，构建并验证可解释的多标签分类预测模型。方法：选择2023年11月至2024年10月择期全身麻醉下手术后转入麻醉恢复室的患者10 313例，男5 416例，女4 897例，年龄≥18岁，按7∶3比例随机划分为训练集(n=7 220)和验证集(n=3 093)。持续监测和评估患者是否发生呼吸系统不良事件、低体温、血流动力学不稳定、恶心/呕吐、躁动/谵妄、疼痛及非疼痛症状7类麻醉恢复室常见并发症。采用多标签分类学习技术在训练集中构建二进制相关性、分类器链、集成分类器链和多标签k近邻4种预测模型，并在验证集中通过汉明损失、准确度、精确度、召回率和F1分数评估模型性能。通过Shapley加法解释对表现最佳的模型进行全局和局部的可解释性分析。结果：有4 854例（47.1%）患者至少发生一种并发症，2 723例（26.4%）患者同时出现两种或以上并发症。年龄≥65岁、女性、BMI≥28 kg/m2、麻醉时间≥4 h及术后镇痛是预测麻醉恢复室并发症的5个关键特征。分类器链模型表现最佳，汉明损失为0.119、准确度为0.881、精确度为0.888、召回率为0.987以及F1分数为0.934。结论：结合可解释性的多标签分类模型能够有效预测麻醉恢复室内并发症，并揭示各并发症的特定风险因素，为术后早期并发症的综合管理提供可预测、可操作的方法。

来源：2025年第08期

《临床麻醉学》期刊编辑部

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