新生儿呼吸机相关性肺炎发生的影响因素及列线图预测风险模型构建

目的探讨新生儿呼吸机相关性肺炎(VAP)发生的影响因素,并构建预测VAP的风险模型。方法回顾性分析2020年7月至2023年8月在本院行机械通气(MV)的391例新生儿的资料,根据是否发生VAP分成VAP组和对照组。对新生儿的一般资料及诊疗资料行单因素分析,利用Logistic回归分析筛查出VAP发生的相关因素,通过R软件中的rms包构建预测VAP的风险模型,并分别以ROC曲线下面积(AUC)、校准曲线检验模型的区分度和准确度。结果391例新生儿中,发生VAP 83例,VAP发生率为21.23%;83例VAP检出病原菌98株,其中革兰氏阳性菌26株(占26.53%),革兰氏阴性菌72株(占73.47%),检出率排在前3名的病菌为肺炎克雷伯菌(占29.59%)、大肠埃希菌(占17.35%)、阴沟肠杆菌(占13.27%);VAP组是否为早产儿、是否为低体重儿、出生时1min Apgar评分、白蛋白含量、插管次数、MV时间、吸痰方式、是否预防性应用抗生素和对照组比较有统计学差异(P<0.05);Logistic回归分析显示,新生儿VAP发生的危险因素主要有早产儿、低体重儿、出生时1min Apgar评分≤7分、插管次数≥2次、机械通气时间≥5d、开放式吸痰、未预防性应用抗生素等7项(P<0.05);模型验证显示,AUC为0.825(95%CI:0.762~0.888),校准曲线拟合较好,拟合优度H-L检验χ^(2)=6.713,P=0.584。结论根据是否为早产儿、是否为低体重儿、出生时1min Apgar评分、插管次数、机械通气时间、吸痰方式、是否预防性应用抗生素构建的列线图风险模型可对新生儿VAP发生起到良好的预测作用。

Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机失败风险预测模型的构建及验证

目的:探讨Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机失败的风险因素,据此建立列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性选取本院2017年2月—2022年2月收治的337例Ⅱ型呼吸衰竭病人为研究对象,根据机械通气撤机失败与否分为失败组和成功组;采用多因素Logistic回归分析法分析Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机失败的影响因素,然后基于多因素分析结果采用R 3.4.3软件绘制列线图模型,另绘制受试者工作特征(ROC)曲线以评估预测模型的预测效能,绘制校准曲线图并采用Bootstrap法检验预测模型的校准度。结果:纳入的337例Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机后,46例撤机失败,失败率为13.65%;多因素分析结果显示,呼吸机相关肺炎、入院时低磷血症、自主呼吸测试(SBT)前低磷血症、SBT前浅快呼吸指数、拔管时清蛋白水平、拔管时C反应蛋白水平、机械通气时间、拔管时氧分压、拔管时二氧化碳分压、拔管时氧合指数、急性生理学及慢性健康状况评分系统(APACHEⅡ)评分是Ⅱ型呼吸衰竭病人机械通气撤机失败的影响因素(P<0.05)。ROC曲线下面积(AUC)为0.875[95%CI(0.813,0.927)],灵敏度和特异度分别为77.27%、86.90%;内部验证一致性指数为0.837,表明校正曲线与标准曲线贴合度较好。结论:Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机失败的影响因素较多,基于影响因素构建的列线图模型具有一定的预测价值,可为预防Ⅱ型呼吸衰竭机械通气病人撤机失败的管理提供参考。

基于LSSVM的低压台区理论线损影响因素综合量化分析

低压台区理论线损影响因素存在很强的复杂性,如网架结构参数、运行方式、负荷水平和管理因素等,但定量的影响特性很难通过传统的机理模型来获取。为实现低压台区理论线损影响因素的综合量化分析,通过最小二乘支持向量机算法,构建了理论线损影响因素分析模型,并在此基础上设计出综合量化分析方法。最终以某地区为案例,应用方法定量分析出该地区低压线路总长、负载率、负荷形状系数和三相不平衡度等因素对理论线损的影响规律,从而为异常治理提供了量化指导依据。

慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的影响因素及其风险预测列线图模型构建

目的探讨慢性阻塞性肺疾病(COPD)合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的影响因素,构建其风险预测列线图模型并进行验证。方法采用便利抽样法选取2020年5月至2022年5月于淮安市第二人民医院行无创呼吸机治疗的COPD合并呼吸衰竭患者为研究对象。纳入样本量为710例,将纳入患者按照7︰3分为建模组(497例)及验证组(213例)。收集患者的临床资料。COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析;采用R 4.1.0软件包及rms程序包建立COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的风险预测列线图模型;采用Hosmer-Lemeshoe拟合优度检验评价该列线图模型的拟合程度;绘制校准曲线以评估该列线图模型预测COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的效能;采用ROC曲线分析该列线图模型对COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的预测价值。结果建模组497例COPD合并呼吸衰竭患者中,治疗失败129例,归为治疗失败组;治疗成功368例,归为治疗成功组。治疗失败组和治疗成功组年龄、机械通气时间和治疗前动脉血氧分压(PaO_(2))、动脉血二氧化碳分压(PaCO_(2))、pH值、呼吸频率、血清白蛋白、C反应蛋白(CRP)及入院时格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、机械通气时间和治疗前PaO_(2)、PaCO_(2)、血清白蛋白、CRP及入院时APACHEⅡ评分是COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的影响因素(P<0.05)。基于多因素Logistic回归分析结果,构建COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的风险预测列线图模型。Hosmer-Lemeshoe拟合优度检验结果显示,建模组该列线图模型拟合较好(χ^(2)=6.355,P=0.607),验证组该列线图模型拟合较好(χ^(2)=6.337,P=0.591)。校准曲线分析结果显示,该列线图模型预测建模组和验证组COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的校准曲线贴近理想曲线。ROC曲线分析结果显示,该列线图模型预测建模组和验证组COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的AUC分别为0.871〔95%CI(0.848,0.915)〕、0.872〔95%CI(0.819,0.925)〕。结论年龄>60岁、机械通气时间延长、治疗前PaO_(2)降低、治疗前PaCO_(2)升高、治疗前血清白蛋白降低、治疗前CRP升高、入院时APACHEⅡ评分升高是COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败的危险因素,基于上述因素构建的列线图模型对COPD合并呼吸衰竭患者无创呼吸机治疗失败具有一定预测价值。

短应力线轧机精度的改进措施

短应力线轧机作为当今冶金轧钢系统中应用最为广泛的小型轧机,具有应力线短、刚度大等优势特点。随着全球制造业的飞速发展,努力提高短应力线轧机的轧制精度以满足社会发展对线材精度的需要。本文对短应力线轧机径向刚度、轴向刚度、累计误差等因素对轧机加工精度的影响进行总结分析,提出短应力线轧机精度的改进措施建议,旨在提高轧机轧制精度的提高,使其更好的为制造业的发展提供服务。

IC封测企业管理评价模式之探讨

文章介绍了封装测试业在国内呈蓬勃发展之势的情况下,2006年国内集成电路封装测试企业达70家,有实力的外资、合资、中资(国有改制、股份制)封装企业都相对集中在长江三角洲一带,中低端封装产能过剩,行业竞争态势日益加剧。阐述了封装测试企业进行精细的成本管理、严格的质量管理、先进的制造管理的重要性和必要性。并借鉴国际先进封装测试企业的制造管理模型和平时的管理心得,归纳整理出一个评价封装测试企业的管理模型。

乳腺x线机半价层与kV关系的研究

半价层（half value layer,HVL）的测量是乳腺X线摄影质量控制中的一个重要部分,也是计算乳腺平均腺体剂量时必须测量的一个参数.半价层的影响因素很多,如kV、靶-滤过材料、照射野大小等.