临床麻醉学杂志

作者：李鹏,朱静文,许开伟,张玉,傅海峰,杜文文

单位：325000,温州医科大学附属第一医院麻醉科,浙江省人民医院麻醉科,325000,温州医科大学附属第一医院麻醉科,325000,温州医科大学附属第一医院麻醉科,325000,温州医科大学附属第一医院麻醉科,325000,温州医科大学附属第一医院麻醉科

关键词：随机森林,大手术,延迟拔管,危险因素,预测模型,

基金：浙江省中医药卫生科技项目（2023ZL086）

目的：基于随机森林算法分析非急诊大手术后延迟拔管的影响因素，建立并验证术后延迟拔管的预测模型。方法：回顾性收集2018年1月至2022年12月全麻下行非急诊大手术的7 528例患者的临床资料。根据术后2 h内是否拔管，将患者分为两组：非延迟拔管组（≤2 h）和延迟拔管组（>2 h）。将患者按照7∶3分为训练集和验证集，通过LASSO回归、Logistic回归筛选术后延迟拔管的预测因素，采用随机森林算法建立并验证预测模型。结果：有123例（1.6%）出现术后延迟拔管。ASA分级、科室、术中使用氟比洛芬酯、右美托咪定、激素、术中出现低钙血症、重度贫血、术中输血、气道痉挛是术后延迟拔管的独立预测因素。基于随机森林算法建立的预测模型在验证集中的曲线下面积（AUC）为0.751（95%CI 0.742~0.778），敏感性98.1%，特异性41.9%。结论：基于随机森林算法建立的非急诊大手术后拔管延迟的预测模型具有较好的预测性能，利用该模型有助于预防非急诊大手术后延迟拔管。

来源：2024年第01期

《临床麻醉学》期刊编辑部

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