简介：摘要目的探讨基于COX模型分析流产关爱后重复流产发生原因。方法选取2017年1月至2019年5月在河源市妇幼保健院实施人工流产手术，接受流产后关爱并完成术后随访1年的女性(486名)为研究对象。采取回顾性调查法，对486名女性术后1个月、3个月、6个月及12个月的随访资料进行调查，并根据调查结果将其分为重复流产组52名和非重复流产组434名，采用COX模型回归分析法对流产关爱后重复流产发生的相关危险影响因素进行分析。结果根据对人工流产妇女进行PAC咨询服务后的调查结果显示，在术后随访12个月期间内486例研究对象中，52例发生重复流产，占总例数的10.70%；434例未发生重复流产，占总例数的89.30%。单因素分析结果显示，流产妇女年龄、婚姻状况、文化程度、避孕知识认知水平、既往产史、生殖健康知识、既往孕史、术后6个月避孕措施及术后12个月避孕措施均为流产关爱后重复流产发生的相关影响因素(P<0.05)；COX多元回归分析结果显示，年龄、避孕知识认知水平、既往孕史、术后6个月避孕措施及术后12个月避孕措施均为流产关爱后重复流产发生的独立因素(均P<0.05)。结论年龄、避孕知识认知水平、既往孕史、术后6个月避孕措施及术后12个月避孕措施均为流产关爱后重复流产发生的独立因素。因此，针对上述因素应加强全程规范化的流产后关爱服务，院内配备专人负责和加强培训，院外增加随访干预深度及广度，将避免重复流产的服务不断拓展，鼓励社会及家庭给予更多的支持和关注，切实保障广大女性的生殖健康。

简介：摘要限制性立方样条Cox比例风险回归模型分析是流行病学多因素生存分析的重要方法。本研究通过对典型Cox比例风险回归模型和限制性立方样条Cox比例风险回归模型比较，阐述了典型Cox比例风险回归模型的局限性，以及限制性立方样条Cox比例风险回归模型基本原理与实现过程。在随访数据不满足典型Cox比例风险回归模型应用条件时，可采用该方法实现连续性暴露与结局之间的关联分析。

简介：摘要目的基于肿瘤基因组图谱(TCGA)计划数据库构建脑胶质瘤Cox比例风险回归模型，并在中国脑胶质瘤基因组图谱计划(CGGA)数据库中验证，探讨该模型对预后的评估价值。方法回顾性分析TCGA数据库中668例脑胶质瘤患者(试验组)、CGGA数据库中619例脑胶质瘤患者(验证组)的临床资料及其胶质瘤组织RNA测序数据，同时选取5例来源于TCGA数据库的正常脑组织样本的RNA测序数据作为对照。筛选TCGA数据库中脑胶质瘤与正常组织间的差异基因。在试验组中应用Cox回归方法建立风险模型。分别在试验组和验证组中，采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线、Log-rank法检验高、低风险患者的生存差异，采用单因素、多因素Cox回归分析法分析影响脑胶质瘤患者预后的因素；将独立预后因素纳入分析，绘制列线图。高风险组中高表达的基因用于基因本体(GO)功能富集分析。结果试验组与验证组的年龄(<40岁或≥40岁)、性别、生存期差异均无统计学意义(均P>0.05)，但世界卫生组织(WHO)肿瘤分级、病理类型分布、异柠檬酸脱氢酶1/2(IDH1/2)突变率等差异均有统计学意义(均P<0.05)。筛选出SHD、MRC2、RPLP0P6、HOXA5、SULF2、FOXJ1、CDKN2A、NKX2-5、PLEKHA4及CDK4共10个差异基因，用于构建Cox比例风险回归模型；模型风险值>0.646为高风险，≤0.646为低风险。试验组中高风险患者的1、3、5年生存率分别为66.6%、27.7%和17.8%，而低风险患者的1、3、5年生存率分别为98.4%、88.2%和73.6%；验证组中高风险患者的1、3、5年生存率分别为69.0%、40.1%和30.6%，而低风险患者的1、3、5年生存率分别为91.0%、76.7%和63.3%。试验组和验证组高、低风险患者生存期差异均有统计学意义(均P<0.05)；单因素和多因素Cox回归分析结果显示，年龄≥40岁(HR＝3.031，95%CI：2.152～4.269，P<0.001)、WHO肿瘤分级Ⅳ级(HR＝1.961，95%CI：1.494～2.575，P<0.001)及Cox比例风险回归模型高风险(HR＝3.100，95%CI：1.915～5.020，P<0.001)是影响预后的独立危险因素，用于构建个体化评估患者1、3、5年生存概率的列线图，其预测结果与患者预后匹配度高，一致性指数为0.844。GO功能富集分析结果显示，高风险组中高表达的基因与肿瘤的微环境、免疫调节等13项功能关系密切。结论基于转录组测序数据构建的Cox比例风险回归模型和列线图或可用于脑胶质瘤患者的预后评估。

简介：摘要队列研究的特点之一是暴露因素会随时间而改变，如何充分利用暴露因素及其协变量的变化及其相互关系，从而获得更真实的暴露因素与结局关系是目前的研究热点。本研究以开滦队列为例，探讨基于基线暴露状态、随时间变化的暴露信息以及同时控制依时混杂因素时，如何利用Cox比例风险回归及其拓展模型，包括依时Cox回归及边际结构模型，探讨FPG与肝癌的关系，概述并比较了上述拓展模型的基本原理、应用条件、估计结果及结果解释。

简介：摘要目的探讨Cox健康行为互动模式对糖尿病患者自我管理行为和生活质量的影响。方法采用便利抽样法，选择2019年1－4月在华中科技大学同济医学院附属协和医院内分泌科住院的120例2型糖尿病患者为研究对象，将2019年1—2月住院的60例糖尿病患者设为对照组，将2019年3—4月住院的60例患者设为观察组。对照组给予常规护理，观察组采用依据Cox健康行为互动模式制订的干预措施进行干预。分别于患者入院24 h内、出院后3个月采用2型糖尿病患者自我管理行为量表和糖尿病患者生存质量特异性量表对患者进行评价。结果对照组和观察组分别回收有效问卷51、54份。干预前，两组患者的饮食控制、运动依从性、监测依从性、足部护理得分比较，差异无统计学意义（P>0.05）；干预后观察组患者的饮食控制、运动依从性、监测依从性、足部护理得分高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。干预前，两组患者的生理功能、心理/精神、社会关系、治疗4个维度得分比较，差异均无统计学意义（P>0.05）；干预后观察组患者的心理/精神、社会关系、治疗3个维度得分低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）；两组患者干预后的生理功能维度得分比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论Cox健康行为互动模式可以提高糖尿病患者的自我管理行为，并且能够改善患者生活质量中的心理/精神、社会关系和治疗情况。

简介：【 摘要】 目的：探讨 Tumstatin 中具有抗血管生成活性的 T7 肽片段可能的调控靶蛋白，进一步研究 T7 肽抗肿瘤血管生成的机制。 方法： 1 ．建立 HepG 2 肝癌裸鼠移植瘤模型，随机分为对照组， T7 肽低剂量 (2.2mg/kg/d) 组， T7 肽高剂量组 (4.4mg/kg/d) 组， 5-FU(20 mg/kg) 组，每组 10 只。连续干预 21 天 , 观察 T7 肽对肿瘤生长的抑制作用。 2. 采用免疫组织化学法检测各组肿瘤组织 COX-2 蛋白水平表达 。 结果： 5-FU 组， T7 肽高、低剂量组与对照组肿瘤重量比较差异有统计学意义（ P<0.05 ）。三个给药组 IR 分别为 63.6% 、 50.6% 、 28.6% 。 T7 肽高、低剂量组中 COX-2 蛋白表达降低（ P<0.01 ）。 结论： T7 肽可抑制 HepG 2 肝癌组织中 COX-2 的表达，抑制肝癌的生长，降低肿瘤重量和体积。

简介：摘要：目的：本文旨在分析通过对环氧化酶 -2（ Cyclooxygenase-2,COX-2)基因启动子多态性与帕金森病 (Parkinson’s disease,PD)的关联分析，阐明 PD患者常见的基因型，为 PD诊断治疗提供临床依据，探索 PD诊断与治疗的新方法。方法：通过应用病例对照的研究方法，收集 68例 PD患者及 68例年龄、性别相匹配的健康对照组的空腹静脉血并提取 DNA样本 ,分别使用多聚酶链式反应 -限制性片段长度多态性分析法 (PCR-RFLP)和 PCR-TaqMan探针检测法测定和分析 COX-2基因启动子区多态性的基因分型，并对结果进行统计学分析。结论： GIGYF2基因 rs532658514位点 GG基因型和 rs1190036525位点 AC基因型与帕金森病发生有显著相关性。

简介：摘要目的探讨基于Cox健康行为互动模式（Cox-IMCHB）的理论对肝移植术后患者进行护理干预，改善患者的健康结局和生活质量的效果。方法选取2014年10月—2016年8月吉林大学第一医院符合纳入标准的65例患者作为研究对象，按手术时间先后顺序将患者分为对照组32例和观察组33例。对照组患者接受肝移植术后常规护理，观察组患者依据Cox-IMCHB理论评估后给予综合护理。分别于术后1、6个月收集两组患者治疗依从性、随访情况和对护理服务的满意度情况。结果术后1个月两组患者依从性差异无统计学意义（P>0.05）。术后6个月，观察组的治疗依从性总分为42.00（40.00，43.00）分、自我监测依从性得分2.00（2.00，3.00）分、生活习惯依从性得分17.00（16.00，18.00）分，随访依从性得分7.00（7.00，8.00）分，均高于对照组，差异具有统计学意义（P<0.01）。术后1个月两组患者满意度和随访率差异无统计学意义（P>0.05），术后6个月，观察组对护理服务的满意度和随访率均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论在Cox-IMCHB理论指导下对肝移植术后患者进行护理干预，可以有效提高患者的远期治疗依从性、随访率和护理服务的满意度，从而促进良好的健康结局。

简介：无

简介：摘要：在高中生物教学中有效强化具体的模仿方法以及模型构建促进学生的生物学习能力以及合作能力的提升，促使学生在模型建构中初步掌握生物基础性概念，注重将生物学习内容有效解决生活实际中的问题，全方位提升学生实际问题的解决能力。在本文中则是进一步针对高中生物教学中所涉及到的具体的模型概念、模型方法以及模型构建等进行全方位的论述，从而为高中生物教师提供具体的参考依据。

简介：摘要目的探讨机器学习算法和COX列线图在肝细胞癌术后生存预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2012年1月至2017年1月中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院收治的375例肝细胞癌行根治性肝切除术患者的临床病理资料；男304例，女71例；中位年龄为57岁，年龄范围为21～79岁。375例患者通过计算机产生随机数方法以8∶2比例分为训练集300例和验证集75例，应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络机器学习算法构建肝细胞癌患者术后生存的预测模型，筛选性能最优的机器学习算法预测模型；构建肝细胞癌患者术后生存预测的COX列线图预测模型；比较最优机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测肝细胞癌患者术后生存的性能。观察指标：(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。(4)COX列线图预测模型构建及验证。(5)随机森林机器学习算法预测模型与COX列线图预测模型预测性能评价。采用门诊或电话方式进行随访，了解患者生存情况。随访时间截至2019年12月或患者死亡。正态分布的计量资料以±s表示，组间比较采用配对t检验。偏态分布的计量资料以M(P25，P75)或M(范围)表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数表示，当Tmin≥5，N≥40时，组间比较采用χ2检验；当1≤Tmin≤5，N≥40时，采用校正χ2检验；当Tmin<1或N<40时，采用Fisher确切概率法。采用Kaplan-Meier法计算生存率和绘制生存曲线。采用COX比例风险模型进行单因素分析，将P<0.2的变量纳入Lasso回归分析，根据λ值筛选影响预后的变量，最后将变量纳入COX比例风险模型进行多因素分析。结果(1)训练集与验证集患者临床病理资料分析：训练集和验证集患者微血管侵犯(无、有)，肝硬化(无、有)分别为292、8例，105、195例和69、6例，37、38例，两组患者比较，差异均有统计学意义(χ2＝4.749，5.239，P<0.05)。(2)训练集与验证集患者随访及生存情况：训练集与验证集患者均获得随访。训练集300例患者随访时间为1.1～85.5个月，中位随访时间为50.3个月。验证集75例患者随访时间为1.0～85.7个月，中位随访时间为46.7个月。375例肝细胞癌患者术后1、3年总体生存率分别为91.7%、79.5%。训练集和验证集患者术后1、3年总体生存率分别为92.0%、79.7%和90.7%、81.9%。两组患者术后生存情况比较，差异无统计学意义(χ2＝0.113，P>0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及验证。①筛选最优机器学习算法预测模型：根据变量对预测肝细胞癌术后3年生存的信息增益度，应用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林和人工神经网络5种机器学习算法对肝细胞癌临床病理因素进行变量综合排名。筛选主要预测因素为乙型肝炎e抗原(HBeAg)、手术方式、肿瘤最大直径、围术期输血、肝被膜侵犯、肝脏Ⅳ段侵犯。将预测因素前3、6、9、12、15、18、21、24、27、29个变量依次引入5种机器学习算法。其结果显示：当引入9个变量时，逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林机器学习算法预测模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)趋于稳定。当引入变量>12个时，人工神经网络机器学习算法预测模型AUC波动明显，逻辑回归、支持向量机机器学习算法预测模型AUC稳定性可继续改善，而随机森林机器学习算法预测模型AUC接近0.990，说明随机森林机器学习算法预测模型为最优机器学习算法预测模型。②随机森林机器学习算法预测模型优化和验证：将预测因素29个变量依次引入随机森林机器学习算法预测模型中，构建训练集最佳随机森林机器学习算法预测模型。其结果显示：当引入变量＝10个时，网格搜索法示最佳决策树结点个数＝4，最佳决策树数目＝1 000；当引入变量≥10个时，随机森林机器学习算法预测模型AUC稳定在0.990左右。其中当引入变量＝10个时，随机森林机器学习算法预测模型预测训练集术后3年总体生存AUC为0.992，灵敏度为0.629，特异度为0.996，预测验证集术后3年总体生存AUC为0.723，灵敏度为0.177，特异度为0.948。(4)COX列线图预测模型构建及验证。①训练集患者术后生存因素分析。单因素分析结果显示：HBeAg、甲胎蛋白、围术期输血、肿瘤最大直径、肝被膜侵犯、肿瘤分化程度是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素(风险比＝1.958，1.878，2.170，1.188，2.052，0.222，95%可信区间为1.185～3.235，1.147～3.076，1.389～3.393，1.092～1.291，1.240～3.395，0.070～0.703，P<0.05)。将P<0.2的临床病理因素纳入Lasso回归分析，其结果显示：性别，HBeAg，甲胎蛋白，手术方式，围术期输血，肿瘤最大直径，肿瘤位置在肝脏Ⅴ段和肝脏Ⅷ段，肝被膜侵犯，肿瘤分化程度(高分化、中高分化、中分化、中低分化)是影响肝细胞癌患者术后生存的相关因素。进一步将上述临床病理因素纳入多因素COX回归分析，其结果显示：HBeAg、手术方式、肿瘤最大直径是肝细胞癌患者术后生存的独立影响因素(风险比＝1.770，8.799，1.142，95%可信区间为1.049～2.987，1.203～64.342，1.051～1.242，P<0.05)。②COX列线图预测模型的构建和验证：将训练集COX多因素分析结果中P≤0.1的临床病理因素引入Rstudio软件及其rms软件包，构建训练集COX列线图预测模型。COX列线图预测模型预测术后总体生存的C-index为0.723(se＝0.028)，预测训练集术后3年总体生存AUC为0.760，预测验证集术后3年总体生存AUC为0.795。训练集校准图验证显示COX列线图预测模型对术后生存有较好预测效果。COX列线图回归函数＝0.627 06×HBeAg(正常＝0，异常＝1)＋0.134 34×肿瘤最大直径(cm)＋2.107 58×手术方式(腹腔镜＝0，开腹手术＝1)＋0.545 58×围术期输血(无输血＝0，输血＝1)－1.421 33×高分化(非高分化＝0，高分化＝1)。计算所有患者COX列线图风险评分，应用Xtile软件寻找COX列线图风险评分最佳阈值，风险评分≥2.9分为高危组，风险评分<2.9分为低危组。Kaplan-Meier总体生存曲线结果显示：训练集低危组和高危组患者术后总体生存比较，差异有统计学意义(χ2＝33.065，P<0.05)。验证集低危组和高危组患者术后总体生存比较，差异有统计学意义(χ2＝6.585，P<0.05)。进一步采用决策曲线分析结果显示：联合HBeAg、手术方式、围术期输血、肿瘤最大直径和肿瘤分化程度因素的COX列线图预测模型预测性能优于单一因素的预测性能。(5)随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测性能评价：通过对2种模型中共同含有的重要变量(肿瘤最大直径)进行分析，并将2种模型通过预测误差曲线进行比较，观察2种模型的预测差异。其结果显示：肿瘤最大直径为2.2 cm时，随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为77.17%和74.77%(χ2＝0.182，P>0.05)；肿瘤最大直径为6.3 cm时，随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为57.51%和61.65%(χ2＝0.394，P>0.05)；肿瘤最大直径为14.2 cm时，随机森林机器学习算法和COX列线图预测模型预测患者术后3年生存率分别为51.03%和27.52%(χ2＝12.762，P<0.05)。随着肿瘤最大直径增加，2种模型预测患者生存率差异增大。验证集中，随机森林机器学习算法预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.723，COX列线图预测模型预测患者术后3年总体生存AUC为0.795，两者比较，差异有统计学意义(t＝3.353，P<0.05)。采用Bootstrap交叉验证结果显示：随机森林机器学习算法预测模型和COX列线图预测模型预测3年生存的整合Brier得分分别为0.139、0.134，COX列线图预测模型预测误差低于随机森林机器学习算法预测模型。结论与机器学习算法预测模型比较，COX列线图预测模型预测肝细胞癌术后3年生存性能更佳，且其变量少，易于临床使用。

简介：摘要：

简介：摘要目的研究选择性环氧化酶2(COX-2)抑制剂尼美舒利(NIM)单独应用以及联合顺铂(DDP)对肺癌A549细胞裸鼠移植瘤血管生成的影响及其机制，为肺癌的治疗提供新思路。方法培养肺癌A549细胞，构建肺癌A549裸鼠移植瘤模型。依据随机数字表法将研究对象分为4组进行药物干预：对照组、NIM组、DDP组、NIM＋DDP组，每组8只，观察一般状态。给药后第22天处死裸鼠，获取肿瘤组织，测量称取瘤重、瘤径，计算并比较各组体积抑瘤率。用CD31标记微血管，采用微血管计数法检测各组微血管密度。采用免疫组织化学检测肺癌A549裸鼠移植瘤内血管内皮生长因子的表达。结果本研究成功构建肺癌A549裸鼠移植瘤模型。NIM＋DDP组第9、13、17、21天的移植瘤体积增长较其他3组慢(P值均<0.001)。NIM＋DDP组体积抑瘤率最大。NIM＋DDP组较其他3组移植瘤微血管密度低(F＝27.861，P<0.001)。结论选择性COX-2抑制剂单独使用有抑制新生血管生成的作用，推测选择性COX-2抑制剂具有抗肿瘤能力，可能成为肺癌靶向治疗因子。选择性COX-2抑制剂联合DDP对新生血管因子表达的抑制效果更显著，对肺癌A549细胞裸鼠移植瘤的生长的抑制更显著。

简介：摘要目的探讨长链非编码RNA(lncRNA)COX10-AS1在肾癌组织和细胞系中的表达及其对肾癌细胞增殖和迁移的影响。方法荧光实时定量PCR(qRT-PCR)检测经病理确诊为肾癌组织和癌旁组织的手术标本、肾癌细胞系(786-O、CaKi-1、A498、ACHN)和正常肾小管上皮细胞系(HK-2)中COX10-AS1的表达。以表达最低的ACHN细胞为研究对象，分为对照组和实验组，对照组细胞转染载有无意义序列的阴性对照质粒，实验组细胞转染载有COX10-AS1表达序列的质粒。qRT-PCR检测两组细胞中COX10-AS1的表达水平，MTS法和细胞划痕实验检测ACHN细胞的增殖和迁移能力。qRT-PCR检测两组细胞中MFN2 mRNA的表达水平，免疫印迹法(Western blotting)检测两组细胞中MFN2、Ras-NF-κB信号通路蛋白的表达情况。计量资料以均数±标准差(Mean±SD)表示，两组间比较采用t检验，多组间比较采用单因素方差分析。结果肾癌组织COX10-AS1表达明显低于癌旁组织(P<0.01)，肾癌细胞系COX10-AS1表达明显低于肾小管上皮细胞(P<0.05)，ACHN细胞中COX10-AS1的表达最低(P<0.01)，上述差异均具有统计学意义。与对照组细胞相比，实验组ACHN细胞中COX10-AS1的表达明显增加，差异具有统计学意义(P<0.01)。与对照组细胞相比，实验组ACHN细胞增殖活力明显降低，细胞迁移能力明显降低，差异均具有统计学意义(P<0.01)。与对照组细胞相比，实验组ACHN细胞中MFN2 mRNA的表达明显增加(P<0.01)，MFN2蛋白表达明显增加(P<0.01)，Ras-NF-κB信号通路蛋白表达明显降低(P<0.05)，上述差异均具有统计学意义。结论COX10-AS1在肾癌组织和细胞系中表达降低，COX10-AS1可能通过促进MFN2基因的表达，抑制ACHN细胞的增殖和迁移能力。

简介：摘要： 在我国大力提倡退耕还林的前提下 ,森林资源得到了有效地保护。由于近几年来森林火灾不断发生 ,导致森林资源受到巨大的破坏 ,影响了人们正常的生活以及社会发展。做好目前的森林防火工作 ,是保护自然生态环境最有效的手段。

简介：

简介：摘要：高中数学是一门难度较大的学科，想要有效提升教学效率，就需要利用模型教学去优化教学思维，帮助学生扩散其想象力。因此，在高中数学教学中，教师需要去培养学生的模型思想，并且结合相关的数学理念，进而去增强学生的综合素质。本文从培养建模意识、渗透建模方法、培养建模意识这三个方面进行讨论。

简介：摘要目的通过血流动力学、液体平衡相关参数建立脱机失败预测模型以指导临床脱机。方法回顾性分析2017年1月1日至2018年12月31日入住天津市第三中心医院重症医学科有创机械通气时间>24 h并进行脱机试验患者的临床资料。搜集患者入重症监护病房（ICU）24 h内的基线资料、脉搏指示连续心排血量监测（PiCCO）的血流动力学参数、B型利钠肽（BNP）、尿量、液体平衡量以及脱机前24 h内PiCCO监测的血流动力学参数、BNP、尿量、液体平衡量、利尿剂使用、去甲肾上腺素使用、机械通气期间连续性肾脏替代治疗（CRRT）使用情况。根据是否脱机成功将纳入患者分为脱机成功组和脱机失败组，比较两组间各变量的差异，将脱机前24 h内差异有统计学意义的变量纳入Logistic回归分析中，建立脱机失败预测模型，并找出造成脱机失败的可能因素。结果共有159例患者纳入研究，其中脱机成功138例，脱机失败21例。两组入ICU 24 h内PiCCO监测参数、BNP、尿量、液体平衡量比较差异均无统计学意义；两组脱机前24 h内BNP（χ2＝9.262、P＝0.026）、中心静脉压（CVP；χ2＝7.948、P＝0.047）、左室收缩力指数（dPmx；χ2＝10.486、P＝0.015）、尿量（χ2＝8.921、P＝0.030）、液体平衡量（χ2＝9.172、P＝0.027）差异均有统计学意义。此外，为完善模型和提高预测准确率，将脱机前心排血指数（CI；χ2＝7.789、P＝0.051）也纳入预测模型。最终将脱机前24 h内BNP、CVP、CI、dPmx、尿量、液体平衡量纳入Logistic回归模型，其预测脱机失败的准确率为92.9%，敏感度为100%，特异度为76.8%；用年龄和去甲肾上腺素使用进行校正后，其准确率为94.2%，敏感度为100%，特异度为81.2%。结论以PiCCO监测指标联合液体平衡指标建立脱机失败预测模型预测脱机的准确率高，能指导临床脱机。

简介：

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