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目的:研究无创参数SpO2/FiO(2S/F)和PaO2/FiO(2P/F)之间的关系,探索使用无创参数辨识急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)患者疾病严重程度的可能性.方法:访问重症医学信息数据库(Medi-cal Information Mart for Intensive Care,MIMIC-Ⅲ),获取患者相关生理参数,将患者数据随机分为训练集和测试集.使用训练集,利用广义线性回归模型,建立lg(S/F)与lg(P/F)之间的线性关系,选择最优的回归方程作为对数线性回归模型,并将lg(S/F)与lg(P/F)之间的线性关系和S/F与P/F之间的线性关系进行对比研究.使用测试集,比较2种模型对于P/F在100(重度ARDS)、200(中度ARDS)、300(轻度ARDS)处的辨识效果.结果:在训练集(n=61634)上推导出lg(P/F)与lg(S/F)之间的线性关系:lg(S/F)=1.277+0.437×lg(P/F)(r=0.66,P<0.0001),并确定了P/F在100、200、300处对应的S/F阈值为131、201、271.在测试集(n=26758)上使用S/F阈值验证了其辨识效果,且较传统线性回归模型辨识结果有了明显改善.结论:通过研究,认为在患者血气分析结果缺失的情况下,可以使用无创参数SpO2/FiO2代替PaO2/FiO2作为ARDS患者病情诊断的辅助手段.

作者:赵惠军;杨鹏程;王亚林

来源:医疗卫生装备 2018 年 39卷 3期

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作者:
赵惠军;杨鹏程;王亚林
来源:
医疗卫生装备 2018 年 39卷 3期
标签:
急性呼吸窘迫综合征 血氧饱和度 血气分析 动脉血氧分压 吸入氧体积分数 acute respiratory distress syndrome SpO2 blood gas analysis PaO2 FiO2
目的:研究无创参数SpO2/FiO(2S/F)和PaO2/FiO(2P/F)之间的关系,探索使用无创参数辨识急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)患者疾病严重程度的可能性.方法:访问重症医学信息数据库(Medi-cal Information Mart for Intensive Care,MIMIC-Ⅲ),获取患者相关生理参数,将患者数据随机分为训练集和测试集.使用训练集,利用广义线性回归模型,建立lg(S/F)与lg(P/F)之间的线性关系,选择最优的回归方程作为对数线性回归模型,并将lg(S/F)与lg(P/F)之间的线性关系和S/F与P/F之间的线性关系进行对比研究.使用测试集,比较2种模型对于P/F在100(重度ARDS)、200(中度ARDS)、300(轻度ARDS)处的辨识效果.结果:在训练集(n=61634)上推导出lg(P/F)与lg(S/F)之间的线性关系:lg(S/F)=1.277+0.437×lg(P/F)(r=0.66,P<0.0001),并确定了P/F在100、200、300处对应的S/F阈值为131、201、271.在测试集(n=26758)上使用S/F阈值验证了其辨识效果,且较传统线性回归模型辨识结果有了明显改善.结论:通过研究,认为在患者血气分析结果缺失的情况下,可以使用无创参数SpO2/FiO2代替PaO2/FiO2作为ARDS患者病情诊断的辅助手段.