【摘 要】
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目的筛选慢性阻塞性肺疾病急性加重患者发生Ⅱ型呼吸衰竭的危险因素,并以此建立预测模型,为疾病发生早期提供预警。方法选取重庆医科大学7家附属医疗机构2014年1月1日-2020年12月31日收治的因慢阻肺急性加重就诊的40岁以上患者1252例,根据住院期间是否发生Ⅱ型呼吸衰竭分为病例组（242例）与对照组（1010例）。单因素分析和“套索算法+多因素logistic回归分析”用于筛选独立危险因素。RF
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目的筛选慢性阻塞性肺疾病急性加重患者发生Ⅱ型呼吸衰竭的危险因素,并以此建立预测模型,为疾病发生早期提供预警。方法选取重庆医科大学7家附属医疗机构2014年1月1日-2020年12月31日收治的因慢阻肺急性加重就诊的40岁以上患者1252例,根据住院期间是否发生Ⅱ型呼吸衰竭分为病例组（242例）与对照组（1010例）。单因素分析和“套索算法+多因素logistic回归分析”用于筛选独立危险因素。RF、XGBoost、SVM三种机器学习算法构建预测模型,并以Logistic模型作为对照。结果24项指标被纳入研究,单因素分析筛选出17项差异有统计学意义的指标,“套索算法+多因素logistic回归分析”筛选出5项独立危险因素,分别为病程时间、降钙素原、D二聚体、粒淋比及肺通气功能障碍。测试集中,Logistic、RF、XGBoost和SVM模型ROC曲线下面积（AUC）分别为0.886、0.903、0.876和0.869。依据Logistic模型建立诺谟图,证明其拥有良好的校准度与临床实用性。结论本研究构建的临床预测模型对慢阻肺急性加重合并Ⅱ型呼吸衰竭具有良好的预测效果,能够用于重庆地区慢阻肺急性加重合并Ⅱ型呼吸衰竭的预测。
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