恶性肿瘤合并急性呼吸窘迫综合征患者撤机困难风险预测模型构建与验证

摘要

目的 分析恶性肿瘤合并急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者撤机困难的独立危险因素,并构建个体化风险预测的列线图模型。方法 回顾性收集2021年1月至2025年12月河南省肿瘤医院ICU收治的186例恶性肿瘤合并ARDS患者的临床资料,采用随机数字表法按7:3的比例随机分为训练集(130例)和验证集(56例),基于LASSO和Logistic回归确立危险因素,构建撤机困难风险预测模型列线图并分析模型效能。结果 多因素Logistic回归分析显示,肺部原发/转移灶、近期免疫检查点抑制剂治疗、中性粒细胞/淋巴细胞比值升高、白蛋白<30g/L、急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ评分升高是患者发生撤机困难的独立危险因素(OR=3.864,P=0.001;OR=4.125,P=0.002;OR=1.245,P=0.010;OR=3.562,P=0.003;OR=1.185,P=0.009)。根据以上5种变量构建预测列线图模型,该模型的训练集AUC为0.915(95%CI:0.865～0.965),验证集AUC为0.902(95%CI:0.832～0.972);校准曲线结果均显示该模型预测概率和实际发生概率一致性良好;Hosmer-Lemeshow检验结果显示模型拟合度较好;决策曲线分析显示该模型可获得较好的临床决策净获益。结论 本研究构建的风险预测模型能够较好预测恶性肿瘤合并ARDS患者发生撤机困难的风险,可作为临床早期识别撤机困难高危患者、优化撤机策略及配置重症医学资源的辅助工具。

关键词

恶性肿瘤 / 急性呼吸窘迫综合征 / 撤机困难 / 免疫检查点抑制剂 / 免疫状态 / 列线图 / 预测模型