【摘要】 目的：构建神经重症患者呼吸机脱机困难的预测模型，为筛选脱机困难高危人群提供评估工具。方法：回顾性收集浙江省某三级甲等医院2023年1月～2023年8月377例神经重症患者病历资料，根据患者是否发生脱机困难分为发生组和未发生组，采用logistic回归进行危险因素分析，构建风险预测模型。纳入2023年9月～2023年12月165例病例对模型进行预测能力检验。结果：本研究的脱机困难发生率为48.5%。机械通气天数、GCS分级、APACHE II评分和BNP是神经重症患者脱机困难的独立危险因素，并构建风险预测模型。该模型的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验p=0.856，ROC曲线下面积(AUC)=0.826。结论：本研究构建的风险预测模型拟合度良好，具有较好的预测能力，可为临床医护人员筛选神经重症脱机困难的高危患者提供技术支持。

王海燕,祁学峰,张薇,倪远泉,谢翠娥,姚梅琪,王丽竹. 神经重症患者呼吸机脱机困难的风险预测模型研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2025,34(6): 888-891.
DOI号:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2025.06.026

基金项目：浙江省医药卫生科技项目（2023KY740）
伦理审批号：浙江大学医学院附属第二医院人体研究伦理委员会[2022伦审研第（0594）号]

关键词： 神经重症 呼吸机 脱机困难 危险因素 预测模型