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目的：将多个ATC模式下进行自主呼吸试验(SBTs)过程中患者的生理学参数整合,建立决策树,评估其对拔管预测的准确性.
方法：选取2007年6月至2008年6月在本院ICU收治的机械通气时间超过48小时的气管插管患者,分别在SBT试验开始后1分钟、30分钟、60分钟进行如下参数测定并记录:分钟通气量(VE),呼吸频率(RR),自主呼吸潮气量(VT),口腔阻断压(P0.1).呼吸浅快指数(RSBI)和P0.1×RSBI可以通过以上测量值根据公式计算得出。RSB变化率(△RSBI30)=RSBI-30/RSBI-1*100(RSBI-30为SBTs开始后30分钟时测得的RSBI)
结果：以SBTs开始后30分钟时测得的RSBI(RSBI-30)≤105breaths·min-1·L-1为标准，预测拔管成功的敏感性为88.7％、特异性为64.3%,PPV为92.6%,NPV为52.9%，准确性为84.7%。以SBTs开始后30分钟时测得的P0.1×RSBI(P0.1×RSBI-30)≤328 cmH20·breaths·min-1·L-1为标准，预测拔管成功的敏感性为88.7%、特异性为85.7%,PPV为96.9%,NPV为60.0%，准确性为88.2%.决策树的建立采用CRT(classification and regression tree model)算法，CRT分析选择RSBI-1、P0.1×RSBI-30、△RSBI30-1三个变量对两组患者(拔管成功组和拔管失败组)进行分类，最终将其分割为精确、类似同质的子集合。如果328≤P0.1×RSBI-30<474并且RSBI-1>112，则该分类中只包括拔管成功患者，无拔管失败患者。如果P0.1×RSBI-30>474而△RSBI30-1≤98，则该分类中只包括成功患者，无失败患者。决策树模型预测成功撤机的敏感性98.6%，特异性85.7%，阳性预测值(PPV)97.2%.阴性预测值(NPV)92.3%，预测准确性为96.5%:该模型对于预测成功撤机的ROC曲线(图4)下面积为0.93(95%CI:0.82-1.0)，标准误(Sx)为0.05，与0.5(参考线)相比具有统计学意义(P
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