胸腔镜肺切除术后麻醉恢复室低氧血症预测模型的开发与验证：一项多中心队列研究

　　本研究通过多中心数据构建并验证了胸腔镜肺切除术后PACU低氧血症（SpO2≤90%持续>1分钟）的预测列线图（Nomogram），整合年龄、BMI、吸烟史、FEV1/FVC、运动耐量（METs）、术后疼痛（VAS）及苏醒延迟等7项独立预测因子，模型展现出优异判别力（AUC 0.841–0.864）和临床净获益，为围术期风险分层及早期干预提供量化工具。

　　

Highlight

研究亮点

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  多中心开发并验证胸腔镜肺切除术后低氧血症（SpO₂≤90%持续>1分钟）预测列线图

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  整合七项独立风险因子：高龄、高BMI、吸烟史、低FEV₁/FVC比值、有限运动耐量（METs）、重度术后疼痛、苏醒延迟

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  高预测精度：训练队列AUC 0.841，内部验证0.864，外部验证0.812

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  临床优化风险阈值42%，通过决策曲线分析（DCA）证实优于单纯脉搏血氧监测

Discussion

讨论

主要发现与临床意义

这项多中心队列研究建立了包含七项独立风险因子——年龄、BMI、吸烟史、降低的FEV₁/FVC比值、有限运动耐量（METs）、重度术后疼痛（VAS）及苏醒延迟——的预测列线图，用于对胸腔镜肺切除术后低氧血症（SpO₂≤90%持续>1分钟）进行风险分层。模型在训练（AUC 0.841）、内部验证（AUC 0.864）及外部验证（AUC 0.812）队列中均展现出强劲的判别能力，并通过决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）验证了其临床实用性。

Conclusions

结论

总之，本研究建立了一个经过验证的列线图，用于量化胸腔镜肺切除术后低氧血症风险，解决了围术期风险分层中的关键空白。该模型有助于早期识别高风险患者，使临床医生能够优先采取干预措施，如加强呼吸监测或术前优化。通过风险概率分层，该工具有助于减轻并发症并减少术后资源消耗。